AI agent skill · by @liangdabiao
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。
Archived 2026-10-23 · Source updated 2026-10-09. Check the original repository for the latest version.
SKILL.md instructions
# 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
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## 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_keywords` | ASIN反查关键词(近7天) | `asin`, `country`, `page`, `page_size`, `sort_field`, `sort_order` |
| `get_asin_keywords_monthly` | ASIN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_trends` | BSR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_trends` | ABA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` |
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## 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
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### 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
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### 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
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### 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
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### 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
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### 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
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### 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
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## 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.py` | **Dashboard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
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## 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
```
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## 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 |
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## 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
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## 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
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## 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
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*版本: v1.0 (7场景工作流) | 最后更新: 2026-07-04*