任务描述

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
  • 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
  • 步骤E(12种源库高频词根补充)
    • 触发条件:A+B+C+D
  • 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





需求描述

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





验收标准

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。

历史记录  
  1. 2025-04-29 11:00:13, 由 程宽 创建。
  2. 2025-04-29 11:00:45, 由 程宽 完成。
    修改了 总计消耗,旧值为 "0",新值为 "1"。
    修改了 实际完成,旧值为 "",新值为 "2025-04-29 11:00:42"。
    修改了 任务状态,旧值为 "wait",新值为 "done"。
    修改了 实际开始,旧值为 "0000-00-00 00:00:00",新值为 "2025-04-29 11:00:45"。
    修改了 预计剩余,旧值为 "80",新值为 "0"。
    修改了 由谁完成,旧值为 "",新值为 "chengkuan"。
所属迭代 智能中心-智能选品迭代
所属模块 智能中心-需求池  战略独立项目   智能选品
相关需求 ST资料获取组装统一接口
指派给 程宽 于 2025-04-29 11:00:45
任务类型 测试
任务标签 初始
开发组
任务状态 已完成
进度 100%
优先级 P0
关键词
抄送给
由谁创建 程宽 于 2025-04-29 11:00:13
由谁完成 程宽 于 2025-04-29 11:00:42
由谁取消 暂无
由谁关闭 暂无
关闭原因 暂无
最后编辑 程宽 于 2025-04-29 11:00:45
团队 最初预计 总计消耗 预计剩余
工时信息
最初预计 80工时
总计消耗 1工时
预计剩余 0工时
预计开始 2025-04-21
实际开始 2025-04-29
截止日期 2025-04-29