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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant

建立高相关性的关键词调研清单

调研往往从某人记得住的几个词开始,而不是从店铺实际在卖的东西开始。本场景的首要任务是建立一份高相关性的关键词调研清单。产出为关键词到页面的映射与调研优先级,锚定在商家自己的商品目录上。

所属主题
关键词研究与 SEO 机会
目标关键词
shopify keyword research tool
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 research tool」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. 为每个候选词匹配至少一个在售或计划上架的商品,按这些词背后的购买任务分组,凡在目录中找不到合理对应项、或其意图店铺无法满足的词一律剔除,并逐条写明剔除原因,而不是直接无声删除。
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。
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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。

01

步骤 1

汇总已记录在案的种子词及其来源、含类目与属性的商品目录、目标市场与语言,以及商家持有的关键词数据,并为每个种子词记录其出处,便于后续引用。

02

步骤 2

为每个候选词匹配至少一个在售或计划上架的商品,按这些词背后的购买任务分组,凡在目录中找不到合理对应项、或其意图店铺无法满足的词一律剔除,并逐条写明剔除原因,而不是直接无声删除。

03

步骤 3

交付排序后的调研清单,逐词列出匹配到的商品、拟归属页面、证据与置信度,随后核对词条数量与种子词及扩展结果一致,并确认保留下来的每个词都能追溯到真实商品和明确的来源。

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。

关键词与商品目录的相关性如何判定?

只要至少有一个在售商品能凭自身属性回应该词,就予以保留;若店铺只能通过牵强地扩展某个类目来承接,则剔除。每个被剔除的词都会记录原因,以便在商品结构变化后重新评估。

还没有数据支撑的词是否应保留?

应保留,但标注为未测算的候选词,因为直接排除会掩盖跟踪数据尚未覆盖的需求;它们单独列在清单的独立分区中,在商家记录或后续复盘给出支撑之前不赋予优先级。

如何避免清单又退回宽泛的大词?

要求每个词条都写明对应的商品与背后的购买任务;宽泛的类目词只有在能对应到真实的合集页时才保留,需要新建页面的词则标注其所依赖的页面。

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