# Commercial Demand Research

> Исследование коммерческого спроса по нише, географии, товару или услуге через Wordstat до перехода к рекламной семантике.

- Skill: `thedixitjain/commercial-demand-research` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds add thedixitjain/commercial-demand-research`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/thedixitjain/commercial-demand-research/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: thedixitjain (https://skillmd.com/u/thedixitjain)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/thedixitjain/commercial-demand-research

---



# Исследование коммерческого спроса

Этот навык отвечает на вопросы о существующем спросе и сегментах рынка. Для кампаний, объявлений, бюджетов и работы с кабинетом используйте `yandex-direct-unified` после завершения исследования.

## Порядок

1. Пройти общий preflight навыков.
2. Уточнить продукт или услугу, географию, язык, исключения и границу исследования.
3. Проверить Wordstat маленьким запросом чтения.
4. Собрать исходные данные до сегментов, рекомендаций и стоп-слов.
5. Сохранить каждый ответ, запрос, географию, язык, время и способ сбора.
6. Классифицировать каждую строку ровно в один слой: `validated_service_demand`, `excluded_noise` или `doubtful`.
7. Сверить покрытие и только затем строить выводы и передачу в рекламу.

## Сбор

- первая волна использует 5–10 однословных масок из карты продукта;
- связанные слова новой волны сначала проходят ручную проверку;
- все строки сохраняются в `raw/`, а общий реестр — в `data/all_phrases.csv`;
- ограничения, ошибки и неполный ответ фиксируются явно;
- при недоступном источнике данные не заменяются догадками или поисковыми фрагментами.

Артефакты сбора включают `raw/*.json`, `data/all_phrases.csv`, `data/collection_summary.json`, исходную маску, географию, язык, дату и способ получения. Сбор продолжается волнами, пока новые проверенные маски добавляют существенную коммерческую лексику либо зафиксирован реальный блокер доступа или квоты.

## Анализ

Коммерческий спрос, готовность продукта, готовность сайта и готовность рекламы — разные признаки. Сегменты выводятся из классифицированных строк, а не задаются заранее. Стоп-слова выводятся только из собранных данных после проверки защищённых слов.

Для большой очереди допустимо разделение на части. Каждая часть получает исходные строки и возвращает структурированный результат; число строк, порядок, устойчивые идентификаторы и границы частей проверяются механически. Итоговое объединение и смысловая проверка остаются за основной сессией.

Исполнители частей не имеют права придумывать строки, заменять построчную классификацию кратким пересказом, переносить сомнительные строки в подтверждённый спрос или самостоятельно выпускать окончательную агрегацию. Неполная часть, повторные ключи, потерянные граничные строки и изменение схемы отклоняются.

## Результат

- рабочая таблица с фильтрацией, поиском, сортировкой и полными фразами;
- отдельные слои подтверждённого спроса, шума и сомнительных строк;
- сегмент, объём, доля, основные фразы, исходные маски, сезонность и причина статуса;
- таблица передачи `include|defer|reject` с причиной и точным целевым артефактом;
- для рекламы — точный маршрут до кампании, группы и посадочной страницы либо явный блокер.

Основной результат — не только текстовый отчёт, а проверяемая рабочая поверхность. Она должна позволять искать и фильтровать фразы, сортировать сегменты, раскрывать исходные строки, отдельно видеть исключённые и сомнительные слои и выгружать таблицу без обрезки значимых фраз.

Таблица содержит как минимум сегмент, подсегмент при необходимости, показы, число фраз, долю, основные фразы, исходные маски, сезонность, слой и причину статуса. Это полный реестр, а не выбранный верхний список.

## Проверка

1. Повторно сверить продукт, географию, язык и исключения с метаданными сбора.
2. Доказать, что каждая исходная строка представлена ровно в одном слое.
3. Убедиться, что итоговые сегменты используют только `validated_service_demand`.
4. Вручную просмотреть самые значимые исключённые и сомнительные строки.
5. Проверить поиск, фильтры, сортировку, раскрытие и выгрузку рабочей поверхности.
6. Просканировать артефакты на ключи, токены, файлы сеанса и частные идентификаторы.

## Типовые ошибки

- использование составной фразы вместо широкой исходной маски;
- сегменты и стоп-слова, придуманные до сбора;
- смешение шума с подтверждённым спросом;
- выводы без полного построчного реестра;
- переход к рекламной семантике до подтверждения бизнес-спроса;
- исчезновение крупного сегмента из последующего плана без решения `include|defer|reject`.

Перед завершением проверить, что каждая исходная строка представлена ровно один раз, верхние исключённые и сомнительные строки просмотрены вручную, а в артефактах нет доступов и частных идентификаторов.

---

**Source:** [`hashgraph-online/awesome-codex-plugins`](https://github.com/hashgraph-online/awesome-codex-plugins) → `plugins/nebelov/yandex-direct-for-all/skills/commercial-demand-research/SKILL.md`