# Sealeap Xiezhi Amazon Seasonal Keyword Growth Discovery

> Discover seasonal Amazon micro-niches from accelerating, moderate-volume keywords and then expand from the underlying event scenario. Use when the team wants future demand signals rather than today's bestseller list.

- Skill: `xjli360/sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-keyword-growth-discovery` (Agent Skill, multi-file: 5 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add xjli360/sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-keyword-growth-discovery`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/xjli360/sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-keyword-growth-discovery/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Product & Planning
- Author: xjli360 (https://skillmd.com/u/xjli360)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/xjli360/sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-keyword-growth-discovery

---


# Amazon 季节关键词增长选品

## 目标

通过历史同比/环比和目标月份的搜索增长寻找事件型精准词，再从低价入口产品扩展更可盈利的同场景需求。

## 适用任务

- 筛选未来月份增长显著的关键词。
- 验证关键词季节性与场景根因。
- 从一个低利润产品延伸同场景高价值机会。

## 开始前要拿到

- 目标站点、当前日期、计划上架日期和目标月份。
- 至少两年同口径关键词月度趋势。
- 关键词对应商品、评论、价格、销量和上架时间。
- 目标利润、供应链与合规边界。

缺少字段时列出证据缺口，并把相关结论标为 `FACT`、`ESTIMATE`、`ASSUMPTION` 或 `UNKNOWN`；不要补造数据。

## 不可妥协的边界

- 第三方数据均为估算或代理证据；Amazon 一方报告、后台实时字段和产品事实优先。
- 经验阈值只能作为可调起点，必须展示敏感性分析，不能写成 Amazon 官方规则。
- 不得捏造销量、搜索量、CPC、CVR、成本、认证、产品属性或消费者需求。
- 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退，核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算；范围已明确授权时继续执行并回读核验，只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
- 不输出或保存素材来源身份、账号、链接、作品编号、互动数据、原始话术或其他可反查来源的线索。
- 不得使用一次性事件、受保护 IP 或未经本地化验证的活动词直接备货。
- 搜索增长不能替代单位经济和可达份额。

## 工作流

### 1. 倒排目标月份

依据开发、生产、运输与上架学习周期选择未来窗口，避免追已发生的增长。

### 2. 筛增长词

使用增长率与绝对搜索量双门槛，保留中小体量词，并对基数效应做标记。

### 3. 验证重复性

比较多年度曲线、峰值月份和相关事件，排除一次性新闻或短期异常。

### 4. 解释场景

从商品、评论和搜索结果确认谁在什么活动中为何搜索该词。

### 5. 扩展机会

若原产品经济性不足，用场景通用词跨品类寻找更高客单、低评论或更易差异化的载体。

### 6. 完成闸门

对扩展候选重新验证精准词、直接竞品、CPC/CVR、IP、供应和首批库存。

## 判断标准

- 环比增长 100%、月搜索量上限约 3,000 等仅是发现参数，必须检查基数和同比。
- 一次历史峰值不构成可重复季节性。
- 从场景扩展的新产品不能继承原关键词的需求量，必须独立验证。

## 第三方 MCP 数据

需要外部关键词、竞品、评论或公开网页证据时，读取 [references/mcp-data-plan.md](references/mcp-data-plan.md)，并使用 `scripts/mcp_research.py`。

- 先动态执行 `tools/list`、`search-tools` 和 `describe`，依据实时 `inputSchema` 构造参数。
- 凭证只从环境变量读取，不进入参数、URL、Skill、终端输出或 Git。
- 可能计费的 `tools/call` 先展示 Provider、工具、无密钥参数、预计成本与输出位置，核对已有授权；仅在授权覆盖本次范围时使用 `--allow-cost`，该标志不是费用上限。
- 脱敏结果用 `--output` 写入 Skill 包之外的任务私有目录；不假设安装位置受仓库 `.gitignore` 保护。第三方数据标为估算或代理证据。
- 失败一次后记录缺口，不以重复付费重试掩盖不可用状态。

## 必须交付的结果

- 目标月份与倒排
- 增长词候选
- 多年度季节验证
- 场景需求解释
- 扩展产品与立项清单

结尾列出站点、数据窗口、证据来源、关键假设、缺口、风险、下一步和所有待批准动作。证据不足时写 `HOLD`，不得包装成可直接执行。

执行细节、证据字段和质量检查见 [references/playbook.md](references/playbook.md)。