Amazon 广告位置与转化率平衡卡位

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Find the search-result position where an Amazon Sponsored Products keyword converts best per unit cost by logging position, click-through, conversion and bid over time, comparing the listing with its on-page neighbours before pushing rank, and only then configuring rule-based rank holding with a target range, bid step, bid ceiling, decay after success and dayparting, all bounded by profit. Use for 广告位置越靠前越好吗、卡位怎么设、排名上去转化下降、竞价该加还是减、关键词排名监控、卡位工具参数. Do not use to authorise third-party tools on a live account or to raise bids beyond the profit ceiling without approval.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the Amazon 广告位置与转化率平衡卡位 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by xjli360/sealeap-amazon-ad-skills in amazon-skills/bilibili/bifang/sealeap-bifang-amazon-ad-rank-conversion-balance/SKILL.md and read by ahel’s review.

目标

Find the search-result position where an Amazon Sponsored Products keyword converts best per unit cost by logging position, click-through, conversion and bid over time, comparing the listing with its on-page neighbours before pushing rank, and only then configuring rule-based rank holding with a target range, bid step, bid ceiling, decay after success and dayparting, all bounded by profit.

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。
  • 默认只读诊断和草案;任何广告、Listing、库存、促销或外部系统写操作都需逐项展示并取得明确批准。
  • 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。
  • “多数搜索流量集中在前几页”是来源引用的行业说法,作为假设;对本品有效的位置区间只能靠账户内观测表得出。
  • “平台会过滤恶意点击”“展示免费仅点击计费”等是来源对广告系统的描述,以当前官方广告政策与计费说明为准。
  • 卡位工具的监控频率、加价步长与词数额度是特定工具的能力,参数与费用随工具变化;把店铺与广告 API 授权给第三方存在数据与权限风险,需先评估。
  • “中小卖家先求转化再求排名、不急于品牌化”是来源的经营取向而非规则;按自身目标决定。

先判断任务模式

  1. 诊断:读取现状、证据和缺口,不生成线上写入动作。
  2. 方案草案:输出可审核的结构、参数范围、实验和回退值。
  3. 执行准备:只生成待批准变更表或 API/控制台操作草案。
  4. 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:

  1. 准入:确认页面、主图、价格、评论与同页竞品处于可比水平;若明显落后,先优化页面而不是花钱推位置。
  2. 建立观测表:对每个重点词按固定采样时间记录广告位置(页/位)、曝光、点击率、转化率、CPC 与当时的竞价;至少覆盖一个完整的调整周期,样本不足不做结论。
  3. 判定位置价值:比较不同位置区间的转化率与单位订单成本,找出转化率高且成本可接受的位置区间;不预设首页顶部最优,前几页内各位置都可能是平衡点。
  4. 回退规则:位置上升后点击率或转化率下降,说明相邻竞品在价格、图片或评论上更优——先小幅下调竞价回到原区间,同时把差距记入页面优化清单;只有销量与评论积累后再小幅试探更高位置。
  5. 自动化卡位:在人工验证过平衡区间后,用规则化的排名卡位设置——目标位置区间、每次加价步长、最高竞价上限(由盈亏平衡 ACOS 推导)、卡位成功后的逐步降价比例、按转化时段设定卡位时段;未卡位时段保留末次竞价或固定值。
  6. 运行监控与停止:按周查看卡位词的位置稳定性、ACOS 与利润;连续触及最高竞价仍未达目标区间、或利润转负时停止该词卡位并回到人工观测;任何第三方工具授权只给必要权限并记录。

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

第三方 MCP 数据

仅在自有数据不足且当前任务确实需要外部证据时,读取 references/mcp-data-plan.md,再使用 scripts/mcp_research.py。本 Skill 的外部取数目的:获取关键词自然位与广告位的排名抓取代理数据。

  • doctor,再 search-toolsdescribe;工具名及参数以实时 tools/listinputSchema 为准。
  • Token 只从环境变量读取。不得写入命令参数、URL、Skill、报告、日志或 Git。
  • tools/call 或 Actor 可能计费;先展示 Provider、工具、无密钥业务参数、预计成本与输出位置,核对已有授权覆盖后才加 --allow-cost;该标志不是费用上限。

必须交付的结果

  • 位置-点击率-转化率-竞价观测表
  • 平衡位置区间判定与理由
  • 页面差距优化清单
  • 卡位规则参数表(目标区间、步长、上限、降价比例、时段)
  • 周度监控与停止记录
  • 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
143
Forks
18
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
sealeap-bifang-amazon-ad-rank-conversion-balance
Source
github.com/xjli360/sealeap-amazon-ad-skills