01
步骤 1
收集原始词表及其附带的证据、商品目录与合集结构、店铺已发布的页面，以及记录在案的受众描述，并为每个词注明其表述与当前落地的页面。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
按共同搜索意图聚类关键词
导出的原始词表里混着资料型查询和直接下单型搜索，一个页面因此要同时承载多种意图。本场景的首要任务是按共同搜索意图聚类关键词。产出为关键词到页面的映射与调研优先级，全部来自商家自己的词表与商品目录。
所属主题
关键词研究与 SEO 机会
目标关键词
shopify keyword clustering
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 keyword clustering」这一问题，所属方向为「关键词研究与 SEO 机会」。
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. 按词背后的任务与页面意图聚类，而不是按措辞相似聚类，品牌词与通用词分开处理，每个聚类只归属到一个现有页面或计划新建的页面，凡成员在同一页面上需要不同答案的聚类继续拆分。
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
按词背后的任务与页面意图聚类，而不是按措辞相似聚类，品牌词与通用词分开处理，每个聚类只归属到一个现有页面或计划新建的页面，凡成员在同一页面上需要不同答案的聚类继续拆分。
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步骤 3
交付关键词到页面的映射，列出每个聚类的成员词、归属页面、意图描述以及尚未归属的词，随后核对各聚类的词条总数与输入词表一致，并确认没有页面同时承载两个意图冲突的聚类。
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。
为什么不按措辞相似来聚类？
措辞相似的词往往对应不同意图，按措辞聚类会把需求相反的买家放到同一个页面上；判据是这个页面能否回答所有成员词，若不能，即使这些词看起来很像也应拆分。
品牌词应该放在哪里？
单独聚为一类并映射到品牌页或店铺首页，因为搜索品牌名的访客期待的是这个落地页，而不是某个类目答案；把品牌词混入通用聚类会让页面两头兼顾，反而削弱对通用词的匹配。
无处归属的词怎么处理？
连同原因一并列入未归属清单，原因通常是缺少对应页面或该意图目录无法承接；这些词要么转化为内容需求，要么作为该词应移出词表的证据，但绝不会被硬塞进相邻聚类。
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Next step
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