针对于关键词数据选品skill，你们觉得缺少些什么？

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✨ AI 摘要

适合需要系统化做亚马逊关键词选品的中高级卖家与运营团队查阅。

帖子提出将关键词数据处理拆分为“关键词聚类”和“蓝海市场挖掘”两个可调用 skill：前者统一汇总 ABA、竞品和类目词并按类目聚类，后者补齐近两年趋势数据，以趋势形态辅助识别潜在蓝海需求。

1.

构建统一的关键词选品数据入口：

关键词来源覆盖 ABA 数据、关键词选品数据、竞品关键词数据及类目关键词数据，目标是把分散词库整合为可用于需求判断和选品决策的统一数据底座。

2.

按产品维度合并竞品关键词数据：

输入 ASIN 与站点后，调用数据能力获取产品及竞品关键词表；多个 ASIN 的词表需去重合并，仅保留关键词出单占比大于 0 的词，并新增字段记录该词在不同 ASIN 下的出单占比。

3.

按类目维度捕捉头部产品需求词：

输入站点类目信息后，获取该类目 Top100 产品的关键词数据，并按相同规则合并去重，可用于识别类目头部产品共同覆盖的高转化需求词。

4.

保留原始关键词信息并完成类目聚类：

对于用户直接提供的关键词表，不额外清洗删除原有信息，而是按亚马逊美国站 25 大类逻辑补充一级类和二级类，提升词库筛选、归因和复盘效率。

5.

用两年趋势数据判断需求所处阶段：

蓝海挖掘 skill 针对指定关键词补齐近两年月搜索趋势及相关数据，并保留原关键词表字段，通过趋势可视化降低单看静态搜索量导致的误判。

6.

把趋势曲线转成可执行的市场标签：

可将关键词按稳定上升、低位近期爆发、近期首次出现且快速上行等形态分类，帮助团队优先验证新需求，而非只追逐已充分竞争的大词。

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✨ AI 摘要

关键词数据选品skill作用：通过关键词趋势及在平台的状态，快速找到潜在蓝海需求。

获取关键词：①ABA关键词数据 ②关键词选品关键词数据 ③竞品关键词数据 ④类目关键词数据

搭建过程1(提示词)

初步封装1：帮忙封装skill，命名为关键词数据聚类skill，这边指定调用使用。这边提供：①一份关键词数据、②提供产品ASIN和平台站点信息、③提供平台站点类目信息。

1、如果是提供产品ASIN和平台站点信息，需要你通过xx mcp获取该产品与竞品关键词数据，然后多个ASIN对应多个关键词数据表，这些关键词数据表内数据去重合并（保留关键词出单占比大于0%的关键词，其余全部删掉）。合并后增加一列，里面内容是该关键词在不同ASIN下的出单占比信息。

2、如果是提供平台站点类目信息，通过xx mcp获取该类目top100产品关键词数据，然后多个ASIN对应多个关键词数据表，这些关键词数据表内数据去重合并（保留关键词出单占比大于0%的关键词，其余全部删掉）。合并后增加一列，里面内容是该关键词在不同ASIN下的出单占比信息。

3、如果是提供一份关键词表，直接处理。

4、处理关键词规则，不需要清洗去除，直接按照亚马逊美国站25大类的分类方式帮忙聚类，给出一级类、二级类。大致帮忙关键词进行分类，原有关键词数据保留。

搭建过程2(提示词)

初步封装2：帮忙封装skill，命名为关键词蓝海市场挖掘skill，这边指定调用使用。这边提供一份关键词表数据，并告知您需要分析处理的具体关键词。

1、通过xx mcp补齐关键词近两年月搜索趋势和其他关键词相关数据（表格内原关键词数据保留）。主要是通过近两年关键词月搜索趋势数据非常直观地可视化展示出来，辅助我们判断该关键字的市场趋势状态与挖掘潜在市场需求。

2、根据关键词近两年月搜索趋势的可视化图片进行分类。举例：稳定上升、之前没有短期快速上升等等。

注意：执行过程中如果弹出需要批准事件，直接帮忙批准。

使用效果案例：

①ABA