vickyck428-ux Amazon 软件商品库选品
只使用软件商品库选品方法。不要调用或混入其他选品 Skill。
收集输入
优先获取商品导出中的：
- 站点、ASIN、标题和类目节点；
- 上架时间和变体关系；
- 月销量、价格和评论；
- FBA/FBM、卖家国家和发货地；
- 配送时效；
- 尺寸、重量和标准件类型；
- 广告与自然流量；
- 关键词、CPC 和转化率；
- 成本、利润、季节性和专利信息。
接受商品库 Excel、CSV、截图或筛选结果链接。
选择筛选模式
泛类目广选
不限定类目，用异常组合找候选。适合寻找陌生和冷门产品。
垂直类目筛选
锁定类目节点，在已认可的产品类型中找新款、弱供给或履约空缺。
不要把两种模式的结果混在一个排名中。
常规筛选模型
课程示例起点：
- 上架不超过约 30 天；
- 评论不超过约 20；
- 原生 FBM；
- 有一定销量；
- 可按中国卖家或目标卖家国家限制。
该模型使用者多，热门美国新品容易迅速拥挤。不要看到高销量就直接跟进。
反常规筛选模型
按用户能力选择一种：
- 低销量 + 高客单价 + 标准件；
- 美国发现 + 小站点迁移；
- 冷门用途 + 低广告依赖；
- 重量、体积、卖家国家等较少人使用的约束；
- 不限 FBA/FBM，只找利润高且自然流量进入快的产品。
每次记录使用的模型和理由。
排除假信号
逐个检查：
- FBA 断货后暂时显示 FBM；
- 美国海外仓而非中国直发；
- 旧链接的新子体；
- 合并评论或变体评论；
- 广告硬推造成的销量；
- 异常评论和非正常订单；
- 生鲜、数字商品或不可复制供给；
- 侵权和专利风险。
只有“原生 FBM”才可用于证明远程履约下仍有产品力。
验证候选
检查：
- 同款数量和供应增长速度；
- 广告 CPC、转化率和自然流量；
- 毛利率和绝对利润；
- 季节性；
- 尺寸重量与物流；
- 采购和备货周期；
- 商标、版权和专利；
- 可执行差异化。
热门但不成熟的候选进入监控，不立即重仓。
输出结论
返回：
- 筛选模式与条件；
- 候选产品；
- 假信号排除结果；
- 产品力证据；
- 同款、广告和自然流量；
- 利润、物流和风险；
小批测试 / 监控 / 淘汰；- 建议站点、测试数量和下一次复查时间；
- 缺失数据。
精铺女包执行协议
必须分别运行并保存三种模型，不混排：近期低评原生 FBM、垂直女包新品、冷门高利润长尾。将 ASIN 标准化为产品签名，父子体和仅颜色差异只保留一条产品级候选。
强制执行：
- 当前履约状态不能证明原生 FBM；检查历史 FBA/FBM、实际发货地、配送时效和断货记录。
- 检查父体建立时间、子体上架时间、评论最早日期、评论合并和变体共享流量。
- 分开记录自然词、广告词、广告订单、促销和价格历史；广告硬推或异常低价不作为产品力。
- 至少保存两次快照才能判断同款、卖家、FBA、价格和评论的拥挤速度；单次快照只能给初筛结论。
- 输出模型、ASIN、产品签名、假信号清单、产品力证据、拥挤速度、经营池、复查日期、缺口和状态。