核心功能

选品分析

通过选品 Agent 发起分析任务，筛选候选产品并沉淀判断结果

快速了解

是什么: 通过关键词、类目或竞品线索筛选候选商品，并判断是否值得继续投入。
适合谁: 新品开发、选品运营和需要建立候选产品池的团队。
需要准备: 目标站点、关键词或类目、竞品 ASIN，以及价格、利润和风险标准。
可以得到: 候选商品清单、筛选依据、风险提示和继续验证建议。

概述

选品分析用于找机会、筛商品和沉淀候选产品。可以从选品工具、对标选品、选品方法或直接输入需求开始，先筛出值得继续看的商品，再进入市场分析、Listing、图片或视频。

核心使用场景

场景	建议入口	重点看什么
找潜在机会	选品方法 / 选品工具	趋势、搜索热度、供需关系和竞争强度。
从关键词找产品	选品方法中的关键词选品	关键词背后是否有明确商品形态、需求规模和可切入空间。
参考竞品找方向	对标选品	竞品成功原因、同类商品分布、价格带和差异化空间。
按条件批量筛品	选品方法中的产品条件	销量、价格、评分、评论数、上架时间、重量和尺寸。
提前判断趋势	选品方法中的爆款预测	增长潜力、热度延续性和基础风险。
沉淀候选商品	候选产品列表	哪些商品值得进入市场分析或后续上架准备。

选品分析首页

页面左侧是选品 Agent 输入区，支持通过选品工具、对标选品、选品方法生成提示词；右侧是候选产品列表，用来沉淀后续要继续验证的商品。

区域	用途
提示词生成	在输入框中直接描述选品需求，或用下方入口生成更结构化的提示词。
选品工具	按产品、关键词、市场、评论、合规等场景选择工具。
对标选品	基于商品 ID、商品链接或商品主图做竞品对标。
选品方法	选择爆款预测、关键词选品或产品条件等方法。
候选产品	查看已沉淀的候选商品，并按加入时间、状态和筛选条件管理。

选品工具

选品工具适合已经知道要查哪类问题时使用。页面按产品、关键词、市场、评论、合规和其他场景组织工具，选择具体工具后再生成提示词。

打开选品工具点击「选品工具」，先选择产品、关键词、市场、评论、合规或其他场景。

选择平台和站点按目标销售平台和国家选择，例如 Amazon 美国站。

选择具体工具根据当前问题选择工具，例如查产品、查关键词、看市场或做基础风险判断。

生成提示词确认工具和参数后生成提示词。

发送并查看结果把结果中值得继续验证的商品沉淀到候选产品列表。

对标选品

对标选品适合已经有竞品或标杆商品时使用。可以输入商品 ID、商品链接，或上传商品主图，让系统围绕同类商品、替代商品和差异化方向继续分析。

选择对标类型根据手头资料选择商品 ID、商品链接或商品主图。

输入对标对象填写 ASIN、商品链接或上传图片。

选择平台和站点选择竞品所在平台和销售国家。

生成提示词让系统整理对标分析任务。

筛选候选方向重点看同类商品规模、价格带、卖点差异和是否有避开正面竞争的空间。

选品方法

选品方法适合从固定流程开始分析。当前页面主要提供爆款预测、关键词选品和产品条件等方式。

方法	适合情况	重点准备
爆款预测	想提前判断某类商品是否有增长潜力。	站点、预测方式、运营方式和目标商品方向。
关键词选品	从搜索词、趋势词或细分词出发找商品机会。	关键词、站点、类目和想看的排序维度。
产品条件	已经有筛选标准，要按条件找候选商品。	价格、销量、评分、评论数、上架时间、重量、尺寸等条件。

用选品方法生成任务

选择方法根据当前目标选择爆款预测、关键词选品或产品条件。

填写参数补充站点、关键词、类目、预测方式或筛选条件。

生成提示词确认参数后生成提示词。

发送任务发送后查看系统返回的商品、关键词或机会判断。

沉淀候选把值得继续看的商品加入候选产品，后续进入市场分析或 Listing 准备。

候选产品

候选产品列表是选品分析的沉淀区。完成一轮分析后，建议把值得继续看的商品加入候选产品，再通过状态、加入时间和高级筛选管理后续推进。

字段	怎么用
主图和标题	快速判断商品形态是否符合方向。
价格、BSR、销量/月、销售额/月	判断需求规模和商业空间。
重量、尺寸、配送	初步判断履约难度。
关键词和品类	判断商品是否和当前选品方向一致。
来源和关联任务	追溯这个候选商品来自哪次分析。
状态	区分待验证、继续跟进或放弃。

怎么判断结果

判断项	看什么
需求	关键词是否有需求，代表商品是否有持续销量。
竞争	头部是否过于集中，新商品是否还有切入空间。
评价	差评里是否有可以改进的痛点。
履约	重量、尺寸、易碎性和配送方式是否适合当前团队。
差异化	是否能从功能、材质、套装、场景或视觉表达做出差异。
风险	是否存在明显同质化、侵权或平台规则风险。

示例

帮我在 Amazon 美国站找一批适合新卖家测试的桌面收纳类候选产品，价格控制在 20-40 美元，优先考虑销量稳定、评价数不要太高、差评里有可改进痛点的商品。