01
步骤 1
提取既定对比周期内的商品与变体标识，以及销量、会话数、库存状态和在售起始日期，并记录每个商品实际可购买的天数。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
按既定销售口径给商品排名
排行榜往往是拿最容易导出的那个数字来排的，于是曝光量常常被当成需求量。本场景的当务之急是按既定销售口径给商品排名。该流程产出排名报告并说明每个名次的成因，同时把曝光不足的商品单独区分开。
所属主题
商品表现分析
目标关键词
shopify best selling products report
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「shopify best selling products report」这一问题，所属方向为「商品表现分析」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 按商家指定口径对每一行完全一致地排名，把在售时间或曝光不足以让口径反映需求的商品单独区分，只报原始数值而不给名次。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
02
步骤 2
按商家指定口径对每一行完全一致地排名，把在售时间或曝光不足以让口径反映需求的商品单独区分，只报原始数值而不给名次。
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步骤 3
交付排名报告时注明口径与周期、每个靠前名次的成因、单列的曝光不足商品和下一步验证方案，再与销量记录核对合计。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
应该用什么指标来定义畅销品？
用商家指定的口径，无论件数、销售额还是毛利，并在整个周期内对每行一致套用。部分商品按件数、另一部分按销售额这类混用，会让榜单既没法读也没法为它辩护。
为什么好商品会排在后面？
曝光不足、库存受限或在售窗口太短都会压低销量，而需求本身没有问题，所以要逐商品记录可购买天数。这类商品只附原始数值单列，而不是给一个误导性的名次。
变体需要和商品一起排名吗？
两个层级都出更稳妥，表现出色的变体可能藏在平庸的父商品里。变体视图保留父商品合计，同时显示真正卖得动的是哪些选项。
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