业务需求
需求描述
一、背景
为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。
业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。
验收人:刘昊林。


二、需求说明


2.1、埋词关键词数据准备

数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )
来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)

1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。
操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。
字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例

2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。
更新频率:批量刷新一次。
关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%
_数量权重:    【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比)  
_出单权重:    【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。
_出单率权重:  【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)


2.2、埋词测试组
 1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词,剩余的60%随机给从未埋过的词,40%随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)
埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)
埋词位置:Search Terms。
埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。
流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1
--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。

 2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根),剩余60%词根从未埋过的词取,40%从已埋过的词取(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)
--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。

eg: 关键词 masquerade mask for couples,large yoga block,cute cat stickers,nature stickers  -->词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers  --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature  --》插入SKU对应在线listing Search Terms

埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)
埋词位置:Search Terms。
流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2
埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。

三、验收标准
在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。








         

      
        
      
              






验收标准
在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。
价值描述
业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。
历史记录  
  1. 2024-01-16 15:40:33, 由 肖玉 创建。
  2. 2024-01-16 15:40:45, 由 肖玉 编辑。
    修改了 所属计划,旧值为 "",新值为 "550"。
    修改了 所处阶段,旧值为 "wait",新值为 "planned"。
  3. 2024-01-16 20:01:15, 由 肖玉 变更。
    修改了 版本号 ,旧值为 "1",新值为 "2"。
    修改了 需求描述,区别为:
    001- 一、背景为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。验收人:刘昊林。二、需求说明2.1、埋词关键词数据准备数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。更新频率:批量刷新一次。关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%_数量权重: 【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比) _出单权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。_出单率权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)2.2、埋词测试组1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词,剩余的60%随机给从未埋过的词,40%随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)埋词位置:Search Terms。埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根),剩余60%词根从未埋过的词取,40%从已埋过的词取(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。eg: 关键词 masquerade mask for couples,large yoga block,cute cat stickers,nature stickers -->词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature --》插入SKU对应在线listing Search Terms埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)埋词位置:Search Terms。流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。三、验收标准在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。
    001+ 一、背景为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。验收人:刘昊林。二、需求说明2.1、埋词关键词数据准备数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。更新频率:批量刷新一次。关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%_数量权重: 【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比) _出单权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。_出单率权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)2.2、埋词测试组1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词;42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)埋词位置:Search Terms。埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根);42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。eg: 关键词 masquerade mask for couples,large yoga block,cute cat stickers,nature stickers -->词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature --》插入SKU对应在线listing Search Terms埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)埋词位置:Search Terms。流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。三、验收标准在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。
    001- 一、背景<br />为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。<br />业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。<br />验收人:刘昊林。<br /><br /><br />二、需求说明<br /><br /><br />2.1、埋词关键词数据准备<br /><br />数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )<br />来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br /><br />1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。<br />操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。<br />字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例<br /><br />2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。<br />更新频率:批量刷新一次。<br />关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%<br />_数量权重: 【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比) <br />_出单权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。<br />_出单率权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)<br /><br /><br />2.2、埋词测试组<br />1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词,剩余的60%随机给从未埋过的词,40%随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)<br />埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br />埋词位置:Search Terms。<br />埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。<br />流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1<br />--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。<br /><br />2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根),剩余60%词根从未埋过的词取,40%从已埋过的词取(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)<br />--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。<br /><br />eg: 关键词 masquerade mask for couples,large yoga block,cute cat stickers,nature stickers --&gt;词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature --》插入SKU对应在线listing Search Terms<br /><br />埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br />埋词位置:Search Terms。<br />流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2<br />埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。<br /><br />三、验收标准<br />在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。<br /><br /><br /><br /><img src="{341153.png}" alt="" /><br /><br /><br /><br /><br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />
    001+ 一、背景<br />为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。<br />业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。<br />验收人:刘昊林。<br /><br /><br />二、需求说明<br /><br /><br />2.1、埋词关键词数据准备<br /><br />数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )<br />来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br /><br />1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。<br />操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。<br />字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例<br /><br />2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。<br />更新频率:批量刷新一次。<br />关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%<br />_数量权重: 【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比) <br />_出单权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。<br />_出单率权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)<br /><br /><br />2.2、埋词测试组<br />1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词;42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)<br />埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br />埋词位置:Search Terms。<br />埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。<br />流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1<br />--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。<br /><br />2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根);42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)<br />--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。<br /><br />eg: 关键词 masquerade mask for couples,large yoga block,cute cat stickers,nature stickers --&gt;词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature --》插入SKU对应在线listing Search Terms<br /><br />埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br />埋词位置:Search Terms。<br />流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2<br />埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。<br /><br />三、验收标准<br />在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。<br /><br /><br /><br /><img src="{341153.png}" alt="" /><br /><br /><br /><br /><br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />
  4. 2024-01-16 20:14:56, 由 徐盛松 记录评审结果,结果为 确认通过。
    修改了 评审时间,旧值为 "0000-00-00",新值为 "2024-01-16"。
    修改了 指派给 ,旧值为 "laoxu",新值为 "xiaoyu"。
    修改了 当前状态,旧值为 "draft",新值为 "active"。
    修改了 由谁评审,旧值为 "",新值为 "laoxu"。
  5. 2024-01-17 09:35:52, 由 罗友军 关联到迭代 智能中心-智能选品迭代 。
  6. 2024-01-17 13:46:11, 由 肖玉 指派给 罗友军。
    修改了 指派给,旧值为 "xiaoyu",新值为 "luoyoujun"。
  7. 2024-01-19 18:36:40, 由 肖玉 添加备注。
    2.2、埋词测试组 最新逻辑:
     1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms,按照关键词权重系数降序取词;将未埋入的关键词(180个字符)直接埋入到Search Terms最前面(需要全部转小写、去标点)
    埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)
    埋词位置:Search Terms。
    埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。
    流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1
    --埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。

     2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根);将未埋入的关键词(180个字符)直接埋入到Search Terms最前面,(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)
    --词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。

    eg: 关键词 masquerade mask for couples,large yoga block,cute cat stickers,nature stickers  -->词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers  --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature  --》插入SKU对应在线listing Search Terms

    埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)
    埋词位置:Search Terms。
    流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2
    埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。

  8. 2024-01-22 14:03:34, 由 肖玉 指派给 商雷。
    修改了 指派给,旧值为 "luoyoujun",新值为 "shanglei"。
  9. 2024-01-23 18:33:06, 由 肖玉 添加备注。

    埋词测试需记录埋词记录(可找王地福了解)

    BuryWordInfo 来源渠道+渠道sku 唯一键
    EmbeddingStrategyMgoModel 没有唯一键,直接插入数据进去了, 相当于日志表


  10. 2024-01-24 08:45:52, 由 商雷 编辑。
    修改了 指派给,旧值为 "shanglei",新值为 "luoyoujun"。
  11. 2024-01-24 11:24:46, 由 肖玉 添加备注。

    风险控制:关键词过滤同通用埋词逻辑一致(1、合并接口过滤全商标词,erp禁用词。2、关键词过滤纯数值,ASIN :十个字符 + b0开头(或者是纯数字))


  12. 2024-01-25 17:50:02, 由 罗友军 指派给 陈丽婷。
    修改了 指派给,旧值为 "luoyoujun",新值为 "chenliting"。
    分支提测
  13. 2024-01-25 19:07:11, 由 陈丽婷 指派给 程宽。
    修改了 指派给,旧值为 "chenliting",新值为 "chengkuan"。
  14. 2024-01-29 17:08:45, 由 刘霞 编辑。
    修改了 关键词,旧值为 "",新值为 "战略2024年1月30日"。
  15. 2024-01-30 15:47:53, 由 程宽 指派给 商雷。
    修改了 指派给,旧值为 "chengkuan",新值为 "shanglei"。
    测试通过
  16. 2024-01-30 17:57:24, 由 商雷 指派给 程宽。
    修改了 指派给,旧值为 "shanglei",新值为 "chengkuan"。
    主干提测
  17. 2024-01-30 18:10:52, 由 程宽 指派给 商雷。
    修改了 指派给,旧值为 "chengkuan",新值为 "shanglei"。
    测试通过
  18. 2024-01-30 18:44:49, 由 商雷 指派给 程宽。
    修改了 指派给,旧值为 "shanglei",新值为 "chengkuan"。
    已上线
  19. 2024-01-31 14:58:38, 由 程宽 添加备注。


  20. 2024-01-31 16:52:55, 由 程宽 指派给 肖玉。
    修改了 指派给,旧值为 "chengkuan",新值为 "xiaoyu"。
  21. 2024-01-31 21:38:16, 由 刘霞 编辑。
    修改了 成本 ,旧值为 "8000",新值为 "6500"。
    修改了 ROI ,旧值为 "2.50",新值为 "3.08"。
    修改了 预计工时,旧值为 "32",新值为 "26"。
  22. 2024-02-04 11:44:17, 由 肖玉 关闭,原因为 已完成 。
    修改了 关闭原因,旧值为 "",新值为 "done"。
    修改了 当前状态,旧值为 "active",新值为 "closed"。
    修改了 指派给 ,旧值为 "xiaoyu",新值为 "closed"。
    修改了 所处阶段,旧值为 "tested",新值为 "closed"。
    修改了 关闭日期,旧值为 "0000-00-00 00:00:00",新值为 "2024-02-04 11:44:17"。
    修改了 由谁关闭,旧值为 "",新值为 "xiaoyu"。
迭代版本
提报业务部门
提报人员 刘昊林
需求来源 公司战略需求
所属项目 智能中心-需求池
所属模块 战略独立项目   智能选品
所属计划
业务价值 公司战略层
开发组 财务开发组
受益业务部门 智能研发中心
验收人员 刘昊林
业务目标类型 其他
中心业务目标 其他
业务价值
每月价值量 20000
每月节省人数 0
优先级 P0
价值类型 长期价值
预计工时 26
成本 13000
ROI 9.23
操作手册 否
高价值 高价值
主被动 被动接收
复杂度 一般性
工作流ID
工作流创建时间
更新点
是否高危
评分
当前状态 已关闭
所处阶段 已关闭
关键词 战略2024年1月30日
评审次数 一次
计划上线
上线时间 2024-01-25
计划验收时间 2024-01-30
业务验收时间
满意度
价值验收
满意度分值
业务回填价值
验收达成价值
验收达成ROI
抄送给
由谁创建 肖玉 于 2024-01-16 15:40:32
指派给 Closed 于 2024-02-04 11:44:17
由谁评审 徐盛松
评审时间 2024-01-16
由谁关闭 肖玉 于 2024-02-04 11:44:17
关闭原因 已完成
最后修改 肖玉 于 2024-02-04 11:44:17