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amazon listing audit 怎么做:用信息矩阵审查标题、卖点、描述和图片
一套可重复执行的 amazon listing audit 工作流:按消费者问题检查页面信息,用矩阵找出缺失与冲突,再把问题排成可执行的修改清单。
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拿去就能跑的 AI 工作流
工作流库 →搜索词报告,逐行打标
把报告粘给 AI,每个搜索词五选一:收割词、否词、降价观察、加价观察、数据不足。先让 AI 分好,你只复核边界词。
- 输入
- 搜索词报告
- 工具
- 任一对话 AI
- 输出
- 五类标签
prompt.txt
你是亚马逊 PPC 数据分析师。下面是我导出的搜索词报告(已脱敏), 列包括:客户搜索词 | 投放词 | 匹配类型 | 曝光 | 点击 | 花费 | 订单 | 销售额 | ACOS。 我的产品:【填类目、核心卖点、售价、目标人群、明确的规格边界,例如"仅适配 iPhone 15"】 目标 ACOS:【例如 30%】 盈亏平衡 ACOS:【例如 42%,等于毛利率】 样本门槛:点击数 ≥【例如 25】次仍零订单,才判为否词