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xiyou-insight
基于西柚洞察MCP的亚马逊竞品分析与广告策略工具。提供7大核心工作场景:实时监控广告投放效果、快速找到高性价比流量缺口、快速拆解对标竞对打法、提升新品推广效率、精准拆解竞品流量以及广告策略、透视竞品广告策略和预算、高效搭建关键词库。适用于亚马逊卖家进行竞品分析、广告优化和关键词研究。
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基于西柚洞察MCP的亚马逊竞品分析与广告策略工具。提供7大核心工作场景:实时监控广告投放效果、快速找到高性价比流量缺口、快速拆解对标竞对打法、提升新品推广效率、精准拆解竞品流量以及广告策略、透视竞品广告策略和预算、高效搭建关键词库。适用于亚马逊卖家进行竞品分析、广告优化和关键词研究。
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基于 SOC 职业分类
对亚马逊竞品Listing进行全维度穿透分析,包括文案逻辑、评论分析、关键词分析、市场动态等。分析完成后自动保存为Markdown报告文档到reports/目录。Invoke when user uses /amazon-analyse command with a product ASIN.
亚马逊爆款 Listing 打造助手(基于 Cosmo 语义算法 + Alexa/Rufus 对话式购物趋势)。通过"先分析、再生成、最后校验"的 AI 工程化流程,把 Listing 从"关键词堆砌"升级为"语义覆盖 + 需求证据 + 答案型内容"。提供八步工作流(关键词分层词库 → 用户问题库 → 卖点证据库 → 标题 → 五点 → 描述A+ → Search Terms → QA)、给 Codex 的可复用提示词、真实案例(抗 UV 户外仿真植物、down filled pillows QA)以及五大常见误区检查。触发场景:(1) 用户说"帮我写 Listing / 写标题 / 写五点 / 写描述 / 写 A+ / 写 QA / 写 Search Terms"(2) 用户输入 /listing-builder, /build-listing, /cosmo-listing, /alexa-qa, /listing-title, /listing-bullets, /listing-aplus, /listing-st, /listing-qa(3) 用户提及 Cosmo 算法、Alexa 算法、Rufus、对话式购物、语义搜索、答案型 Listing(4) 用户希望结合卖家精灵 MCP 数据做关键词分层与痛点映射。适用于亚马逊美国站等站点的运营、Listing 优化师、产品开发、跨境营销人员。
亚马逊品类自动化选品分析技能。通过五维评分模型对亚马逊品类进行深度市场调研,生成Markdown分析报告。当用户使用 /category-selection 命令或提出'分析XX品类'、'XX品类市场调研'、'XX品类选品'等需求时触发此技能。支持配置分析数量,默认Top20。
亚马逊关键词深度调研与智能分类分析。基于 Sorftime MCP 数据采集 2000+ 关键词,通过 LLM Agent 按 8 维度智能分类(否定词、品牌词、材质词、场景词、属性词、功能词、核心词、其他),生成 Markdown 报告、CSV 词库和 HTML 仪表板。触发方式:/keyword-research {ASIN} {SITE}
基于Sorftime MCP的深度选品调研。通过LLM Agent执行多维度分析:数据采集→属性标注→交叉分析→竞品VOC→壁垒评估→选品决策评估。交互式执行,输出Markdown报告和Dashboard看板。
对亚马逊商品评论进行深度分析,自动识别产品痛点、分析退货原因,生成改进建议和客服回复模板。Invoke when user uses /review-analysis command with a product ASIN.
| name | xiyou-insight |
| description | 基于西柚洞察MCP的亚马逊竞品分析与广告策略工具。提供7大核心工作场景:实时监控广告投放效果、快速找到高性价比流量缺口、快速拆解对标竞对打法、提升新品推广效率、精准拆解竞品流量以及广告策略、透视竞品广告策略和预算、高效搭建关键词库。适用于亚马逊卖家进行竞品分析、广告优化和关键词研究。 |
| argument-hint | [场景名称] [ASIN/关键词] [站点] |
| user-invocable | true |
基于 西柚洞察MCP 的亚马逊竞品分析与广告策略工具。LLM Agent 直接调用 MCP 工具获取数据,脚本仅负责数据后处理、报告生成和可视化渲染。
核心特点:
| 工具名称 | 功能 | 参数 |
|---|---|---|
get_asin_info | 获取ASIN基础信息(标题、价格、评分、评论数、主图) | asins, country |
get_asin_variations | 查询父子变体关系 | asin, country |
get_asin_info_trends | 商品信息日趋势(价格、评分、评论数变化) | asin, country, start_date, end_date |
| 工具名称 | 功能 | 参数 |
|---|---|---|
get_asin_keywords | ASIN反查关键词(近7天) | asin, country, page, page_size, sort_field, sort_order |
get_asin_keywords_monthly | ASIN反查关键词(月度历史) | asin, country, start_month, end_month, page, page_size |
get_asin_keyword_rank_trends | 关键词日排名趋势 | asin, keyword, country, start_date, end_date |
get_asin_keyword_rank_hourly | 关键词小时级排名(仅US/UK/DE) | asin, keyword, country, date |
get_asin_keyword_traffic_trends | 关键词日流量趋势 | asin, keyword, country, start_date, end_date |
| 工具名称 | 功能 | 参数 |
|---|---|---|
get_asin_traffic | 近7天流量得分(自然/广告流量占比) | asins, country |
get_asin_traffic_trends | 日流量趋势(自然/广告/位置维度) | asin, country, start_date, end_date |
get_asin_order_trends | 月订单量趋势 | asin, country, start_month, end_month |
get_asin_bsr_trends | BSR类目排名日趋势 | asin, country, start_date, end_date |
| 工具名称 | 功能 | 参数 |
|---|---|---|
get_asin_ad_change_trends | 广告投放变化日趋势(新增/移除广告活动) | asin, country, start_date, end_date |
| 工具名称 | 功能 | 参数 |
|---|---|---|
get_keyword_info | 关键词基础指标(搜索量、竞争难度、建议竞价) | keywords, country |
get_keyword_aba_trends | ABA搜索量周趋势(最长52周) | keywords, country, start_week, end_week |
get_keyword_asin_analysis | 关键词反查ASIN(近7天竞争格局) | keyword, country, page, page_size, sort_field, sort_order |
get_keyword_analysis_monthly | 关键词竞争格局月度历史 | keyword, country, start_month, end_month, page, page_size |
目标:通过小时级排名变化和广告放映机,实时监控广告投放效果
工作流程:
Step 1: 获取ASIN基础信息
→ get_asin_info(asin)
Step 2: 查询小时级排名(仅US/UK/DE)
→ get_asin_keyword_rank_hourly(asin, keyword, date)
分析广告排名位置和持续时间
Step 3: 查询日排名趋势
→ get_asin_keyword_rank_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
判断广告投放带动自然排名上升情况
Step 4: 查询广告投放变化
→ get_asin_ad_change_trends(asin, start_date, end_date)
分析广告活动新增/移除情况
Step 5: 生成分析报告
→ 评估广告投放效率,判断是否带来自然排名提升
输出:广告投放效果分析报告
目标:通过多ASIN对比和关键词分析,找到竞争对手有排名但自身没有的流量缺口
工作流程:
Step 1: 获取多个ASIN基础信息
→ get_asin_info(asins)
Step 2: 获取各ASIN关键词列表
→ get_asin_keywords(asin1)
→ get_asin_keywords(asin2)
→ ...
Step 3: 对比关键词覆盖差异
→ 找出竞品有排名但自身没有的关键词
Step 4: 分析关键词竞争程度
→ get_keyword_info(keywords)
判断搜索量、竞争难度、建议竞价
Step 5: 分析关键词下ASIN竞争格局
→ get_keyword_asin_analysis(keyword)
判断自然位滚动率、广告位竞争难度
Step 6: 筛选高性价比流量缺口
→ 综合评估:搜索量中等、竞争难度低、竞品有排名但自身无排名
输出:流量缺口分析报告,包含推荐补充的关键词列表
目标:全面分析竞品的关键词覆盖差异、流量结构和广告策略
工作流程:
Step 1: 获取竞品基础信息
→ get_asin_info(competitor_asins)
Step 2: 确认主推变体
→ get_asin_variations(asin)
确定父体下流量最大的变体
Step 3: 分析流量结构
→ get_asin_keywords(asin)
→ get_asin_traffic(asin)
分析头部词、腰部词、长尾词贡献的展示量
Step 4: 分析广告策略
→ get_asin_ad_change_trends(asin, start_date, end_date)
→ get_asin_traffic_trends(asin, start_date, end_date)
了解广告流量构成和广告展示位置关键词
Step 5: 趋势分析
→ get_asin_keyword_rank_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
洞察竞品广告投放策略和节奏
Step 6: 综合对比分析
→ 关键词覆盖差异、流量份额、广告策略对比
输出:竞品打法拆解报告
目标:分析新品流量分配阶段(稀疏期→震荡期→稳定期),把握异动关键词机会
工作流程:
Step 1: 获取ASIN基础信息
→ get_asin_info(asin)
Step 2: 分析流量趋势
→ get_asin_traffic_trends(asin, start_date, end_date)
判断流量分配阶段:稀疏期/震荡期/稳定期
Step 3: 分析关键词排名变化
→ get_asin_keywords(asin)
→ get_asin_keyword_rank_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
Step 4: 识别异动关键词
- 新增:昨日无排名今日出现排名
- 流失:昨日有排名今日消失
- 流量升档:自然流量上升(稀疏→震荡→稳定)
- 流量降档:自然流量下降
Step 5: 把握流量窗口机会
→ 针对新增和流量升档关键词加大投放
→ 针对流失和流量降档关键词分析原因并调整
输出:新品推广分析报告,包含流量阶段判断和异动关键词建议
目标:深度分析竞品的关键词布局、流量来源和广告投放策略
工作流程:
Step 1: 获取竞品基础信息
→ get_asin_info(competitor_asins)
Step 2: 确认主推变体
→ get_asin_variations(asin)
Step 3: 分析关键词布局
→ get_asin_keywords(asin)
→ get_asin_keywords_monthly(asin, start_month, end_month)
了解关键词覆盖广度和月度变化
Step 4: 分析流量结构
→ get_asin_traffic(asin)
→ get_asin_traffic_trends(asin, start_date, end_date)
自然/广告流量占比、位置维度拆解
Step 5: 分析广告策略
→ get_asin_ad_change_trends(asin, start_date, end_date)
→ get_asin_keyword_traffic_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
Step 6: 关键词竞争分析
→ get_keyword_info(keywords)
→ get_keyword_asin_analysis(keyword)
分析竞品核心关键词的竞争格局
Step 7: 生成综合分析报告
→ 关键词覆盖差异、流量结构、广告策略洞察
输出:竞品流量与广告策略深度分析报告
目标:分析竞品的广告类型分布、活动结构、预算分布和核心广告关键词
工作流程:
Step 1: 获取竞品基础信息
→ get_asin_info(asin)
Step 2: 确认主推变体
→ get_asin_variations(asin)
Step 3: 分析广告活动变化
→ get_asin_ad_change_trends(asin, start_date, end_date)
识别新增/移除的广告活动,分析投放节奏
Step 4: 分析流量趋势
→ get_asin_traffic_trends(asin, start_date, end_date)
判断SP/SB/SBV广告流量占比
Step 5: 分析关键词流量贡献
→ get_asin_keywords(asin)
→ get_asin_keyword_traffic_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
找出核心广告关键词及其流量占比
Step 6: 推断预算分布
→ 根据广告展示时长和关键词流量变化推断预算调整
→ 分析广告投放的周期性规律
Step 7: 生成广告策略分析报告
→ 广告类型分布、活动结构、核心关键词、预算推断
输出:竞品广告策略和预算分析报告
目标:通过反查竞品流量词和以词找词,搭建完整的关键词库
工作流程:
Step 1: 广泛收集关键词
→ 方式1:反查竞品流量词
get_asin_keywords(competitor_asin) × 多个竞品
→ 方式2:关键词基础信息
get_keyword_info(core_keywords)
Step 2: 关键词拓展
→ get_keyword_aba_trends(keywords, start_week, end_week)
分析搜索量趋势和季节性
Step 3: 关键词竞争分析
→ get_keyword_asin_analysis(keyword)
判断每个关键词下的竞争格局
Step 4: 按相关性筛选
→ 强/高/中相关 → 加入关键词库
→ 低/极低相关 → 加入否定词库
Step 5: 关键词分类
→ 数据维度:搜索量(大/中/小)、竞争难度(超难/难/中等/简单)、转化率(高/中/低)
→ 属性维度:人群受众、使用场景、产品维度、价值维度
Step 6: 输出关键词库
→ 结构化关键词列表,包含分类标签和优先级
输出:完整关键词库,包含关键词分类和优先级标注
| 脚本 | 用途 | 何时调用 |
|---|---|---|
report_generator.py | 报告生成器:将MCP数据聚合为Markdown报告 | 每个场景完成后 |
dashboard_generator.py | Dashboard渲染:生成可视化看板HTML | 报告生成后 |
data_aggregator.py | 数据聚合器:合并多个ASIN/关键词数据 | 多ASIN对比场景 |
脚本职责:
1. 用户输入场景和参数(ASIN/关键词/站点)
2. LLM根据场景选择对应MCP工具组合
3. 调用MCP工具获取数据
4. 使用脚本进行数据后处理和报告生成
5. 输出Markdown报告和Dashboard看板
xiyou-insight-reports/
└── {scenario}_{asin_or_keyword}_{site}_{YYYYMMDD}/
├── report.md # Markdown完整报告
├── data.json # 结构化数据
├── dashboard.html # 可视化看板
└── raw/ # 原始MCP响应数据
├── asin_info.json
├── keywords.json
├── traffic.json
└── ad_trends.json
| 字段名 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
natural_traffic | 自然流量得分 | 85.5 |
ad_traffic | 广告流量得分 | 42.3 |
total_traffic | 总流量得分 | 127.8 |
keyword_count | 关键词数量 | 156 |
natural_rank | 自然排名位置 | 5 |
ad_rank | 广告排名位置 | 2 |
weekly_search_volume | 周搜索量 | 125000 |
competitive_difficulty | 竞争难度(0-100) | 72 |
cost_per_click | 建议竞价 | 2.35 |
US, CA, MX, BR, UK, DE, FR, ES, IT, JP, AE, AU, SA
注意:小时级排名(get_asin_keyword_rank_hourly)仅支持 US/UK/DE 站点
category-selection (品类筛选)
↓
product-research (深度选品调研)
↓
xiyou-insight (竞品分析与广告策略) ← 本Skill
↓
review-analysis (评论深度分析)
区别:
category-selection:品类级别的快速筛选product-research:指定品类的深度调研xiyou-insight:竞品流量分析和广告策略拆解review-analysis:评论的深度痛点分析版本: v1.0 (7场景工作流) | 最后更新: 2026-07-04