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amazon-tiktok-signal

amazon-tiktok-signal

github.com/dev-kolspriteマーケティング・グロース041 回インストール6 週間前に更新
リポジトリ

amazon-tiktok-signal について

amazon-tiktok-signalは、Amazon ASINに関連するTikTok動画候補を整理し、シグナルレポートにまとめるスキルです。クイック確認、詳細分析、最大3件のASIN比較に対応し、観測データと計算結果、概算の判断を分けて示します。

主な機能

  1. 01Amazon ASIN関連のTikTok動画分析
  2. 02クイック・詳細・比較モード
  3. 03関連動画の分類とID重複排除
  4. 04熱度・勢い・拡散・商取引シグナルの計算
  5. 05証拠の限界と取得中断の報告

活用シーン

  1. 01Amazon商品のTikTokシグナル確認
  2. 022~3件のASINにおけるTikTok機会の比較
  3. 03最近の動画サンプルによる勢いの概算確認
  4. 04商品検証に使うコンテンツの切り口選定

MCP 対応

接続済みのSellerSpace Yunya MCPを通じて、互換性のある`asin_analysis_video`ツールを呼び出し、製品専用のツール検索を優先します。ツールの直接公開または互換性のあるKOLSprite MCPにも対応し、1回の実行では接続を1つだけ使用します。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/dev-kolsprite/kolsprite-skills --skill amazon-tiktok-signal

インストール後、Claude Code で/amazon-tiktok-signalを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

agents/
openai.yaml
references/
output-contract.md
statistics-and-judgment.md

詳細

Amazon TikTok シグナル

ASIN 関連の TikTok 動画候補を、意思決定に役立つシグナルレポートにまとめます。この Skill が適用されたら、互換性のある KOLSprite ツール契約を公開するアクティブな MCP 接続を自動的に使用してください。呼び出すかどうかを尋ねないでください。

互換性のある MCP ルーティング

  • SellerSpace Yunya 統合 MCP が利用可能で、認証済みの場合は、優先して使用してください。
  • 直接利用するビジネスツールと、現行およびレガシーの Yunya ファサードエントリーポイントに対応してください。
  • 直接モードでは、セマンティックなビジネス名 asin_analysis_video を解決して呼び出してください。
  • Yunya ファサードモードでは、ホストのトップレベルにビジネスツールが表示されない場合、ホストレベルの探索は最大 1 回にとどめ、製品固有の yunya_search_kolsprite_tools を優先してください。ASIN 動画分析のインテントを指定して 1 回呼び出し、返された正確な内部ツール名と完全な入力スキーマを使用してから、call_read_tool を通じてそのツールを呼び出してください。
  • 製品固有のエントリーポイントが利用できず、レガシーの汎用 yunya__search_tools が見つかった場合は、プロバイダーに kolsprite、操作に read、同じインテントを指定して使用してください。製品固有のエントリーポイントが利用可能な場合、汎用エントリーポイントを優先しないでください。
  • ファサードの名前空間、内部ツール名、ラッパー、引数を推測しないでください。この実行では、探索で取得した名前とスキーマを再利用してください。
  • ホストレベルで asin_analysis_video が見つからなくても、内部ビジネスツールが存在しないことの証明にはなりません。直接公開と、利用可能な現行またはレガシーのファサード検索が失敗した場合にのみ、ビジネス依存ツールの欠落を報告してください。どちらのファサードエントリーポイントも見つからない場合は、コネクター探索の失敗を報告し、無関係な代替サービスには切り替えないでください。
  • スタンドアロンの KOLSprite MCP は、同じ必須セマンティックツール名、入力スキーマ、応答形式を公開している場合にのみ互換性があります。
  • 両方の接続が有効な場合は、実行全体を通じて 1 つの接続を使用し、Yunya を優先してください。両方のサービスで有料の呼び出しを重複して行わないでください。
  • asin_analysis_video が存在しない、またはスキーマに互換性がない場合は、依存ツールが欠落しているものとして扱い、以下の指定に従って停止してください。

入力

  • 1 件以上の Amazon ASIN と、US や GB などの Amazon マーケットが必要です。
  • ユーザーが別の対象地域を指定しない限り、TikTok の region は Amazon マーケットと同じにしてください。
  • ホストの製品情報またはユーザーから提供された Amazon の商品タイトル、最下層カテゴリ、ブランド、中核機能、主要属性を使用してください。これらの項目は関連性の分類精度を高めます。欠落している商品リスティングの情報を捏造しないでください。
  • ASIN とすべての TikTok ID は文字列として保持してください。

いずれか 1 つのモードを選択

  • クイックチェック: ユーザーが TikTok での注目度やシグナルの有無を尋ねた場合、ASIN が 1 件ならデフォルトで使用します。20 件のレコードを含む 1 ページ目をリクエストしてください。ヘッドコンテンツの注目度、証拠の質、拡散状況、コマース、代表的な証拠を報告してください。
  • フルシグナル: ユーザーが包括的または詳細な分析、全体的な注目度、直近の月との比較、またはシグナルが上昇・下降している理由を尋ねた場合に使用します。1 ページあたり 20 件のレコードで、最大 1~5 ページをリクエストしてください。結果が尽きるか、重大なエラーが発生した時点で、それ以前に停止してください。収集した再生数上位の動画は代表的なヘッドサンプルとして扱い、直近 30 日間とその前の 30 日間の大まかな比較判断を示してください。
  • ASIN 比較: ユーザーが ASIN を 2~3 件提供した場合、またはどの製品が TikTok でより大きな機会を得られるか明示的に尋ねた場合に使用します。すべての ASIN で、マーケット、地域、モード、ページサイズ、関連性ルール、計算ルールを統一してください。ユーザーがフル比較を明示的にリクエストしない限り、デフォルトではクイックチェックを使用します。

1 回の実行で ASIN を自動的に 3 件より多く分析しないでください。ASIN 1 件につき、独立したページネーション付きの呼び出しチェーンを 1 つ使用する必要があります。いずれかのチェーンが失敗した場合は、比較結果のうち得られたものを報告してください。

MCP の証拠を取得して正規化する

  1. asin、market、region、page_num、page_size: 20を指定してasin_analysis_videoを呼び出します。

  2. MCP の結果に含まれるテキスト形式の JSON を解析します。以前の配列形式とページネーション形式の両方に対応します。

    list = Array.isArray(data) ? data : data?.list ?? []
    
  3. pageNum、pageSize、total、要求したページ、返された行、重複を除いた行、停止理由を保持します。

  4. idで動画の重複を除外します。安定した ID を持つページが不審なほど繰り返されていることを検出した場合は、対象範囲を広げたと主張せずに停止します。

  5. すべての動画をsame_product_family、highly_similar、related_scene、noiseのいずれかに分類します。結果を計算または判定する前にstatistics-and-judgment.mdを読んでください。

  6. 熱度、勢い、拡散、コマースに関するすべての計算では、same_product_familyとhighly_similarを同じ重みで含めます。これらの計算からrelated_sceneとnoiseを除外し、証拠の品質を開示する際には件数を残します。

統一ツールの契約では、おおむね直近6か月以内に公開された動画が、再生数の降順で20件ずつページ分割されて提供されます。これは想定される連携動作として扱い、永続的なプロトコル上の事実とはみなさないでください。現在のMCPメタデータまたは返されたレコードがこれと矛盾する場合は、観測された範囲を開示し、判定対象を狭めてください。

判定と説明

  • MCPによる観測結果、クライアント側の計算、おおまかなビジネス上の判定、推奨アクションを分けてください。
  • 一連のシグナルをすべて調べた場合、収集した代表サンプルが裏付けるなら、「全体の直近30日間の熱度は、前の30日間と比べて上昇/横ばいまたは混在/下降(概算)」と述べても構いません。方向性は、有効な動画の動向、クリエイターの広がり、公開後の経過時間で調整した再生速度を組み合わせて判断してください。正確な予測スコアを示唆しないでください。これらの基礎となる値は必ずすべて表示してください。
  • 直近の月との比較には、公開時期別のコホートと公開後の経過時間で調整した再生速度を使ってください。動画は古いほど再生数を蓄積する時間が長いため、再生数の単純な合計だけを比較してはいけません。
  • salesVolumeLst30dは現在のローリング30日間の値として扱ってください。動画の公開月に発生した過去の売上とは説明しないでください。
  • MCP のtotalを、有効な同一製品ファミリー/類似動画の件数として説明しないでください。これはサーバー側の候補総数です。
  • TikTokがAmazonの売上を生み出した、TikTokの商品がAmazon ASINと完全に一致する、またはSkillが将来の売上を予測すると主張しないでください。
  • 完全なシグナル分析またはASIN比較を提示する前にoutput-contract.mdを読んでください。簡易チェックでは、比較の詳細を読み込まずに同ファイルの簡易テンプレートを使っても構いません。

証拠と停止ルール

  • 有効な同一製品ファミリー/類似動画が3件未満の場合は、信頼できるシグナルが不十分です。有力な証拠と除外対象を示しますが、無理に熱度を判定しないでください。
  • 直近30日間とその前の30日間を比較する際、両期間の有効なコホート動画の合計が3件未満の場合、比較はできません。コホートが少ない、または一方に偏っている場合は、正式なトレンド判定ではなく、概算であることを明記した所見に限ってください。
  • 認証、利用資格、ポイント不足、レート制限、スキーマ、またはサーバーエラーの繰り返しが発生した場合は、影響を受ける処理を停止してください。認証情報を変更したり、収集が中断されたことを隠したりしないでください。
  • 現在の統一MCPツール一覧にasin_analysis_videoがない場合は、必須ツールを利用できないと報告し、video_searchで代用したりASINとの対応関係を捏造したりせずに停止してください。
  • 選択したモードで指定されたページを超えて、任意の追加ページを取得しないでください。追加の呼び出しでコストや遅延が大幅に増える場合は、簡易比較を完全な比較に拡張する前に確認してください。
  • ポイントの使用量は、実際に実行されたMCP呼び出しに基づきます。MCPまたはホストが提示しない限り、ポイント単価を固定値で設定したり、差し引きがあったと報告したりしないでください。失敗、空の結果、または証拠不足の結果だけでは、アカウントに料金が請求された証拠にはなりません。

次の判断を一つに絞って締める

最初に熱量と勢いを判断し、次に根拠を示します。最後に、シグナルの種類に応じたアクションを一つ提示します。たとえば、ASIN の検証を優先する、複数のクリエイターをテストする、実績のあるコンテンツの切り口を再現する、現在の根拠が弱いため一時停止する、などです。ASIN の判断に答えた後で、TikTok の商品、動画、キャプション、クリエイターに関する幅広い調査を任意の引き継ぎ事項として提示してください。

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