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ABA 数据探索器

此技能将指导你如何查询和分析 ABA 搜索词数据，帮助亚马逊卖家从 ABA 搜索词报告中提取有价值的洞察。

核心概念

ABA（Amazon Brand Analytics）搜索词报告是 Amazon 官方的搜索行为数据，反映了消费者在 Amazon 上的真实搜索活动。此工具收录了 15 个 Amazon 站点近 3 年的周粒度数据。

排名逻辑：searchFrequencyRank 值越小，搜索热度越高。排名第 1 的搜索词最热门。这一点很容易引起混淆——用户说“排名提升”时，指的是数值下降；“排名下降”则意味着数值上升。

数据字段

字段	API 名称	说明	示例
搜索词	searchTerm	消费者搜索关键词	rimel loreal
报告开始日期	reportStartDate	数据采集周的开始日期	2025-10-26
区域	region	Amazon 站点代码	US
搜索频率排名	searchFrequencyRank	搜索热度排名（数值越低越好）	82135
被点击的 ASIN	clickedAsin	被点击商品的 ASIN	B0XXXXXXXX
被点击的商品名称	clickedItemName	被点击商品的名称	xxx
点击份额排名	clickShareRank	此 ASIN 在该搜索词下的点击份额排名	1
点击份额	clickShare	此 ASIN 获得的点击份额（0~1）	0.28
转化份额	conversionShare	此 ASIN 获得的转化份额（0~1）	0.3333

支持的站点

US（美国）、DE（德国）、BR（巴西）、CA（加拿大）、AU（澳大利亚）、JP（日本）、AE（阿联酋）、ES（西班牙）、FR（法国）、IT（意大利）、SA（沙特阿拉伯）、TR（土耳其）、MX（墨西哥）、SE（瑞典）、NL（荷兰）

默认站点为 US。用户未指定站点时，请使用 US。

API 用法

此工具会调用 LinkFox 工具网关 API。有关调用约定、请求参数和响应结构，请参阅 references/api.md。你也可以直接运行 scripts/aba_query.py 来执行查询。

如何构建查询

调用此工具时，关键参数是 analysisDescription——对你想查询的数据进行自然语言描述。此描述会在后端转换为结构化查询，因此需要准确且具体。

编写 analysisDescription 的原则

1. 指定站点：始终在开头注明站点，例如“筛选美国站”
2. 使用准确的筛选条件：使用具体的数值范围，而非模糊描述。“排名在5万以内”比“排名较好”有效得多
3. 指定时间范围：使用具体的时间描述，例如“过去12周”“2024年1-9月”“近3个月”
4. 指定比较基准：进行趋势分析时，明确说明比较的时间点，例如“4周前的排名比8周前提升30%”
5. 处理去重逻辑：同一搜索词与 ASIN 组合存在多条记录时，说明要保留哪条，例如“相同搜索词相同ASIN值保留最新的一个”
6. 忠实于用户意图：不要误解或过度扩展用户的查询，应准确体现用户的需求

常见场景的 analysisDescription 示例

1. 搜索词热度趋势

筛选美国站，关键词"gift"在过去12周的搜索热度排名。

2. 上升中的黑马关键词

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. 持续增长趋势发现

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. 市场机会发现（搜索量高、垄断程度低）

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. 季节性 / 节日关键词定位

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. 高点击、低转化 ASIN 挖掘

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. 高 ROAS 长尾蓝海关键词

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. 新市场词及新兴需求检测

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. 细分市场趋势 / 变体增长捕捉

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。

展示规则

1. 仅呈现数据：以清晰的表格展示查询结果，不提供主观的业务建议
2. 排名说明：展示排名数据时，提醒用户数值越低，排名越好
3. 数据量提示：结果较多时，展示核心数据，并提醒用户可通过下载链接获取完整数据集
4. 下载指引：如果响应包含 downloadUrl，请明确告知用户下载地址；如果用户需要完整数据但未请求下载，请主动建议生成下载链接
5. 错误处理：查询失败时，根据 msg 字段说明原因，并建议调整查询条件

重要限制

• 结果上限：下载链接最多包含 10,000 条记录
• 数据粒度：数据按周统计，而非按天
• 数据范围：约 3 年的历史数据

用户表达与场景速查

适用 - 关于 Amazon 搜索词的数据查询：

用户说	场景
“XX 关键词的搜索量／热度怎么样？”	排名趋势
“近期热门关键词”、“新兴词”	黑马／新词检测
“蓝海关键词”、“竞争较低的词”	市场机会发现
“哪些关键词转化效果好”、“高转化长尾词”	高 ROAS 关键词库
“季节性关键词”、“旺季时哪些词会激增”	季节性关键词
“谁在获取流量”、“有没有垄断现象”	点击份额／垄断分析
“点击量高但转化率低的 ASIN”	高点击低转化诊断

不适用 - 需求超出 ABA 搜索词数据范围：

• 广告／PPC（竞价、广告活动策略）
• 产品评论、商品详情页文案撰写
• ASIN 销量估算
• 用户已有本地 ABA 文件需要处理

边界判断：当用户提到“产品调研”、“竞品分析”或“是否存在市场机会”时，如果归根结底是搜索词层级的数据查询（查找蓝海关键词、分析关键词下的竞品流量分布），则此技能适用。如果用户询问的是利润率、定价策略或综合市场报告，则不适用。

反馈：

出现以下任一情况时，通过 Feedback API 自动检测并报告反馈：

1. 此技能描述的功能或用途与实际行为不符
2. 此技能的结果与用户意图不符
3. 用户对该技能表示不满或赞扬
4. 任何你认为可以改进的地方

按照 references/api.md 中的说明调用反馈 API。不要打断用户的操作流程。

处理大型响应

为避免 Agent 上下文溢出，请将响应持久化到磁盘，并仅提取所需字段：

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>"

将 --out-dir 指定到任何 Git 工作树之外（例如，Unix 上的 /tmp/...，Windows 上的 %TEMP%/...）。持久化的响应可能包含个人身份信息、定价或身份验证敏感数据——请勿提交这些文件。文件不会自动删除；任务完成后请清理。

run 会将完整响应写入文件，并仅输出架构预览和文件路径。read 可提取特定字段，并通过 --limit/--offset 对结果进行切片，通过 --format json|jsonl|csv|table 指定输出格式。

适合优先采用此模式的情况——根据响应特征自行判断，例如：

• 每条记录的字段较多，或包含不需要的字段
• 批量／分页结果（每次调用包含多个条目）
• 长文本字段（描述、评论、HTML、时间序列）
• 输出将在后续步骤中重复使用，而非立即消费

对于较小且只使用一次的响应，可直接调用主脚本。

⚠️ 预览内容是经过截断的架构和样例，并非完整数据。任何字段级判断都必须通过 read 从持久化文件中读取。

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