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xiyou-insight

基于西柚洞察MCP的亚马逊竞品分析与广告策略工具。提供7大核心工作场景:实时监控广告投放效果、快速找到高性价比流量缺口、快速拆解对标竞对打法、提升新品推广效率、精准拆解竞品流量以及广告策略、透视竞品广告策略和预算、高效搭建关键词库。适用于亚马逊卖家进行竞品分析、广告优化和关键词研究。

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968
最近提交
2026年10月9日

SKILLS/skills/xiyou-insight/SKILL.md

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西柚洞察 (Xiyou Insight)

定位

基于 西柚洞察MCP 的亚马逊竞品分析与广告策略工具。LLM Agent 直接调用 MCP 工具获取数据,脚本仅负责数据后处理、报告生成和可视化渲染。

核心特点:

  • MCP驱动:所有数据获取通过 xydc-mcp 直接调用
  • 场景化工作流:7大核心场景,覆盖广告监控、流量分析、竞品拆解、新品推广、关键词库搭建
  • 轻量脚本:仅用于数据聚合、报告生成和 Dashboard 渲染

MCP 工具速查表

ASIN 基础信息

工具名称功能参数
get_asin_info获取ASIN基础信息(标题、价格、评分、评论数、主图)asins, country
get_asin_variations查询父子变体关系asin, country
get_asin_info_trends商品信息日趋势(价格、评分、评论数变化)asin, country, start_date, end_date

ASIN 关键词分析

工具名称功能参数
get_asin_keywordsASIN反查关键词(近7天)asin, country, page, page_size, sort_field, sort_order
get_asin_keywords_monthlyASIN反查关键词(月度历史)asin, country, start_month, end_month, page, page_size
get_asin_keyword_rank_trends关键词日排名趋势asin, keyword, country, start_date, end_date
get_asin_keyword_rank_hourly关键词小时级排名(仅US/UK/DE)asin, keyword, country, date
get_asin_keyword_traffic_trends关键词日流量趋势asin, keyword, country, start_date, end_date

ASIN 流量与销量

工具名称功能参数
get_asin_traffic近7天流量得分(自然/广告流量占比)asins, country
get_asin_traffic_trends日流量趋势(自然/广告/位置维度)asin, country, start_date, end_date
get_asin_order_trends月订单量趋势asin, country, start_month, end_month
get_asin_bsr_trendsBSR类目排名日趋势asin, country, start_date, end_date

ASIN 广告分析

工具名称功能参数
get_asin_ad_change_trends广告投放变化日趋势(新增/移除广告活动)asin, country, start_date, end_date

关键词分析

工具名称功能参数
get_keyword_info关键词基础指标(搜索量、竞争难度、建议竞价)keywords, country
get_keyword_aba_trendsABA搜索量周趋势(最长52周)keywords, country, start_week, end_week
get_keyword_asin_analysis关键词反查ASIN(近7天竞争格局)keyword, country, page, page_size, sort_field, sort_order
get_keyword_analysis_monthly关键词竞争格局月度历史keyword, country, start_month, end_month, page, page_size

7大核心工作场景

场景1:实时监控广告投放效果

目标:通过小时级排名变化和广告放映机,实时监控广告投放效果

工作流程:

Step 1: 获取ASIN基础信息
  → get_asin_info(asin)
  
Step 2: 查询小时级排名(仅US/UK/DE)
  → get_asin_keyword_rank_hourly(asin, keyword, date)
  分析广告排名位置和持续时间
  
Step 3: 查询日排名趋势
  → get_asin_keyword_rank_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
  判断广告投放带动自然排名上升情况
  
Step 4: 查询广告投放变化
  → get_asin_ad_change_trends(asin, start_date, end_date)
  分析广告活动新增/移除情况
  
Step 5: 生成分析报告
  → 评估广告投放效率,判断是否带来自然排名提升

输出:广告投放效果分析报告


场景2:快速找到高性价比流量缺口

目标:通过多ASIN对比和关键词分析,找到竞争对手有排名但自身没有的流量缺口

工作流程:

Step 1: 获取多个ASIN基础信息
  → get_asin_info(asins)
  
Step 2: 获取各ASIN关键词列表
  → get_asin_keywords(asin1)
  → get_asin_keywords(asin2)
  → ...
  
Step 3: 对比关键词覆盖差异
  → 找出竞品有排名但自身没有的关键词
  
Step 4: 分析关键词竞争程度
  → get_keyword_info(keywords)
  判断搜索量、竞争难度、建议竞价
  
Step 5: 分析关键词下ASIN竞争格局
  → get_keyword_asin_analysis(keyword)
  判断自然位滚动率、广告位竞争难度
  
Step 6: 筛选高性价比流量缺口
  → 综合评估:搜索量中等、竞争难度低、竞品有排名但自身无排名

输出:流量缺口分析报告,包含推荐补充的关键词列表


场景3:快速拆解对标竞对打法

目标:全面分析竞品的关键词覆盖差异、流量结构和广告策略

工作流程:

Step 1: 获取竞品基础信息
  → get_asin_info(competitor_asins)
  
Step 2: 确认主推变体
  → get_asin_variations(asin)
  确定父体下流量最大的变体
  
Step 3: 分析流量结构
  → get_asin_keywords(asin)
  → get_asin_traffic(asin)
  分析头部词、腰部词、长尾词贡献的展示量
  
Step 4: 分析广告策略
  → get_asin_ad_change_trends(asin, start_date, end_date)
  → get_asin_traffic_trends(asin, start_date, end_date)
  了解广告流量构成和广告展示位置关键词
  
Step 5: 趋势分析
  → get_asin_keyword_rank_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
  洞察竞品广告投放策略和节奏
  
Step 6: 综合对比分析
  → 关键词覆盖差异、流量份额、广告策略对比

输出:竞品打法拆解报告


场景4:提升新品推广效率

目标:分析新品流量分配阶段(稀疏期→震荡期→稳定期),把握异动关键词机会

工作流程:

Step 1: 获取ASIN基础信息
  → get_asin_info(asin)
  
Step 2: 分析流量趋势
  → get_asin_traffic_trends(asin, start_date, end_date)
  判断流量分配阶段:稀疏期/震荡期/稳定期
  
Step 3: 分析关键词排名变化
  → get_asin_keywords(asin)
  → get_asin_keyword_rank_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
  
Step 4: 识别异动关键词
  - 新增:昨日无排名今日出现排名
  - 流失:昨日有排名今日消失
  - 流量升档:自然流量上升(稀疏→震荡→稳定)
  - 流量降档:自然流量下降
  
Step 5: 把握流量窗口机会
  → 针对新增和流量升档关键词加大投放
  → 针对流失和流量降档关键词分析原因并调整

输出:新品推广分析报告,包含流量阶段判断和异动关键词建议


场景5:精准拆解竞品流量以及广告策略

目标:深度分析竞品的关键词布局、流量来源和广告投放策略

工作流程:

Step 1: 获取竞品基础信息
  → get_asin_info(competitor_asins)
  
Step 2: 确认主推变体
  → get_asin_variations(asin)
  
Step 3: 分析关键词布局
  → get_asin_keywords(asin)
  → get_asin_keywords_monthly(asin, start_month, end_month)
  了解关键词覆盖广度和月度变化
  
Step 4: 分析流量结构
  → get_asin_traffic(asin)
  → get_asin_traffic_trends(asin, start_date, end_date)
  自然/广告流量占比、位置维度拆解
  
Step 5: 分析广告策略
  → get_asin_ad_change_trends(asin, start_date, end_date)
  → get_asin_keyword_traffic_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
  
Step 6: 关键词竞争分析
  → get_keyword_info(keywords)
  → get_keyword_asin_analysis(keyword)
  分析竞品核心关键词的竞争格局
  
Step 7: 生成综合分析报告
  → 关键词覆盖差异、流量结构、广告策略洞察

输出:竞品流量与广告策略深度分析报告


场景6:透视竞品广告策略和预算

目标:分析竞品的广告类型分布、活动结构、预算分布和核心广告关键词

工作流程:

Step 1: 获取竞品基础信息
  → get_asin_info(asin)
  
Step 2: 确认主推变体
  → get_asin_variations(asin)
  
Step 3: 分析广告活动变化
  → get_asin_ad_change_trends(asin, start_date, end_date)
  识别新增/移除的广告活动,分析投放节奏
  
Step 4: 分析流量趋势
  → get_asin_traffic_trends(asin, start_date, end_date)
  判断SP/SB/SBV广告流量占比
  
Step 5: 分析关键词流量贡献
  → get_asin_keywords(asin)
  → get_asin_keyword_traffic_trends(asin, keyword, start_date, end_date)
  找出核心广告关键词及其流量占比
  
Step 6: 推断预算分布
  → 根据广告展示时长和关键词流量变化推断预算调整
  → 分析广告投放的周期性规律
  
Step 7: 生成广告策略分析报告
  → 广告类型分布、活动结构、核心关键词、预算推断

输出:竞品广告策略和预算分析报告


场景7:高效搭建关键词库

目标:通过反查竞品流量词和以词找词,搭建完整的关键词库

工作流程:

Step 1: 广泛收集关键词
  → 方式1:反查竞品流量词
    get_asin_keywords(competitor_asin) × 多个竞品
  → 方式2:关键词基础信息
    get_keyword_info(core_keywords)
  
Step 2: 关键词拓展
  → get_keyword_aba_trends(keywords, start_week, end_week)
  分析搜索量趋势和季节性
  
Step 3: 关键词竞争分析
  → get_keyword_asin_analysis(keyword)
  判断每个关键词下的竞争格局
  
Step 4: 按相关性筛选
  → 强/高/中相关 → 加入关键词库
  → 低/极低相关 → 加入否定词库
  
Step 5: 关键词分类
  → 数据维度:搜索量(大/中/小)、竞争难度(超难/难/中等/简单)、转化率(高/中/低)
  → 属性维度:人群受众、使用场景、产品维度、价值维度
  
Step 6: 输出关键词库
  → 结构化关键词列表,包含分类标签和优先级

输出:完整关键词库,包含关键词分类和优先级标注


Script Directory

脚本用途何时调用
report_generator.py报告生成器:将MCP数据聚合为Markdown报告每个场景完成后
dashboard_generator.pyDashboard渲染:生成可视化看板HTML报告生成后
data_aggregator.py数据聚合器:合并多个ASIN/关键词数据多ASIN对比场景

脚本职责:

  • 不做API调用:所有数据获取由LLM通过MCP直接调用
  • 仅做数据处理:聚合、清洗、格式化
  • 报告渲染:生成Markdown和HTML报告

执行流程

通用执行模式

1. 用户输入场景和参数(ASIN/关键词/站点)
2. LLM根据场景选择对应MCP工具组合
3. 调用MCP工具获取数据
4. 使用脚本进行数据后处理和报告生成
5. 输出Markdown报告和Dashboard看板

数据输出目录

xiyou-insight-reports/
└── {scenario}_{asin_or_keyword}_{site}_{YYYYMMDD}/
    ├── report.md              # Markdown完整报告
    ├── data.json              # 结构化数据
    ├── dashboard.html         # 可视化看板
    └── raw/                   # 原始MCP响应数据
        ├── asin_info.json
        ├── keywords.json
        ├── traffic.json
        └── ad_trends.json

数据字段命名规范

字段名说明示例
natural_traffic自然流量得分85.5
ad_traffic广告流量得分42.3
total_traffic总流量得分127.8
keyword_count关键词数量156
natural_rank自然排名位置5
ad_rank广告排名位置2
weekly_search_volume周搜索量125000
competitive_difficulty竞争难度(0-100)72
cost_per_click建议竞价2.35

支持的站点

US, CA, MX, BR, UK, DE, FR, ES, IT, JP, AE, AU, SA

注意:小时级排名(get_asin_keyword_rank_hourly)仅支持 US/UK/DE 站点


注意事项

  1. API限流:每批请求建议控制并发数量,避免触发限流
  2. 数据时效:近7天数据实时性较好,历史数据可能有延迟
  3. 消耗提示:查询日期范围越长,API消耗越高
  4. intent_summary:所有MCP调用必须包含脱敏的业务意图描述,禁止包含用户原始prompt、账号、手机号、邮箱或完整ASIN

与其他Skills的关系

category-selection (品类筛选)
        ↓
product-research (深度选品调研)
        ↓
xiyou-insight (竞品分析与广告策略) ← 本Skill
        ↓
review-analysis (评论深度分析)

区别:

  • category-selection:品类级别的快速筛选
  • product-research:指定品类的深度调研
  • xiyou-insight:竞品流量分析和广告策略拆解
  • review-analysis:评论的深度痛点分析

版本: v1.0 (7场景工作流) | 最后更新: 2026-07-04

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