| name | zach-sif-cvr-threshold-analyzer |
| description | 基于领星 ASIN 360 或同类日业务报表，以及用户自己 SIF MCP 导出的日级关键词自然排名 JSON，回测 CVR 与核心词/稳定词自然排名波动的关系，并输出观察线、危险线、广告 CVR 确认线。
使用时机：站外放量、达人投放、联盟投放或内容种草后，需要判断 CVR 低到什么区间会增加自然排名波动风险。
触发词：/zach-sif-cvr-threshold-analyzer
|
| benefits-from | [] |
| user-invocable | true |
| allowed-tools | ["Read","Write","Edit","Bash","Glob","Grep"] |
| risk-level | medium |
前置建议
本公开版 Skill 是自包含的，不依赖作者的本地工作区、店铺配置或私有数据源。
开始执行前，建议先读取本 Skill 自带材料：
references/input_schema.md — 领星 ASIN 360 业务报表字段和兼容别名references/threshold_method.md — 阈值、命中率、召回率、Lift 的计算口径scripts/analyze_cvr_rank_threshold.py — 离线阈值分析脚本examples/business-report-sample.csv — 脱敏业务报表示例examples/sif-daily-keyword-sample.json — 脱敏 SIF 日级关键词排名缓存示例
定位
这个 Skill 用来回答一个具体问题：
站外放量期间，如果 ASIN 的整体 CVR 或广告 CVR 低于某个区间，是否更容易引发核心词或长期稳定词的自然排名波动？
它不是站外归因工具，也不会替用户修改广告、预算、价格、Coupon 或 Listing。它只把业务报表里的转化数据，与 SIF 日级关键词自然排名数据对齐，给运营一个可盯盘的风险阈值。
输入参数
| 参数 | 必须 | 默认值 | 说明 |
|---|
| 业务报告 | 是 | - | .csv / .xlsx / .xlsm，优先使用领星 ASIN 360 日级 ASIN 业务数据 |
| ASIN | 是 | - | 目标 ASIN |
| SIF 缓存 | 是 | 自动查找输出目录内默认缓存名 | 用户自己的 SIF MCP/tooling 导出的日级关键词 JSON |
| 站点 | 否 | US | 用于输出标识 |
| 品牌 | 否 | UnknownBrand | 只用于输出目录和报告标题 |
| 投放开始日期 | 否 | 空 | 用于 pre/post 标记和稳定词筛选 |
| 核心关键词 | 否 | SIF 分数自动筛选 | 推荐人工传入 2-6 个核心大词或型号词 |
| 输出目录 | 否 | outputs/zach-sif-cvr-threshold-analyzer/{brand}/ | 报告与 CSV 输出位置 |
执行流程
Step 1: 准备业务报表
- 从领星 ASIN 360 导出目标 ASIN 的日级业务报表，至少包含日期、ASIN、Session、整体 CVR。
- 如果字段名不同，按
references/input_schema.md 做映射。
- 如果报表内有多个 ASIN，必须用
--asin 指定单个目标，不要混合分析。
Step 2: 准备 SIF 日级关键词缓存
让用户当前 IDE / Agent 调用用户自己的 SIF MCP，按日期获取目标 ASIN 的关键词流量和自然排名明细，并保存为 JSON。
缓存建议结构：
{
"source": "user-provided SIF cache",
"daily": {
"2026-01-01": {
"details": [
{
"keyword": "example keyword",
"scoreRatio": 0.02,
"pchangeReason": {
"nfInfo": {"change": "10_16"},
"spInfo": {"change": "1_2"}
}
}
]
}
}
}
脚本只读取本地 JSON，不会直接访问任何作者私有服务。
Step 3: 运行阈值分析
python3 skills/zach-sif-cvr-threshold-analyzer/scripts/analyze_cvr_rank_threshold.py \
--business-report skills/zach-sif-cvr-threshold-analyzer/examples/business-report-sample.csv \
--sif-cache skills/zach-sif-cvr-threshold-analyzer/examples/sif-daily-keyword-sample.json \
--asin B0PUBLIC01 \
--brand ExampleBrand \
--site US \
--launch-date 2026-01-05 \
--core-keywords "portable espresso maker,travel coffee maker" \
--analysis-date 2026-01-20
Step 4: 解释排名波动事件
脚本自己定义“排名波动事件”，不是直接读取 SIF 的结论字段：
- 核心词自然位在 0/1/2 天窗口内下滑 5 位以上；
- 或核心词从 P1 掉出；
- 或稳定词篮子中 30% 以上关键词同步下滑。
稳定词篮子从投放前窗口自动筛选：
- 出现天数足够；
- 自然位中位数在 P1 范围内；
- SIF 有稳定流量贡献。
Step 5: 输出三条线
- 观察线：优先高召回率，宁可早提醒，适合日常盯盘。
- 危险线：优先高命中率和 Lift，适合暂停或收缩站外放量前复核。
- 广告 CVR 确认线：只做辅助确认，用来判断广告流量是否也在低效承接。
如果样本不支持某条线，必须写“未找到足够稳健的阈值”，不要强行给伪精确数字。
输出文件清单
默认输出到：
outputs/zach-sif-cvr-threshold-analyzer/{brand}/
| 文件 | 格式 | 命名 |
|---|
| 主报告 | .md | {YYYY-MM-DD}_{site}_{asin}_CVR自然排名阈值分析.md |
| 日级面板 | .csv | {YYYY-MM-DD}_{site}_{asin}_CVR排名阈值_日级面板.csv |
| 阈值候选 | .csv | {YYYY-MM-DD}_{site}_{asin}_CVR排名阈值_候选阈值.csv |
| 稳定词篮子 | .json | {YYYY-MM-DD}_{site}_{asin}_CVR排名阈值_稳定词篮子.json |
风险与边界
- 本 Skill 不做：
- 不直接修改广告预算、出价、否词、价格、Coupon 或 Listing
- 不上传用户报表
- 不沉淀真实店铺数据
- 不把阈值解释成 Amazon 官方算法阈值
- 需要人工复核：
- 样本少于 21 天
- 业务报告日期不连续或关键字段缺失
- SIF 关键日期缺失
- 观察线 / 危险线给出的动作涉及预算、价格或促销调整
- 核心关键词没有人工确认
- risk-level = medium：
- 本 Skill 会给出运营动作建议，但任何预算、价格、投放或页面执行都需要用户确认后手动完成。
完成后
报告完成状态：
- DONE — 业务报告、SIF 缓存、阈值报告和 CSV 面板全部完成
- DONE_WITH_CONCERNS — 已生成，但存在样本较小、SIF 缺日或某条阈值不稳健
- BLOCKED — 核心字段缺失、文件不可读、ASIN 无法确定或 SIF 缓存缺失
- NEEDS_CONTEXT — 需要用户补充 ASIN、业务报告、投放开始日期或核心关键词
告知用户：
- 分析对象：品牌、ASIN、站点、日期窗口
- 三条线：观察线、危险线、广告 CVR 确认线
- 文件路径：主报告、日级面板、候选阈值和稳定词篮子
