Listing SEO 评分器

要解决的问题

商品文案写完之后，「好不好」往往只能靠感觉判断。标题多长算合适、关键词有没有覆盖、卖点是否漏了关键参数，这些问题在 Amazon、OTTO、美客多、Cdiscount 上的答案并不一致。人工逐份检查费时，而且容易漏掉侵权词这类硬性风险。

listing-seo-scorer 做的事情是把这件事量化：输入标题和描述全文，输出一份带分数的结构化报告，让优化动作有优先级依据。

评分如何工作

技能按三个维度打分，权重固定：SEO 覆盖 40%、易读性 30%、功能覆盖 30%。

处理流程分六步：

1. 从输入中提取产品标题、描述全文和目标平台（未指定时按文案语言推断）
2. 做结构规范性检查，输出检查表
3. 按 references/scoring-rubric.md 的细则逐维度打分，0–10 分保留 0.5 精度
4. 计算加权总分
5. 生成 P0 > P1 > P2 的优先改善清单，每条带具体问题和修复动作
6. 若一次提交多份文案，末尾追加横向排名表

结构检查表覆盖几项容易踩坑的内容：标题字符数是否超过平台上限（例如亚马逊 75 字符以内、OTTO/美客多 60 字符以内、Cdiscount 132 字符以内）、是否存在 emoji、信息流是否符合「简介 → 卖点 → 规格参数 → 包装/其他」的顺序、是否覆盖好处/解决问题/适用场景/适用人群，以及是否含他人品牌或商标（如 Apple、iPhone、Velcro、3M）。如果用户提供了具体平台规范，会额外做一次对照检查。

每个维度的输出都带证据：SEO 维度要指出缺失的高搜索量关键词，易读性维度要标出版面结构问题，功能覆盖维度要列出信息遗漏项。扣分点必须引用原文具体段落或句子，不做无依据的扣分。

使用边界

• 语言中立：不预设目标语言，按实际文案语言评估
• 平台中立：通用标准适用于全平台，用户提供平台规范时只追加对照，不改变基本评分框架
• 优先级逻辑为：P0 直接影响搜索曝光或转化率，P1 影响用户体验或信任度，P2 属于锦上添花
• 报告末尾必须给出一句浓缩诊断，格式为「问题是 XX，做 XX 就能改善」
• 评分依据的是公开的平台规范和常见电商文案实践，不会替代平台后台的实时规则校验