亚马逊 Listing 体检

要解决的问题

亚马逊 Listing 常出现标题超长、亮点格式错误、关键词重复、五点不合规、属性缺失、图片信息不全，以及后台搜索词脏数据等问题。卖家看到流量下滑时，很难判断是收录问题、意图覆盖不足，还是 AI 购物问答无法命中。Amazon Listing Doctor 把这个判断过程拆成可复核的评分维度，而不是只给笼统的优化建议。

技能如何工作

它把标题、亮点、五点、描述、图片、类目、后台搜索词等输入归一化为 listing JSON，再按四个诊断维度检查：

• CDQ 内容质量：覆盖标题、属性、变体、图片、五点、A+ 等内容质量。
• A9 收录健康度：关注核心词前置、后台搜索词卫生、属性完整和可索引信息。
• COSMO 意图覆盖度：用 use_case、audience、goal、constraint 四维判断是否表达买家意图。
• Alexa 可发现性：模拟买家向 AI 购物助手提问，判断 listing 能否被回答或推荐。

关键步骤包括：识别抓取或 API 数据中的标题亮点拼接串，避免把 item_highlights 误判为标题；提取 COSMO 与 Alexa 语义信号；运行合规、评分、收录、意图、问答和关键词分层检查；最后生成带数据完整度说明的诊断报告。缺字段时会标 score=null 并解释原因，而不是强行给 0 分。

适用边界

该技能不内置亚马逊抓取，适合从 Seller Central、第三方工具或 API 导出数据后审计。它指出“该改什么”，不直接输出改写结果。COSMO 维度是基于公开论文精神的社区诊断，不是官方分数；非 US 站、特殊类目和后台字段缺失时需要人工复核。