vickyck428-ux Amazon ABA 新词选品
只使用 ABA 数据选品方法。不要调用或混入其他选品 Skill。
收集输入
优先获取：
- 站点和 ABA 周期；
- 关键词、ABA 排名和历史出现记录；
- 最近数周排名与增长；
- 匹配商品数和主要商品；
- CPC、点击/购买份额和转化数据；
- 竞品最早上架时间、销量、评论和履约方式；
- 季节、事件、影视、游戏或社媒背景；
- 采购价、售价、物流和专利信息。
历史数据不完整时，不把工具标记的“新词”当作真正新词。
分类关键词
将每个词归入：
- 真正新词：自 ABA 有历史记录以来从未进入榜单，最近首次进入；
- 老品新叫法：熟悉产品出现了新搜索表达；
- 快速增长老词：过去出现过，但近期快速上升；
- 季节/节日词；
- 影视、游戏、软件、药品、食品等不可做或高风险词；
- 无法确认。
只有第一类自动进入新品机会池。第三类进入增长机会池，不与真新词混合。
快速筛选
优先查看：
- 产品陌生；
- 匹配产品少；
- CPC 低；
- 评论少；
- 新品自然流量较强；
- 采购和测试成本低。
谨慎或排除：
- 耳熟能详的老产品；
- 一个词对应大量成熟产品；
- CPC 已很高；
- 明显节日和可预见季节上涨；
- 不能销售或侵权风险高的内容。
判断上涨原因
解释上涨来自：
- 真正新品产生需求；
- 消费者改用新叫法；
- TikTok 等社媒带火；
- 季节、节日或事件；
- 广告或短期促销；
- 无法解释。
不可预见的需求冲击通常比可预见季节上涨更容易形成短期供给空缺。
判断拥挤速度
检查：
- 当前销量和市场体量；
- ABA 排名是否过于靠前；
- 新跟风链接数量；
- 最早竞品上架时间；
- FBA 是否已经大量进入；
- 同款供应是否快速增长。
如果最早竞品也只上架约 10 天、当前销量很高且跟风迅速，将机会标记为“短窗口”，只建议小批量抢第一波。
验证产品
检查：
- Amazon 精确同款和替代品；
- 评论依赖；
- 广告 CPC 和自然流量；
- 毛利率与绝对利润；
- 采购、开模和交期；
- 季节性、文化适配和跨站点可迁移性；
- 商标、版权和专利。
输出结论
返回：
- 关键词分类；
- 新词证据和历史完整性；
- 上涨原因；
- 对应产品；
- 供需与竞争；
- 拥挤速度；
长期机会 / 短窗口测试 / 监控 / 淘汰；- 建议测试数量或监控周期；
- 缺失数据与风险。
精铺女包执行协议
先统一单复数、拼写、词序和同义表达，再将关键词映射成“包型 × 材质 × 功能 × 场景 × 风格”。风格词无法对应唯一实体产品时只进入监控。
强制执行：
- 记录数据源最早可追溯日期和缺失周；历史覆盖不完整时不得判定“真正新词”。
- 对季节词注明目标半球、销售季、最晚入仓日；跨半球或跨站点迁移必须重新验证。
- 将 ABA 排名、排名斜率、点击/购买集中度、最早竞品上架日、近期跟风数量、FBA 进入速度和采购入仓周期联合判断。
- 短窗口只有在预计可售日早于窗口结束日、首批损失可控且无 IP 风险时才能进入测试。
- 输出历史覆盖、词型、上涨原因、实体产品、拥挤速度、窗口结束日、最晚下单日、缺口和状态。