需求详情见：20250417 #28092智能文案优化：ST资料获取组装统一接口（沈伯潜） · 钉钉文档

一、业务背景和价值

因为之前FBA刷标题 发现只用了2412个关键词库后 字符数减少到150~200个字符 出单率下滑也严重

然后通过补充2407的关键词根后 字符数恢复了 出单率也恢复了

业务价值 ：提升埋词出单率，预估100w+

二、需求描述

2.1、新增ST资料获取组装统一逻辑 并提供接口

涉及功能：ST埋词/AI重生标题-ST埋词 /GPT重生标题-ST埋词

1）关键词来源：

• 来源A：SKU关键词库：根据ModelType取为：'精准词'，'宽泛词'，'特征词'的关键词；

• 来源B：SKU关键词库：根据ModelType取不为：'精准词'，'宽泛词'，'特征词'的关键词；排除UnMatchSkuType字段为1的关键词；再按类型和条件进行全量和部分取
  • 全量取：类型范围：AbaASIN出单词(AsinOrderType)、广告出单词(AdOrderType)、人工审核精准词(AuditAccurateType)、人工审核ST词(AuditSTType)、销售使用精准词(ListingKeywordUseType)
    
  • 部分取：
    • 类型：广告接口推荐词(AdRecomType）、竞品标题高频词(ExternalTitleType)、AbaASIN机会词(AsinMoreType)、相似SKU关键词(LikeSkuType)、Aba关键词(AbaType)、竞品自然关键词(ExternalRankType)、关键词拓展词(WordExpandType)、竞品广告关键词(ExternalAdType)、同语种拓展词(SameLangType)、Listing出单词(ListingOrderType)、竞品关键词（ExternalNewType）。
    • 筛选：根据市场配置表进行取关键词，如下图

• 来源C：关键词12个原始来源
  • 类型：广告接口推荐词(AdRecomType）、竞品标题高频词(ExternalTitleType)、AbaASIN机会词(AsinMoreType)、相似SKU关键词(LikeSkuType)、Aba关键词(AbaType)、竞品自然关键词(ExternalRankType)、关键词拓展词(WordExpandType)、竞品广告关键词(ExternalAdType)、同语种拓展词(SameLangType)、Listing出单词(ListingOrderType)、竞品关键词（ExternalNewType）。
    
  • 筛选：根据市场配置表进行取关键词：
  • 处理：提取所有关键词 → 关键词去重→ 拆解词根 → 按频次排序 →词根列表【每周处理一次】
    

• 来源D：特征服务的关键词：多套资料关键词，gpt关键词，Aba关键词，Listing关键词；且取为：'精准词'，'宽泛词'，'特征词'的关键词。

2）关键词分类；用于组装分类

• SKU关键词库的【高转化词】：AbaASIN出单词(AsinOrderType)、广告出单词(AdOrderType)、人工审核精准词(AuditAccurateType)、人工审核ST词(AuditSTType)，广告接口词(AdRecomType），销售使用精准词（ListingKeywordUseType）
  

• SKU关键词库的【泛流量词】：竞品标题高频词(ExternalTitleType)、AbaASIN机会词(AsinMoreType)、相似SKU关键词(LikeSkuType)、Aba关键词(AbaType)、竞品自然关键词(ExternalRankType)、关键词拓展词(WordExpandType)、竞品广告关键词(ExternalAdType)、同语种拓展词(SameLangType)、Listing出单词(ListingOrderType)、竞品关键词（ExternalNewType）。

3）埋词组装逻辑

• 流程：高质量高转化词根和高质量泛流量词根（'精准词'，'宽泛词'，'特征词'）→→中质量高转化词根和中质量泛流量词根（非 '精准词'，'宽泛词'，'特征词'）→→低质量词根（特征服务关键词）→→低质量词根（分级总表源关键词根）【 按需补充至350个字符】→→插入随机词根【最多至450个字符】→→插入随机词组【最多至500个字符】→→打乱逻辑

• 步骤A（高质量高转化词根：07库，高转化词 且 ModelType取为'精准词'，'宽泛词'，'特征词'的关键词 ）
  • 数据源：关键词类型为【高转化词】；处理逻辑：提取所有关键词 → 拆解词根 → 按频次排序 → 取前200字符；组装：词根列表A（长度≤200）
    

• 步骤B（高质量泛流量词根：07库，泛流量词 且 ModelType取为'精准词'，'宽泛词'，'特征词'的关键词 ）
  • 数据源：2412库，关键词类型为【泛流量词】；处理逻辑：提取所有关键词 → 拆解词根 → 按频次排序→ 去重词根列表A → 补充至总长度350字符；若A不足200字符，B补充差值（如A=150，则B补200字符）；组装：词根列表A+B（总长≤350）
    

• 步骤C（中质量高转化词根：07库，高转化词 且 ModelType 非 '精准词'，'宽泛词'，'特征词'的关键词）
  • 触发条件：A+B <350字符；数据源：2407库，关键词类型为【高转化词】；处理逻辑：提取所有关键词 → 拆解词根 → 按频次排序→去重A+B → 补充至总长度350字符；组装：词根列表A+B+C（总长≤350）
    

• 步骤D（中质量泛流量词根：07库，泛流量词 且 ModelType 非 '精准词'，'宽泛词'，'特征词'的关键词）
  • 触发条件：A+B+C <350字符；数据源：2407库，关键词类型为【泛流量词】；处理逻辑：提取所有关键词 → 拆解词根 → 按频次排序 →去重A+B+C → 补充至总长度350字符；组装：词根列表A+B+C+D（总长≤350）
    

• 步骤E（12种源库高频词根补充）
  • 触发条件：A+B+C+D <350字符；数据源：全库12个来源的所有词根（按频次排序）；处理逻辑：提取所有关键词 → 拆解词根 → 按频次排序→去重A+B+C+D → 补充至总长度350字符；组装：词根列表A+B+C+D+E（总长≤350）
    

• 步骤F（未使用词根随机补充）
  • **数据源：A~E步骤未使用的词根；处理逻辑：随机选取未使用词根→ 去重 → 补足至450字符；组装：词根列表A+B+C+D+E+F（总长≤450）；
    

• 步骤G（低质量库词根）
  • 触发条件：F后仍不足450字符；数据源：特征服务的关键词；处理逻辑：去重A+B+C+D+E+F → 按频次补足至450字符；组装：词根列表A+B+C+D+E+F+G（总长≤450）；
    

• 步骤H（原词组随机填充兜底）
  • 数据源：所有关键词库原词组（非词根）；处理逻辑：剩余字符数随机选取N关键词组（最多5个） → 对词根列表A~G平均分成N组 → 每组随机插入一个关键词组填充；组装：词根列表A~G+插入原词组H（总长≤500）
    

• 步骤I（打乱逻辑）
  • 将ST列表A~H，分别拆分成50个字符一组，在组内做随机打乱，整体组的顺序不变
  • 举例：取出来的词如果是a，b，c，...，d，e，f，...按照50个字符拆分成一组，变成【a，b，c，...】【d，e，f，...】两组，再做随机打乱就变成了【b，a，...，c，】，【d，...，f，e】，再组合到一起变成了【b，a，...，c，d，...，f，e】

4）按关键词库来源区分埋词类型：

FBA ST埋词统一策略2504

FBM ST埋词统一策略2504

5）敏感词过滤：

还原成词根后： 过滤介词、纯数字、单个字符（或者特殊字符，单个字母）、推广词、无意义词。

组装成新的关键词后：错词检测--》去掉错词（词根全等去掉，词组将对应错词抠掉）--》过滤敏感词接口（公司级接口，抠掉，最多三次过滤）。

6）上传后：新埋入的词根/词组 标红展示，ST埋词类型可以进行查询与列表展示，listing维度记录最后一次埋入词根/词组。

7）获取未出单listing逻辑和现有的逻辑保持不变。

2.2、本次策略上线后：

1）需将逻辑对接到 AI 重生标题/chatGPT 重生标题。

2）暂停现有st组装逻辑：见需求 25299ST埋词策略：新增ST埋词策略2411

3）提供接口：输入站点SKU，输出ST

1、ST组装逻辑正常组装。

2、埋词量400w/天，重生标题2000w/天

3、ST组装需要注意性能。