Amazon 广告逐日数据复盘
SkillDev toolsReview Amazon ad performance as a time sequence and explain how bid, placement, click velocity, conversion, and contribution profit changed after each intervention. Use for 广告日报复盘、调价后为什么变好或变差、点击速度分析、ACOS变化归因. Do not use for isolated one-day judgments.
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Then ask your AI: use the Amazon 广告逐日数据复盘 skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by xjli360/sealeap-amazon-ad-skills in amazon-skills/douyin/baize/sealeap-baize-amazon-ad-data-review/SKILL.md and read by ahel’s review.
目标
Review Amazon ad performance as a time sequence and explain how bid, placement, click velocity, conversion, and contribution profit changed after each intervention.
不可妥协的边界
- 当前 Amazon 官方政策、账户资格、站点字段和一方数据优先于本 Skill 的经验框架。
- 第三方数据一律标为估算或前台观测,不得写成 Amazon 一方事实。
- 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退,核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算;范围已明确授权时继续执行并回读核验,只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
- 一次实验只改变一个主要变量,并记录基线、样本、成功、停止和回退条件。
- 不得复制来源材料或竞品表达;输出必须按当前任务重新组织并可由现有证据支撑。
- 案例数值只说明复盘方法,不作为其他账户的阈值。
- 广告是否值得继续要看总利润与增量,不只看 ACOS。
先判断任务模式
- 诊断:读取现状、证据和缺口,不生成线上写入动作。
- 方案草案:输出可审核的结构、参数范围、实验和回退值。
- 执行准备:只生成待批准变更表或 API/控制台操作草案。
- 已批准执行:仅对用户在当前会话明确批准的对象和字段执行,并立即回读核验。
用户未指定时采用“诊断”。
开始前要拿到
- marketplace、店铺、ASIN/SKU、广告类型和目标
- 同口径的 Campaign、Targeting、Search Term、Placement 与 Advertised Product 报告
- 售价、优惠、COGS、Amazon 费用、退款与目标贡献利润
- 库存、Buy Box、Listing、评论和同期市场事件
缺失项必须标为 NEEDS_EVIDENCE;不得猜数字、补属性或把不同站点、ASIN、变体、币种和时间窗混在一起。
工作流
先读取 references/playbook.md,确认该方法适用于当前对象。按以下顺序执行:
- 按日重建广告时间线,记录每次出价、预算、策略和位置倍率的生效时点。
- 同时比较点击速度、CPC、CVR、订单、ACOS、总订单与贡献利润。
- 把改变前的稳定窗口作为基线,避免把自然波动归因给某次操作。
- 识别高价词吞量、位置前移导致意图变泛、预算中断等结构问题。
- 根据证据选择保持、降价、重配位置或停止测试,并保留回退值。
最后做数据充分性检查,并把结论分成 FACT / ESTIMATE / HYPOTHESIS / UNKNOWN。若关键证据不足,状态写 HOLD。
必须交付的结果
- 逐日事件表
- 指标变化解释
- 可证与不可证结论
- 下一轮复测计划
- 数据范围、来源、采集时间、样本与限制。
- 关键假设、待补证据、风险和不可确定项。
- 若有动作:对象、旧值、新值、预期、停止条件、回退值与审批状态。
方案状态使用 READY FOR REVIEW / DRAFT / HOLD / STOP;如已执行,另行记录实际结果及回读证据。未得到明确批准时,不得声称已修改线上对象。
Signals
- GitHub stars
- 108
- Forks
- 14
- Last commit
- Sep 2026
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- github.com/xjli360/sealeap-amazon-ad-skills