Исследование коммерческого спроса

SkillDev tools

Research commercial demand by niche, geography, product, or service via Wordstat before moving to advertising semantics.

Use Исследование коммерческого спроса in Claude, ChatGPT or Ahel Desktop

Free. Sign in, add Исследование коммерческого спроса and connect your AI. About a minute.

Also: Claude Code · Cursor · Codex

Then ask your AI: use the Исследование коммерческого спроса skill

Details

Instructions available. Your AI can read the instructions. Execution depends on the setup they require.

Add Ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.

Исследование коммерческого спросаStart free

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by hashgraph-online/awesome-codex-plugins in plugins/nebelov/yandex-direct-for-all/skills/commercial-demand-research/SKILL.md and read by Ahel’s review.

Этот навык отвечает на вопросы о существующем спросе и сегментах рынка. Для кампаний, объявлений, бюджетов и работы с кабинетом используйте yandex-direct-unified после завершения исследования.

Порядок

  1. Пройти общий preflight навыков.
  2. Уточнить продукт или услугу, географию, язык, исключения и границу исследования.
  3. Проверить Wordstat маленьким запросом чтения.
  4. Собрать исходные данные до сегментов, рекомендаций и стоп-слов.
  5. Сохранить каждый ответ, запрос, географию, язык, время и способ сбора.
  6. Классифицировать каждую строку ровно в один слой: validated_service_demand, excluded_noise или doubtful.
  7. Сверить покрытие и только затем строить выводы и передачу в рекламу.

Сбор

  • первая волна использует 5–10 однословных масок из карты продукта;
  • связанные слова новой волны сначала проходят ручную проверку;
  • все строки сохраняются в raw/, а общий реестр — в data/all_phrases.csv;
  • ограничения, ошибки и неполный ответ фиксируются явно;
  • при недоступном источнике данные не заменяются догадками или поисковыми фрагментами.

Артефакты сбора включают raw/*.json, data/all_phrases.csv, data/collection_summary.json, исходную маску, географию, язык, дату и способ получения. Сбор продолжается волнами, пока новые проверенные маски добавляют существенную коммерческую лексику либо зафиксирован реальный блокер доступа или квоты.

Анализ

Коммерческий спрос, готовность продукта, готовность сайта и готовность рекламы — разные признаки. Сегменты выводятся из классифицированных строк, а не задаются заранее. Стоп-слова выводятся только из собранных данных после проверки защищённых слов.

Для большой очереди допустимо разделение на части. Каждая часть получает исходные строки и возвращает структурированный результат; число строк, порядок, устойчивые идентификаторы и границы частей проверяются механически. Итоговое объединение и смысловая проверка остаются за основной сессией.

Исполнители частей не имеют права придумывать строки, заменять построчную классификацию кратким пересказом, переносить сомнительные строки в подтверждённый спрос или самостоятельно выпускать окончательную агрегацию. Неполная часть, повторные ключи, потерянные граничные строки и изменение схемы отклоняются.

Результат

  • рабочая таблица с фильтрацией, поиском, сортировкой и полными фразами;
  • отдельные слои подтверждённого спроса, шума и сомнительных строк;
  • сегмент, объём, доля, основные фразы, исходные маски, сезонность и причина статуса;
  • таблица передачи include|defer|reject с причиной и точным целевым артефактом;
  • для рекламы — точный маршрут до кампании, группы и посадочной страницы либо явный блокер.

Основной результат — не только текстовый отчёт, а проверяемая рабочая поверхность. Она должна позволять искать и фильтровать фразы, сортировать сегменты, раскрывать исходные строки, отдельно видеть исключённые и сомнительные слои и выгружать таблицу без обрезки значимых фраз.

Таблица содержит как минимум сегмент, подсегмент при необходимости, показы, число фраз, долю, основные фразы, исходные маски, сезонность, слой и причину статуса. Это полный реестр, а не выбранный верхний список.

Проверка

  1. Повторно сверить продукт, географию, язык и исключения с метаданными сбора.
  2. Доказать, что каждая исходная строка представлена ровно в одном слое.
  3. Убедиться, что итоговые сегменты используют только validated_service_demand.
  4. Вручную просмотреть самые значимые исключённые и сомнительные строки.
  5. Проверить поиск, фильтры, сортировку, раскрытие и выгрузку рабочей поверхности.
  6. Просканировать артефакты на ключи, токены, файлы сеанса и частные идентификаторы.

Типовые ошибки

  • использование составной фразы вместо широкой исходной маски;
  • сегменты и стоп-слова, придуманные до сбора;
  • смешение шума с подтверждённым спросом;
  • выводы без полного построчного реестра;
  • переход к рекламной семантике до подтверждения бизнес-спроса;
  • исчезновение крупного сегмента из последующего плана без решения include|defer|reject.

Перед завершением проверить, что каждая исходная строка представлена ровно один раз, верхние исключённые и сомнительные строки просмотрены вручную, а в артефактах нет доступов и частных идентификаторов.

Signals

GitHub stars
1k
Forks
316
Last commit
Oct 2026
Advanced
Item type
skill
Key
commercial-demand-research
Source
github.com/hashgraph-online/awesome-codex-plugins