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ABA データエクスプローラー

このスキルでは、ABA の検索語データを照会・分析する方法を説明します。Amazon の販売事業者が ABA 検索語レポートから価値あるインサイトを抽出できるよう支援します。

基本概念

ABA（Amazon Brand Analytics）検索語レポートは、Amazon 上での実際の消費者の検索行動を反映した、Amazon 公式の検索行動データです。このツールでは、15 の Amazon マーケットプレイスにおける、約 3 年分の週単位のデータを利用できます。

ランキングの仕組み：searchFrequencyRank の値が小さいほど、検索人気度が高いことを示します。ランク 1 が最も人気の高い検索語です。この点は混乱しやすく、「ランキングが上がった」とは数値が下がったことを意味し、「ランキングが下がった」とは数値が上がったことを意味します。

データフィールド

フィールド	API 名	説明	例
検索語	searchTerm	消費者が検索したキーワード	rimel loreal
レポート開始日	reportStartDate	データ収集週の開始日	2025-10-26
地域	region	Amazon マーケットプレイスのコード	US
検索頻度ランク	searchFrequencyRank	検索人気度のランキング（数値が小さいほど上位）	82135
クリックされた ASIN	clickedAsin	クリックされた商品の ASIN	B0XXXXXXXX
クリックされた商品名	clickedItemName	クリックされた商品の名前	xxx
クリックシェアランク	clickShareRank	この ASIN の検索語におけるクリックシェア順位	1
クリックシェア	clickShare	この ASIN が獲得したクリックシェア（0～1）	0.28
コンバージョンシェア	conversionShare	この ASIN が獲得したコンバージョンシェア（0～1）	0.3333

対応マーケットプレイス

US（米国）、DE（ドイツ）、BR（ブラジル）、CA（カナダ）、AU（オーストラリア）、JP（日本）、AE（アラブ首長国連邦）、ES（スペイン）、FR（フランス）、IT（イタリア）、SA（サウジアラビア）、TR（トルコ）、MX（メキシコ）、SE（スウェーデン）、NL（オランダ）

デフォルトのマーケットプレイスはUSです。ユーザーがマーケットプレイスを指定していない場合は、US を使用します。

API の使用方法

このツールは LinkFox ツールゲートウェイ API を呼び出します。呼び出し規約、リクエストパラメーター、レスポンス構造については、references/api.md を参照してください。scripts/aba_query.py を直接実行してクエリを実行することもできます。

クエリの作成方法

このツールを呼び出す際の重要なパラメーターは analysisDescription です。照会したいデータを自然言語で記述します。この記述はバックエンドで構造化クエリに変換されるため、正確かつ具体的に記述する必要があります。

analysisDescription を作成する際の原則

1. マーケットプレイスを指定する：必ず冒頭でマーケットプレイスを指定します。例：「米国マーケットプレイスを絞り込む」
2. 正確なフィルター条件を使う：曖昧な説明ではなく、具体的な数値範囲を指定します。「ランキングが 50,000 以内」は「ランキングが良い」よりもはるかに効果的です。
3. 期間を指定する：例として、「過去 12 週間」「2024 年 1～9 月」「直近 3 か月」など、具体的な期間を記述します。
4. 比較の基準を指定する：トレンド分析では、「8 週間前と比べて、4 週間前のランキングが 30％上昇」など、比較する時点を明確に指定します。
5. 重複排除のロジックを指定する：同じ検索語と ASIN の組み合わせに複数のレコードがある場合は、「同じ検索語と ASIN の組み合わせでは最新のレコードのみを残す」など、どのレコードを残すか指定します。
6. ユーザーの意図に忠実に従う：ユーザーのクエリを誤解したり、意図を過度に拡張したりせず、求められている内容をそのまま反映します。

よくあるシナリオの analysisDescription の例

1. 検索語の人気度トレンド

筛选美国站，关键词"gift"在过去12周的搜索热度排名。

2. 急上昇中のダークホースキーワード

筛选美国站，关键词包含"gift"，2025年Q1和全年的平均搜索排名都大于50万，但最新排名冲进5万-10万的搜索词。

3. 継続的な成長トレンドの発見

筛选美国站，最新排名在20万以内，且4周前的排名比8周前提升30%，本周的排名比4周前提升30%的搜索词。

4. 市場機会の発見（検索ボリュームが大きく、独占度が低い）

筛选美国站，筛选当前搜索排名在20000以内，近三个月点击占比Top 1的Asin的转化率占比低于5%的搜索词。相同搜索词相同Asin值保留最新的一个。

5. 季節・祝日関連キーワードのターゲティング

筛选美国站，包含"cup"的关键词中，去年（2024年）1-9月份排名未进入50万，10-11月份连续进入20万的词。

6. クリック数が多くコンバージョン率が低い ASIN の発掘

筛选美国站关键词包含"hat"的，最新搜索排名在5万-20万之间，且近3个月来点击占比大于20%，转化占比小于10%的ASIN。相同搜索词和ASIN仅保留点击占比和转化占比的比例最小数据。

7. ROAS の高いロングテールのブルーオーシャンキーワード

筛选美国站，关键词包含"charger"的，当前排名在20万开外的，近2个月的平均转化占比大于平均转化占比1.5倍的关键词，以及相应的ASIN。

8. 新しいマーケットの検索語と新たな需要の検出

找到美国站"charger"的长尾词中，近一个月才进入排名榜单，且当前排名在50万以内的所有词。

9. ニッチなトレンドやバリエーションの成長の獲得

筛选美国站中"table"的长尾词中，排名在10万-30万之间，且近4周的搜索排名增长50%以上的搜索词。

表示ルール

1. データのみを提示：クエリ結果は、主観的なビジネスアドバイスを含めず、分かりやすい表で表示します
2. ランキングの補足：ランキングデータを表示する際は、値が小さいほど順位が高いことをユーザーに伝えます
3. データ量に関する注意：結果が大量の場合は、主要なデータを表示し、ダウンロードリンクから全データを取得できることをユーザーに伝えます
4. ダウンロードの案内：応答にdownloadUrlが含まれる場合は、ダウンロード先を明確に伝えます。ユーザーが全データを必要としているものの、ダウンロードを依頼していない場合は、ダウンロードリンクの生成を積極的に提案します
5. エラー処理：クエリが失敗した場合は、msgフィールドに基づいて理由を説明し、クエリ条件の調整を提案します

重要な制限事項

• 結果の上限：ダウンロードリンクに含まれるレコードは最大10,000件です
• データの粒度：データは週単位であり、日単位ではありません
• データ範囲：過去約3年分のデータです

ユーザーの表現とシナリオのクイックリファレンス

該当する場合 - Amazon検索キーワードに関するデータクエリ：

ユーザーの発言	シナリオ
「XXキーワードの検索ボリューム／人気度はどのくらいですか」	ランキング推移
「最近トレンドのキーワード」、「新たに登場した用語」	ダークホース／新規用語の検出
「ブルーオーシャンキーワード」、「競争の少ない用語」	市場機会の発見
「どのキーワードのコンバージョン率が高いですか」、「コンバージョン率の高いロングテールキーワード」	高ROASキーワードライブラリ
「季節性キーワード」、「ピークシーズンに急増する用語」	季節性キーワード
「誰がトラフィックを獲得していますか」、「独占状態ですか」	クリックシェア／独占状況の分析
「クリック数は多いがコンバージョン率が低いASIN」	クリック数が多くコンバージョン率が低いケースの診断

該当しない場合 - ABA検索キーワードデータの範囲を超えるニーズ：

• 広告／PPC（入札、キャンペーン戦略）
• 商品レビュー、商品リスティングのコピーライティング
• ASINの販売数推定
• ユーザーが処理対象のABAファイルをすでにローカルに持っている場合

適用範囲の判断：「商品リサーチ」、「競合分析」、「市場機会はありますか」といった質問でも、検索キーワード単位のデータクエリ（ブルーオーシャンキーワードの発見、キーワードごとの競合他社のトラフィック分布の分析など）に該当する場合は、このスキルが適用されます。利益率、価格戦略、包括的な市場レポートについての質問には適用されません。

フィードバック：

以下のいずれかに該当する場合は、Feedback APIを使用してフィードバックを自動検出し、報告します。

1. このスキルで説明されている機能または目的が、実際の動作と一致しない
2. このスキルの結果が、ユーザーの意図と一致しない
3. ユーザーがこのスキルへの不満または称賛を表明する
4. 改善できると思われる点がある

references/api.mdの指定に従ってFeedback APIを呼び出します。ユーザーの作業を中断しないでください。

大量の応答の処理

エージェントのコンテキストがあふれるのを防ぐため、応答をディスクに保存し、必要なフィールドだけを抽出します。

python scripts/response_io.py run --script scripts/aba_query.py --out-dir <DIR> '<params>'
python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>"   # or --path "<JMESPath>"

--out-dirには、Gitの作業ツリー外の場所を指定してください（例：Unixでは/tmp/...、Windowsでは%TEMP%/...）。保存した応答にはPII、価格情報、認証に関わる機密データが含まれる場合があります。コミットしないでください。ファイルは自動削除されないため、作業が終わったら削除してください。

runは応答全体をファイルに書き込み、スキーマのプレビューとファイルパスのみを出力します。readは特定のフィールドを抽出し、--limit/--offsetで範囲を指定できます。また、--format json|jsonl|csv|tableで出力形式を指定できます。

この方法を優先する場合 — 応答の特性に応じて判断してください。例：

• 1レコードあたりのフィールド数が多い場合、または不要なフィールドがある場合
• バッチ／ページ分割された結果（1回の呼び出しで複数の項目を取得する場合）
• 長いテキストフィールド（説明、レビュー、HTML、時系列データ）
• すぐに使い切らず、後続の手順で再利用する出力

小規模で一度だけ使用する応答の場合は、メインスクリプトを直接呼び出しても問題ありません。

⚠️ プレビューは省略されたスキーマとサンプルであり、データ全体ではありません。フィールド単位の判断には、保存されたファイルをreadで読み込んでください。

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