知识星球开通后，有朋友反馈说：之前分享的 Skill 很多都要接 MCP 数据源，我 MCP 还没搞明白，有没有不需要 MCP 也能跑的？
虽然我们整体方向还是 MCP + Skill + Agent，但现实是不少朋友对 MCP 还在观望阶段，加上亚马逊工具市场的 MCP 确实也没那么成熟。
所以这次开源的 Skill，走的是另一条路——你自己提供数据，AI 按照Skill写好的框架来做分析。
不需要 MCP，不需要接任何第三方数据源。你从 Amazon Ads 后台导出搜索词报告，丢给 AI，它帮你跑完整分析。
为什么选搜索词报告「无 MCP」Skill？一方面是群友们非常关心广告上的优化，另一方面是因为我一直觉得这是亚马逊卖家手里被严重低估的一张报告。
01 搜索词报告不只是用来否词的
大多数卖家拿到搜索词报告之后，做的第一件事也可能是唯一的一件事——找否词。花了钱、有点击、没出单、否掉。完事。
实际上我们以前也是差不多这样。每周下载一次，打开 Excel做数据透视表，按点击排序，把那些点击几十下零订单的词筛出出来确认一下要不要做否定。搞定。
但这张报告里的每一行数据，都是你真金白银花出去的广告费换来的。ABA 报告是平台给你的估算排名，业务报告是汇总后的整体流量数据。搜索词报告不同——每个词背后的点击、花费、订单，都是你掏了钱之后才有的记录。
ABA 给我们的是大盘搜索量排名，所有人都能看到。但搜索词报告里的词，是在我们自己广告触达下、点击了你的产品的那批人在搜的。这是属于我们自己真金白银花钱买来的数据。
只用搜索词报告找否词，多少是有有点大材小用了。
这张报告至少还有两个地方是比较容易被忽略的：
一是放量候选——哪些词的 CVR 明显高于你这个 ASIN 的平均线，但目前花费占比很低。这些不是你应该否的，恰恰相反，它们是你应该放量加预算的。
二是用户语言挖掘——「for 4-6 boys」「party gift」「speaker for shower」——这些属性词和场景词是买家真实输入的搜索语言，代表了我们可能没预料到的使用场景。而且它们跟 Listing 优化和后续的产品优化直接挂钩：买家在搜这个场景，我们的Listing和开发中的新品有没有接住？
02 这个 Skill 能做什么
老实的讲，现在回过头去看过去我们分析搜索词的方式挺粗暴的——看 CVR 低不低，看点击量高不高，最后其实也是在凭经验决定否还是不否。包括我们给新人培训广告的时候，经常会遇到的问题是：这个词为什么否定？为什么这个有20个点击了不出单还是不否？
新同学的实操问题延伸出来的其实是单指标判断的机制本身就是有缺陷的。一个词 CVR 低，可能是数据量太小、可能是新品期、也可能是品牌词被误判。光看一个数字就拍板，会误伤很多本来有价值的词。
所以这个 Skill 的设计逻辑跟「Excel 里按 CVR 排序然后批量否词」还是会有一些不一样的地方。
用多信号联合判断每一个搜索词该怎么处理，而不是给你一张打分表。
具体来说，它做这几件事：
ASIN 自身基准
用这个 ASIN 自己的 30 天广告 CVR 作为基准线，不是全店平均，不是行业均值。一个卖 $20 的配件和一个卖 $200 的主机，CVR 基准完全不同，不能放在一起比。只跟自己比。
搜索词的8个分类 + 7 种动作标签
每个搜索词先被分类——品牌词、竞品词、ASIN 型词、核心品类词、属性词、场景词、无关词、暂不确定。
分类不同，处理逻辑就不同。品牌词永远不会被自动判定为否词候选，哪怕它当前 CVR 低。竞品词有单独的评估标准。属性词和场景词即使转化一般，也会被标记为「Listing 反馈」——因为它代表了真实需求，值得在内容层面接住。
对应的动作标签有 7 种：放量、保持测试、控 bid、否词候选、观察、Listing 反馈、人工复核。不是「否或不否」二选一。
多信号联合判断
不单指标拍板。光 CVR 低就否词，这是坑。Skill 联合看：点击量够不够做判断、花费是否超过阈值、ACOS 相对目标的偏离程度、CVR 相对自身基准的位置、趋势方向、词的类别——这几个信号同时指向同一方向，才会给出高置信度的建议。
3 个时间窗口的趋势判断
同时看 7 天、14 天、30 天。一个词 7 天突然变好但 30 天一直差，跟一个词 30 天稳定高转化，是两种完全不同的处理策略。趋势标签包括 improving、worsening、stable、mixed——帮你判断一个词是在变好还是在恶化。
Listing 对齐
这是我自己觉得最实用的功能之一，也是不得不加进来的步骤。
Skill 会把搜索词里的属性词、场景词跟你的 Listing 实际内容做交叉比对（标题、卖点、描述、产品概览）。如果一个词带来了真实点击，但你的 Listing 里完全没覆盖这个语义，它会单独标记出来：这是内容缺口。
这让搜索词报告不只是服务于广告决策，还能直接喂给你的 Listing 优化。
竞品品牌词自动识别
从报告数据本身推断哪些词片段可能是竞品品牌名。比如你的报告里反复出现「jbl speaker」「jbl bluetooth」「jbl portable」，Skill 会自动识别出「jbl」是一个竞品品牌词。不需要你手动维护竞品词库，根据高频模式和点击权重自动做保守推断。一旦识别为竞品词，后续判断逻辑走单独分支，不会被误否。
3 层置信度
每个判断都带 high / medium / low 置信度标签。点击量不够的、趋势不一致的、数据窗口不全的，都会被标记为低置信度，放进「观察」或「人工复核」而不是直接给你结论。这避免了小样本下的误判。
03 不需要 MCP，导出报告就能跑
回到开头那个问题——为什么这次不需要 MCP？
很简单：搜索词报告你从 Amazon Ads 后台点两下就能导出来。CSV 或者 XLSX，随时都能下载。
数据你自己提供，分析逻辑 AI 来跑——这条路完全跑得通，不是妥协而是希望让大家可以先用起来。
你可能会想：数据我自己导，跟我直接用 Excel 有什么区别？
区别在于分析逻辑。8 类词分类、多信号联合判断、趋势检测、Listing 对齐、竞品推断——这套东西如果你自己用 Excel 搭，光梳理规则就得花几天，而且每次分析都得重新跑。
Skill 的价值是把分析框架固化了，数据你负责提供，判断逻辑它来跑。
04 怎么开始用
GitHub 地址：https://github.com/zach22-1999/amazon-skills/tree/main/skills/zach-search-term-report-analyzer
最简单的方式，把这句话丢给 Claude Code、Codex 或 Cursor：
帮我安装 zach-search-term-report-analyzer 这个 skill，来源仓库是 amazon-skills。直接装到当前工作区，并把依赖一起检查好。
装完之后，从 Amazon Ads 后台导出你的搜索词报告（CSV 或 XLSX 都行），然后跟 AI 说：
请用 zach-search-term-report-analyzer 分析这份搜索词报告，ASIN 是 B0XXXXXXXX。
它会输出三样东西：一份 Markdown 主报告（分类汇总、放量建议、否词建议、Listing 反馈）、一份 CSV 明细表（每个词的分类、动作标签、置信度、趋势标记）、一份异常清单（需要人工复核的词）。
第一次用不需要把所有参数搞清楚——一句话装上，丢一份报告，先跑起来再说。
最后，
在这里顺便感谢一下已经加入了知识星球的朋友们。
也是得益于这些朋友们的交流和支持，让我可以更加持续得做开源这个事情。
过往开源的 Skill，感兴趣的可以一起看看：
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• 亚马逊选品研究
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• 功能需求真伪验证器 -
• Listing 检查器 -
• 亚马逊卖家 Skill 创建器 https://github.com/zach22-1999/amazon-skills
我希望不只是展示 AI 能做什么，而是把 AI 真正用到业务里之后，把跑通的部分开源分享出来。
另外！！！
知识星球「Zach的进化笔记｜跨境AI资产库」也已经正式跑起来啦，也欢迎更多朋友加入我们来一起落地和思考！星球内会持续分享更多其他跟落实相关的知识库或者Skill、以及更加深入的思考和方法论。
星球里的朋友如果用了这些Skill有问题或者有改进建议，随时在星球里反馈，我会找时间再持续迭代。
谢谢你看我的文章，我们，下次再见