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linkfox-sorftime-product-detail

linkfox-sorftime-product-detail

github.com/linkfox-aiマーケティング・グロース113163 回インストール2 週間前に更新
リポジトリ

linkfox-sorftime-product-detail について

Sorftimeを通じて、ASINごとのAmazon商品情報と過去の推移を取得するスキルです。商品実績や価格、競合を分析するセラー向けで、販売数・価格・ランキング、FBA手数料、利益を確認でき、複数ASINの比較にも対応します。

主な機能

  1. 01ASINで商品詳細を取得
  2. 02販売数と売上の推移を確認
  3. 03価格・プロモーション・順位を追跡
  4. 04利益とFBA手数料を分析
  5. 05最大10件のASINを比較

活用シーン

  1. 01商品の販売数推移を確認する
  2. 02価格やプロモーションの変化を分析する
  3. 03複数ASINの実績を比較する
  4. 04BSR履歴とFBA手数料を調べる

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/linkfox-ai/linkfox-skills --skill linkfox-sorftime-product-detail

インストール後、Claude Code で/linkfox-sorftime-product-detail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。

references/
api.md
scripts/
response_io.py
sorftime_product_detail.py

詳細

Sorftime 商品詳細

このスキルでは、Sorftime を通じて ASIN で Amazon 商品の詳細データと過去のトレンドデータを照会する方法を説明します。Amazon セラーが商品のパフォーマンス、価格戦略、競争上のポジショニングを分析するのに役立ちます。

主な概念

Sorftime 商品詳細では、ASIN ごとに包括的な商品レベルのデータを提供し、2021 年までさかのぼる過去のトレンドデータを確認できます。販売数量と売上のトレンド、価格とプロモーションの追跡、複数階層の BSR ランキング履歴、FBA 手数料の内訳を含むリアルタイムの利益分析に対応しています。

主な差別化要素:このツールは、個々の商品のトレンド/時系列データを返します。カテゴリー、ブランド、またはセラーを横断して商品を検索・絞り込みたい場合は、代わりに Sorftime 商品検索スキルを使用してください。

データフィールド

フィールドAPI 名説明例
商品タイトルtitle商品リスティングのタイトルAnker Portable Charger...
ブランドbrandブランド名Anker
ASINasinAmazon 標準商品番号B0088PUEPK
親 ASINparentAsinバリエーションがある場合は親 ASIN、それ以外は nullB0088PUEPK
カテゴリーcategoryメインカテゴリー[名前、NodeId]["Cell Phones", "2811119011"]
サブカテゴリーランキングbsrCategorynodeId、名前、ランク、日付を含むサブカテゴリーのランクリスト[{nodeId, name, rank, date}]
出品日availableDate出品日(yyyy-MM-dd)2022-03-15
オンライン日数onlineDays出品からの経過日数850
販売価格priceクーポン適用後の販売価格、現地通貨(例:USD)25.99
クーポンcoupon>0 = 割引額(500=$5);<0 = 割引率(-10=10%オフ)-15
プラットフォーム手数料platformFeeプラットフォーム手数料、現地通貨3.90
FBA 手数料fbaFeesFBA 配送手数料、現地通貨5.40
FBA 詳細fbaDetailFBA 内訳:[配送手数料、月:保管手数料、...][475, "1-9:5", "10-12:15"]
利益profitAmount販売価格 - FBA - 手数料、現地通貨16.69
利益率profitRate利益率。例:25.83 = 25.83%25.83
BSR ランクsalesRankメインカテゴリーのベストセラーランキング1523
BSR トレンドrankTrendメインカテゴリーのランキング履歴、[日付、ランク、...]の順に交互に格納[20250101, 1523, ...]
サブ BSR トレンドbsrRankTrendnode ごとのサブカテゴリーランキング履歴[{NodeId, Rank: [...]}]
評価rating現在の評価(0.0-5.0)4.70
評価数ratings評価の数12580
星評価の分布fiveStarRatings / fourStar... / oneStar...星評価の割合。例:57.7 = 57.7%57.7
日次販売トレンドlistingSalesVolumeOfDailyTrend[日付、数量、...]の順に交互に格納;-1 = 推定不可[20250101, 150, ...]
月次販売トレンドlistingSalesVolumeOfMonthTrend[日付、数量、...]の順に交互に格納;-1 = 推定不可[20250101, 4500, ...]
日次売上トレンドlistingSalesOfDailyTrend[日付、売上、...]の順に交互に格納;単位 = セント;-1 = 該当なし[20250101, 38985, ...]
月次売上トレンドlistingSalesOfMonthTrend[日付、売上、...]の順に交互に格納;単位 = セント;-1 = 該当なし[20250101, 1169550, ...]
価格トレンドpriceTrend販売価格の履歴;単位 = セント;-1 = その日の価格なし[20250101, 2599, ...]
定価トレンドlistPriceTrend取り消し線付き価格の履歴;単位 = セント;-1 = 該当なし[20250101, 3999, ...]
Buybox セラーbuyboxSellerBuybox を獲得したセラー名AnkerDirect
セラーの国buyboxSellerAddressセラーの国コード(CN、US など);Amazon が運営している場合は nullCN
FBA ステータスisFBABuybox セラーが FBA を利用しているかどうかtrue
セラー数sellerNumこのリスティングのセラー数3
A+ コンテンツaPlusA+ コンテンツの有無true
動画hasVideoリスティング上の動画の有無true
ブランドストアhasBrandStoreブランドストアの有無true
重量weight重量(グラム)350
サイズsize寸法(cm)[最長、2 番目に長い、最短][18.5, 8.2, 3.1]

対応マーケットプレイス

US(米国)、GB(英国)、DE(ドイツ)、FR(フランス)、IN(インド)、CA(カナダ)、JP(日本)、ES(スペイン)、IT(イタリア)、MX(メキシコ)、AE(アラブ首長国連邦)、AU(オーストラリア)、BR(ブラジル)、SA(サウジアラビア)

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ない場合は、usを使用してください。

注:Sorftimeでは小文字のコード(例:us、gb、de)を使用します。英国のコードはukではなくgbです。

API の使用

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/sorftime_product_detail.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

主なパラメーターはasinとmarketplace(どちらも必須)で、トレンドの日付範囲を指定するオプションもあります。

クエリ作成の原則
  1. 必ずマーケットプレイスを指定してください:us、de、jpなど、小文字のサイトコードを使用します
  2. トレンドを含めるか慎重に選択してください:デフォルトではトレンド(過去15日間)が含まれます。基本的な商品情報のみ必要な場合はincludeTrend: 2を設定すると、コストを抑え、応答を速くできます
  3. 過去の分析では日付範囲を指定してください:デフォルトの15日間を超えるトレンドが必要な場合は、queryTrendStartDateとqueryTrendEndDate(yyyy-MM-dd)を使用します。この場合、コストが2倍になることにご注意ください
  4. 比較する場合はASINをまとめて指定してください:最大10件のASINをカンマ区切りで一度にクエリできます。1件ずつ呼び出すのではなく、競合比較に使用してください
よくあるシナリオのクエリ例

1. 商品をすばやく確認(デフォルトの15日間のトレンド)

asin: B00FLYWNYQ, marketplace: us

2. 長期間のトレンド分析(日付を指定)

asin: B00FLYWNYQ, marketplace: us
queryTrendStartDate: 2025-01-01, queryTrendEndDate: 2025-03-31

3. 複数のASINを比較

asin: B0088PUEPK,B00U26V4VQ,B0CVM8TXHP, marketplace: us

4. トレンドなしで商品情報のみ取得

asin: B0088PUEPK, marketplace: us, includeTrend: 2

5. BSRランキング履歴(ドイツ市場)

asin: B00FLYWNYQ, marketplace: de
queryTrendStartDate: 2024-06-01, queryTrendEndDate: 2025-01-01

トレンドデータの解釈

トレンド配列は交互形式を使用します。偶数インデックスは日付、奇数インデックスは値です。

[20250101, 150, 20250102, 180, 20250103, 165, ...]
 ^date     ^val ^date     ^val ^date     ^val
  • 販売数量/売上のトレンド:値が-1の場合は「推定不可」を意味します(例:カテゴリーがAmazon Renewedに変更された場合)
  • 価格のトレンド:単位は現地通貨の最小単位(USDではセント)です。-1は、その日の価格が取得できないことを意味します
  • BSRランキングのトレンド:bsrRankTrendの形式は、サブカテゴリーごとの[{NodeId: xxx, Rank: [date, rank, ...]}]です

表示ルール

  1. データのみを提示:主観的なビジネスアドバイスを加えず、クエリ結果をわ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ときは、値が小さいほどランキングが高いことをユーザーに伝えます
  3. 価格単位に注意:トレンドデータの単位は通貨の最小単位(USDではセント)です。ユーザーに表示する際は、通常の通貨単位に換算してください
  4. 販売数量の推定に関する注意:販売数量/売上のフィールドで値が-1の場合は「推定不可」を意味します。-1をそのまま表示せず、その旨をユーザーに説明してください
  5. トレンドの可視化:トレンドデータを表示する際は、未加工の配列をそのまま出力せず、主要なデータポイントを読みやすい表で示します
  6. 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

  • クエリあたり最大10件のASIN
  • トレンドのコスト:デフォルトでは過去15日間が返されます。15日を超える期間をクエリすると、コストが2倍になります
  • 非構造化データ:結果は_dataQuery_executeDynamicQueryによる二次分析に対応していません
  • 販売数量の推定:Amazon Renewedなどの標準外カテゴリーの商品では、販売数量のフィールドに-1が返されることがあります

ユーザー表現とシナリオのクイックリファレンス

適用対象 - ASIN による商品詳細とトレンドの問い合わせ:

ユーザーの発言シナリオ
"查一下这个ASIN的销量走势"販売数の推移
"这个产品最近价格变化如何"価格履歴
"帮我看看这个产品的利润空间"利益分析
"这个ASIN的BSR排名趋势"ランキング履歴
"对比一下这几个ASIN的数据"複数 ASIN の比較
"这个产品的FBA费用是多少"FBA 手数料の内訳
"产品上架多久了,评分怎么样"商品の基本情報

適用対象外 - 単一商品の詳細を超える問い合わせ:

  • カテゴリーやブランドを横断した商品の検索・絞り込み(Sorftime Product Search を使用)
  • ABA 検索語のランキングデータ(ABA Data Explorer を使用)
  • 広告/PPC 戦略
  • 商品レビューの内容分析
  • 特許または商標の確認

適用範囲の判断:ユーザーが「商品分析」や「競合比較」を求めていても、特定の ASIN の詳細データやトレンド曲線の確認に帰着する場合は、このスキルが適用されます。市場全体から商品を発見したり、絞り込んだりする依頼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 を通じてフィードバックを自動検出して報告します。

  1. このスキルで説明されている機能や目的が、実際の動作と一致しない
  2. 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や称賛を表明する
  4. 改善できると思われる点がある

references/api.md に記載された手順に従って Feedback API を呼び出してください。ユーザーの作業を中断しないでください。

大きなレスポンスの処理

エージェントのコンテキストがあふれないように、レスポンスをディスクに保存し、必要なフィールドだけを抽出してください。

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

--out-dir は、Git の作業ツリー外(Unix では /tmp/...、Windows では %TEMP%/... など)に指定してください。保存されたレスポンスには PII、価格情報、または認証に関する機密データが含まれる可能性があります。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、作業が終わったらクリーンアップしてください。

run はレスポンス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、スライスには --limit/--offset、出力形式には --format json|jsonl|csv|table を指定できます。

このパターンを優先する場合 — レスポンスの特性に応じて判断してください。たとえば、次のような場合です。

  • 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/ページネーションされた結果(1 回の呼び出しで複数の項目を取得する場合)
  • 長文のフィールド(説明、レビュー、HTML、時系列データ)
  • すぐに消費するのではなく、後続のステップで出力を再利用する場合

少量で一度しか使わないレスポンスなら、メインスクリプトを直接呼び出してもかまいません。

⚠️ プレビューは、スキーマの一部とサンプルを切り詰めて表示したもので、データ全体ではありません。フィールド単位で判断する場合は、保存済みファイルを read 経由で読み込んでください。


高品質でプロフェッショナルな越境 EC スキルをさらにご覧になりたい場合は、LinkFox Skills にアクセスしてください。

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