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Amazon产品研究员

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Amazon 产品全链路深度研究助手。输入一句话(产品名/ASIN/描述),自动完成产品搜索→多产品评论采集→AI情感打标→关键词扩展→VOC痛点聚类→竞品分析→新品机会分析→输出完整交互式HTML可视化报告。覆盖8大分析阶段,一站式Amazon产品调研。

What it does

Amazon 产品全链路深度研究助手。输入一句话(产品名/ASIN/描述),自动完成产品搜索→多产品评论采集→AI情感打标→关键词扩展→VOC痛点聚类→竞品分析→新品机会分析→输出完整交互式HTML可视化报告。覆盖8大分析阶段,一站式Amazon产品调研。

The skill document

亚马逊产品研究员 (Amazon Product Research)

一句话描述,8步输出完整调研报告——竞品、关键词、痛点、机会,一个工具搞定。

能做什么

输入一句话(产品名/ASIN/描述词),自动完成:

  1. 🔍 产品搜索:自然语言搜索Amazon产品,返回Top N竞品
  2. 📝 多产品评论采集:批量抓取每个产品的用户评论
  3. 🤖 AI情感打标:逐条评论提取情感/痛点/卖点/场景/画像
  4. 🔑 关键词扩展:基于真实评论,生成高频搜索词、长尾词、关联词
  5. 🎯 VOC痛点聚类:聚类用户痛点,按严重度和频率排序
  6. 📊 竞品分析:多产品横向对比,优劣矩阵+市场定位
  7. 💡 新品机会分析:识别市场空白,推荐新品切入方向
  8. 📄 交互式HTML报告:一键生成完整可视化报告

与其他技能对比

功能amazon-review-analyzeramazon-product-research
输入方式必须指定ASIN一句话自然语言
分析范围单个产品多产品横向对比
关键词扩展
VOC聚类
竞品分析基础深度横向对比
新品机会
报告类型单产品洞察全链路调研报告

快速开始

1. 安装依赖

pip install -r ~/.workbuddy/skills/amazon-product-research/requirements.txt

2. 体验示例报告(无需API Key)

python ~/.workbuddy/skills/amazon-product-research/scripts/research.py \
  --query "bluetooth headphones under $50" \
  --use-mock

3. 完整分析(需LLM API Key)

# DeepSeek(国内推荐)
python ~/.workbuddy/skills/amazon-product-research/scripts/research.py \
  --query "portable bluetooth speaker waterproof" \
  --api-key YOUR_DEEPSEEK_KEY \
  --api-base https://api.deepseek.com/v1 \
  --model deepseek-chat

# OpenAI
python ~/.workbuddy/skills/amazon-product-research/scripts/research.py \
  --query "yoga mat non slip" \
  --api-key YOUR_OPENAI_KEY

参数说明

参数必填默认值说明
--query-搜索关键词/产品名/ASIN/描述
--marketUS市场区域:US/UK/DE/JP等
--max-products5最多分析的竞品数量
--max-reviews100每个产品最大评论数
--api-key-LLM API Key(无Key则仅生成数据报告)
--api-basehttps://api.openai.com/v1API Base URL
--modelgpt-4o-mini模型名称
--output./product_research_{timestamp}.html输出路径
--rapidapi-key-RapidAPI Key(可选)
--use-mockFalse使用模拟数据演示

输出报告内容

生成的HTML报告包含以下8大板块:

  1. 研究概览:搜索词、分析产品数、评论总数、评分分布总览
  2. 产品一览:所有产品卡片(图片/价格/评分/链接)
  3. 评分与评论概览:评分分布、情感分布、评论量对比
  4. 关键词扩展:高频词云、长尾关键词、关联搜索词
  5. VOC痛点聚类:痛点分类树、严重度排序、典型评论引用
  6. 竞品对比矩阵:多维度雷达图对比、优劣势一览表
  7. 新品机会分析:市场空白识别、切入方向建议、风险提示
  8. 原始数据导出:所有打标数据可下载(CSV格式)

技术架构

用户输入 "portable bluetooth speaker waterproof"
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 1: 产品搜索 (product_search.py)            │
│  自然语言 → Amazon搜索 → Top N产品              │
└─────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 2: 多产品评论采集 (fetch_reviews.py)       │
│  对每个ASIN并行抓取评论                          │
└─────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 3: AI情感打标 (ai_tagging.py)              │
│  逐条评论 → 情感/痛点/卖点/场景/画像             │
└─────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 4: 关键词扩展 (keyword_expansion.py)       │
│  聚合评论 + LLM → 高频词/长尾词/关联词          │
└─────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 5: VOC聚类 (voc_clustering.py)             │
│  所有痛点 → LLM聚类 → 类别/严重度/频次          │
└─────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 6: 竞品分析 (competitor_analysis.py)       │
│  多产品横向对比 + LLM → 优劣矩阵/定位分析        │
└─────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 7: 新品机会 (opportunity_analysis.py)      │
│  VOC + 竞品差距 → LLM → 市场空白/新品方向        │
└─────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 8: 报告生成 (generate_report.py)           │
│  全部数据 → 交互式HTML + Chart.js图表            │
└─────────────────────────────────────────────────┘

API Key 配置

LLM API(核心分析引擎)

支持任何兼容OpenAI API格式的模型:

OpenAI

--api-key sk-xxx --api-base https://api.openai.com/v1 --model gpt-4o-mini

DeepSeek(国内推荐)

--api-key sk-xxx --api-base https://api.deepseek.com/v1 --model deepseek-chat

DashScope(阿里云)

--api-key sk-xxx --api-base https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 --model qwen-plus

RapidAPI Key(可选)

用于获取真实Amazon数据。内置演示数据,无需Key即可体验流程。

  1. 访问 https://rapidapi.com/hub/amazon
  2. 订阅 "Amazon Products and Reviews" API
  3. 通过 --rapidapi-key 参数传入

注意事项

  • ⏱️ 时间成本:5产品×100评论 ≈ 10-20分钟(取决于LLM API速度)
  • 💰 API成本:gpt-4o-mini处理500条评论+4次综合分析 ≈ $0.25-0.50
  • 🚫 数据源:真实数据依赖RapidAPI,无Key时使用模拟数据演示
  • 📊 报告大小:HTML报告约500KB-2MB(含Chart.js图表)

示例

分析"portable bluetooth speaker waterproof"市场

python ~/.workbuddy/skills/amazon-product-research/scripts/research.py \
  --query "portable bluetooth speaker waterproof" \
  --market US \
  --max-products 5 \
  --max-reviews 100 \
  --api-key YOUR_KEY \
  --api-base https://api.deepseek.com/v1 \
  --model deepseek-chat

快速调研"yoga mat"品类(使用模拟数据)

python ~/.workbuddy/skills/amazon-product-research/scripts/research.py \
  --query "yoga mat non slip" \
  --use-mock

常见问题

Q: 和amazon-review-analyzer有什么区别? A: amazon-review-analyzer专注单个ASIN的评论分析(痛点/卖点/Listing优化),amazon-product-research做全链路产品调研(搜索→竞品→关键词→VOC→机会),适合选品调研和品类分析。

Q: 没有RapidAPI Key能用吗? A: 可以!使用 --use-mock 参数,系统会生成逼真的模拟数据,让你体验完整流程。只有获取真实Amazon数据时才需要RapidAPI Key。

Q: 分析一个品类大概需要多久? A: 使用模拟数据约30秒(含报告生成),使用真实API+LLM分析5产品×100评论约10-20分钟,取决于LLM API的并发能力。

Q: 报告能用手机看吗? A: 可以,HTML报告是响应式设计,手机和平板都能正常查看。推荐桌面端查看以获得最佳体验。

更新日志

  • v1.0.0 (2026-06-20): 初始版本
    • 8阶段全链路分析
    • 自然语言搜索
    • 多产品横向对比
    • VOC聚类 + 新品机会分析
    • 交互式HTML报告

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