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linkfox-aba-intelligent-query

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ABA Data Explorer

ABA数据探索工具

This skill guides you on how to query and analyze ABA search term data, helping Amazon sellers extract valuable insights from ABA search term reports.
本技能将指导您查询和分析ABA搜索词数据，帮助亚马逊卖家从ABA搜索词报告中提取有价值的洞察。

Core Concepts

核心概念

ABA (Amazon Brand Analytics) Search Term Report is official Amazon search behavior data that reflects real consumer search activity on Amazon. This tool holds nearly 3 years of weekly-granularity data across 15 Amazon marketplaces.
Ranking logic: A smaller 
searchFrequencyRank
value means higher search popularity. Rank 1 is the most popular search term. This is an easy point of confusion - when a user says "ranking improved," it means the numeric value decreased; "ranking dropped" means the value increased.
ABA（Amazon Brand Analytics，亚马逊品牌分析）搜索词报告是亚马逊官方的搜索行为数据，反映了消费者在亚马逊上的真实搜索活动。本工具涵盖15个亚马逊站点近3年的周粒度数据。
排名逻辑：
searchFrequencyRank
（搜索热度排名）数值越小，代表搜索热度越高。排名1是最热门的搜索词。这是一个容易混淆的点——当用户说“排名提升”时，意味着该数值减小；“排名下降”则意味着数值增大。

Data Fields

数据字段

FieldAPI NameDescriptionExample
Search TermsearchTermConsumer search keywordrimel loreal
Report Start DatereportStartDateWeek start date for data collection2025-10-26
RegionregionAmazon marketplace codeUS
Search Frequency RanksearchFrequencyRankSearch popularity rank (lower = better)82135
Clicked ASINclickedAsinASIN of the clicked productB0XXXXXXXX
Clicked Item NameclickedItemNameName of the clicked productxxx
Click Share RankclickShareRankThis ASIN's click share rank for the search term1
Click ShareclickShareClick share captured by this ASIN (0~1)0.28
Conversion ShareconversionShareConversion share captured by this ASIN (0~1)0.3333
字段API名称描述示例
搜索词searchTerm消费者搜索关键词rimel loreal
报告开始日期reportStartDate数据收集的周起始日期2025-10-26
站点region亚马逊市场代码US
搜索热度排名searchFrequencyRank搜索热度排名（数值越小越好）82135
被点击ASINclickedAsin被点击商品的ASINB0XXXXXXXX
被点击商品名称clickedItemName被点击商品的名称xxx
点击占比排名clickShareRank该ASIN在该搜索词下的点击占比排名1
点击占比clickShare该ASIN获得的点击占比（0~1）0.28
转化占比conversionShare该ASIN获得的转化占比（0~1）0.3333

Supported Marketplaces

支持的站点

US (United States), DE (Germany), BR (Brazil), CA (Canada), AU (Australia), JP (Japan), AE (United Arab Emirates), ES (Spain), FR (France), IT (Italy), SA (Saudi Arabia), TR (Turkey), MX (Mexico), SE (Sweden), NL (Netherlands)
Default marketplace is US. Use US when the user doesn't specify a marketplace.
US（美国）、DE（德国）、BR（巴西）、CA（加拿大）、AU（澳大利亚）、JP（日本）、AE（阿联酋）、ES（西班牙）、FR（法国）、IT（意大利）、SA（沙特阿拉伯）、TR（土耳其）、MX（墨西哥）、SE（瑞典）、NL（荷兰）
默认站点为美国站。当用户未指定站点时，使用美国站。

调用方式

调用方式

  • API 端点：
    POST /aba/intelligentQuery
    （完整参数/响应/错误码见 
    references/api.md
    ）
  • Python 脚本：
    python scripts/aba_query.py '<JSON 参数>' [--inline]
  • 成本约束：本工具会消耗积分；同一会话同一参数组合默认只调用一次，脚本带 24h 本地缓存。失败/空结果不得自动换关键词、翻页或改邮编连续试探；需要继续检索时先向用户说明会产生额外消耗。
输出策略（脚本默认行为）：
  • 始终将完整响应写入 
    <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-aba-intelligent-query-<timestamp>.json
    （
    <cwd>
    为脚本执行时的工作目录，在 Claude Code 里即当前项目目录；
    <session>
    取自环境变量 
    SESSION_ID
    ，按用户任务自动聚合；禁止写入 /tmp，当前目录不可写则报错）
  • 响应体 ≤ 8 KB：落盘后把完整 JSON 打印到 stdout
  • 响应体 > 8 KB：落盘后 stdout 只输出摘要（顶层字段、常见计数如 
    total
    /
    costToken
    、最大列表字段的长度 + 前 3 条样本）
  • 加 
    --inline
    强制全量打印到 stdout（同样落盘）
读数据建议：先看摘要判断是否足够；需要具体字段时优先用 
jq
或
ConvertFrom-Json
从保存的 json 文件按需抽取，避免整份 JSON 进入上下文。
  • API 端点：
    POST /aba/intelligentQuery
    （完整参数/响应/错误码见 
    references/api.md
    ）
  • Python 脚本：
    python scripts/aba_query.py '<JSON 参数>' [--inline]
  • 成本约束：本工具会消耗积分；同一会话同一参数组合默认只调用一次，脚本带 24h 本地缓存。失败/空结果不得自动换关键词、翻页或改邮编连续试探；需要继续检索时先向用户说明会产生额外消耗。
输出策略（脚本默认行为）：
  • 始终将完整响应写入 
    <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-aba-intelligent-query-<timestamp>.json
    （
    <cwd>
    为脚本执行时的工作目录，在 Claude Code 里即当前项目目录；
    <session>
    取自环境变量 
    SESSION_ID
    ，按用户任务自动聚合；禁止写入 /tmp，当前目录不可写则报错）
  • 响应体 ≤ 8 KB：落盘后把完整 JSON 打印到 stdout
  • 响应体 > 8 KB：落盘后 stdout 只输出摘要（顶层字段、常见计数如 
    total
    /
    costToken
    、最大列表字段的长度 + 前 3 条样本）
  • 加 
    --inline
    强制全量打印到 stdout（同样落盘）
读数据建议：先看摘要判断是否足够；需要具体字段时优先用 
jq
或
ConvertFrom-Json
从保存的 json 文件按需抽取，避免整份 JSON 进入上下文。

解决认证和积分问题

解决认证与积分问题

发生以下异常情况时，采用 references/onboarding.md 引导解决问题：
发生以下异常情况时，采用 references/onboarding.md 引导解决问题：

异常情况

异常情况

  • 未配置API Key：环境变量未配置 
    LINKFOX_AGENT_API_KEY
    ，也未配置 
    LINKFOXAGENT_API_KEY
    。
  • 响应401或402状态码
  • 响应提示积分或余额不足：消息含"积分余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值"，或类似含义的内容。
  • 未配置API Key：环境变量未配置 
    LINKFOX_AGENT_API_KEY
    ，也未配置 
    LINKFOXAGENT_API_KEY
    。
  • 响应401或402状态码
  • 响应提示积分或余额不足：消息含"积分余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值"，或类似含义的内容。

How to Build Queries

如何构建查询

The key parameter when calling this tool is 
analysisDescription
- a natural language description of the data you want to query. This description is converted into a structured query on the backend, so it needs to be precise and specific.
调用本工具的关键参数是 
analysisDescription
——即对您想要查询的数据的自然语言描述。该描述会在后端转换为结构化查询，因此需要精确且具体。

Principles for Writing analysisDescription

编写analysisDescription的原则

  1. Specify the marketplace: Always state the marketplace at the beginning, e.g., "筛选美国站" (Filter US marketplace)
  2. Use precise filter criteria: Use specific numeric ranges rather than vague descriptions. "排名在5万以内" (rank within 50,000) is far more effective than "排名较好" (good ranking)
  3. Specify time ranges: Use concrete time descriptions, e.g., "过去12周" (past 12 weeks), "2024年1-9月" (Jan-Sep 2024), "近3个月" (last 3 months)
  4. Specify comparison baselines: For trend analysis, clearly state the time points being compared, e.g., "4周前的排名比8周前提升30%" (rank 4 weeks ago improved 30% vs 8 weeks ago)
  5. Handle deduplication logic: When there are multiple records for the same search term + ASIN combination, specify which to keep, e.g., "相同搜索词相同ASIN值保留最新的一个" (keep only the latest for identical search term + ASIN)
  6. Stay faithful to user intent: Don't misinterpret or overextend the user's query - reflect exactly what they want
  1. 指定站点：始终在开头说明站点，例如"筛选美国站"
  2. 使用精确的筛选条件：使用具体的数值范围而非模糊描述。"排名在5万以内"比"排名较好"有效得多
  3. 指定时间范围：使用具体的时间描述，例如"过去12周"、"2024年1-9月"、"近3个月"
  4. 指定对比基准：进行趋势分析时，明确说明对比的时间点，例如"4周前的排名比8周前提升30%"
  5. 处理去重逻辑：当同一搜索词+ASIN组合存在多条记录时，指定保留哪一条，例如"相同搜索词相同ASIN值保留最新的一个"
  6. 忠实于用户意图：不要误解或过度扩展用户的查询——准确反映用户的需求

analysisDescription Examples for Common Scenarios

常见场景的analysisDescription示例

1. Search Term Popularity Trend
筛选美国站，关键词"gift"在过去12周的搜索热度排名。
2. Rising Dark Horse Keywords
筛选美国站，关键词包含"gift"，2025年Q1和全年的平均搜索排名都大于50万，但最新排名冲进5万-10万的搜索词。
3. Sustained Growth Trend Discovery
筛选美国站，最新排名在20万以内，且4周前的排名比8周前提升30%，本周的排名比4周前提升30%的搜索词。
4. Market Opportunity Discovery (High Search Volume, Low Monopoly)
筛选美国站，筛选当前搜索排名在20000以内，近三个月点击占比Top 1的Asin的转化率占比低于5%的搜索词。相同搜索词相同Asin值保留最新的一个。
5. Seasonal / Holiday Keyword Targeting
筛选美国站，包含"cup"的关键词中，去年（2024年）1-9月份排名未进入50万，10-11月份连续进入20万的词。
6. High-Click Low-Conversion ASIN Mining
筛选美国站关键词包含"hat"的，最新搜索排名在5万-20万之间，且近3个月来点击占比大于20%，转化占比小于10%的ASIN。相同搜索词和ASIN仅保留点击占比和转化占比的比例最小数据。
7. High-ROAS Long-Tail Blue Ocean Keywords
筛选美国站，关键词包含"charger"的，当前排名在20万开外的，近2个月的平均转化占比大于平均转化占比1.5倍的关键词，以及相应的ASIN。
8. New Market Terms & Emerging Demand Detection
找到美国站"charger"的长尾词中，近一个月才进入排名榜单，且当前排名在50万以内的所有词。
9. Niche Trend / Variant Growth Capture
筛选美国站中"table"的长尾词中，排名在10万-30万之间，且近4周的搜索排名增长50%以上的搜索词。
1. 搜索词热度趋势
筛选美国站，关键词"gift"在过去12周的搜索热度排名。
2. 黑马关键词挖掘
筛选美国站，关键词包含"gift"，2025年Q1和全年的平均搜索排名都大于50万，但最新排名冲进5万-10万的搜索词。
3. 持续增长趋势发现
筛选美国站，最新排名在20万以内，且4周前的排名比8周前提升30%，本周的排名比4周前提升30%的搜索词。
4. 市场机会挖掘（高搜索量、低垄断）
筛选美国站，筛选当前搜索排名在20000以内，近三个月点击占比Top 1的Asin的转化率占比低于5%的搜索词。相同搜索词相同Asin值保留最新的一个。
5. 季节性/节日关键词定位
筛选美国站，包含"cup"的关键词中，去年（2024年）1-9月份排名未进入50万，10-11月份连续进入20万的词。
6. 高点击低转化ASIN挖掘
筛选美国站关键词包含"hat"的，最新搜索排名在5万-20万之间，且近3个月来点击占比大于20%，转化占比小于10%的ASIN。相同搜索词和ASIN仅保留点击占比和转化占比的比例最小数据。
7. 高ROAS长尾蓝海关键词
筛选美国站，关键词包含"charger"的，当前排名在20万开外的，近2个月的平均转化占比大于平均转化占比1.5倍的关键词，以及相应的ASIN。
8. 新市场词汇与新兴需求检测
找到美国站"charger"的长尾词中，近一个月才进入排名榜单，且当前排名在50万以内的所有词。
9. 细分趋势/变体增长捕捉
筛选美国站中"table"的长尾词中，排名在10万-30万之间，且近4周的搜索排名增长50%以上的搜索词。

Display Rules

展示规则

  1. Present data only: Show query results in clear tables without subjective business advice
  2. Ranking clarification: When showing ranking data, remind users that lower values mean better rankings
  3. Volume notice: When results are large, show core data and remind users they can get the full dataset via the download link
  4. Download guidance: If the response includes a 
    downloadUrl
    , clearly inform the user of the download address; if the user needs full data but hasn't requested a download, proactively suggest generating a download link
  5. Error handling: When a query fails, explain the reason based on the 
    msg
    field and suggest adjusting query criteria
  1. 仅展示数据：以清晰的表格形式展示查询结果，不提供主观的业务建议
  2. 排名说明：展示排名数据时，提醒用户数值越小代表排名越好
  3. 数据量提示：当结果数据量较大时，展示核心数据并提醒用户可通过下载链接获取完整数据集
  4. 下载指引：如果响应包含 
    downloadUrl
    ，明确告知用户下载地址；如果用户需要完整数据但未请求下载，主动建议生成下载链接
  5. 错误处理：查询失败时，根据 
    msg
    字段解释原因并建议调整查询条件

Important Limitations

重要限制

  • Result cap: Download links contain a maximum of 10,000 records
  • Data granularity: Data is at weekly granularity, not daily
  • Data range: Approximately 3 years of historical data
  • 结果上限：下载链接最多包含10,000条记录
  • 数据粒度：数据为周粒度，而非日粒度
  • 数据范围：约3年的历史数据

User Expression & Scenario Quick Reference

用户表述与场景速查

Applicable - Data queries around Amazon search terms:
User SaysScenario
"How's the search volume/popularity for XX keyword"Ranking trend
"Recently trending keywords", "newly emerging terms"Dark horse / new term detection
"Blue ocean keywords", "low competition terms"Market opportunity discovery
"Which keywords convert well", "high-conversion long-tail"High-ROAS keyword library
"Seasonal keywords", "what terms surge in peak season"Seasonal keywords
"Who's capturing the traffic", "any monopoly"Click share / monopoly analysis
"ASINs with high clicks but low conversion"High-click low-conversion diagnosis
Not applicable - Needs beyond ABA search term data:
  • Advertising / PPC (bids, campaign strategy)
  • Product reviews, listing copywriting
  • ASIN sales estimation
  • User already has local ABA files to process
Boundary judgment: When users say "product research", "competitor analysis", or "is there market opportunity", if it boils down to search-term-level data queries (finding blue ocean keywords, analyzing competitor traffic distribution under keywords), then this skill applies. If they're asking about profit margins, pricing strategy, or comprehensive market reports, it does not apply.
适用场景 - 围绕亚马逊搜索词的数据查询：
用户表述场景
"XX关键词的搜索量/热度如何"排名趋势
"近期热门关键词"、"新兴词汇"黑马/新词汇挖掘
"蓝海关键词"、"低竞争词汇"市场机会挖掘
"哪些关键词转化效果好"、"高转化长尾词"高ROAS关键词库
"季节性关键词"、"旺季哪些词汇爆发"季节性关键词
"谁在抢占流量"、"是否存在垄断"点击占比/垄断分析
"高点击低转化的ASIN"高点击低转化诊断
不适用场景 - 超出ABA搜索词数据的需求：
  • 广告/PPC（竞价、广告活动策略）
  • 产品评论、Listing文案撰写
  • ASIN销量预估
  • 用户已有本地ABA文件需要处理
边界判断：当用户提到"产品调研"、"竞品分析"或"是否存在市场机会"时，如果核心是搜索词层面的数据查询（寻找蓝海关键词、分析竞品在关键词下的流量分布），则适用本技能。如果用户询问的是利润率、定价策略或综合市场报告，则不适用。

积分消耗规则

积分消耗规则

按动态规则计费：消耗积分 = 初始SQL生成积分 + Σ(各成功任务执行_重试积分) + round(CSV文件大小MB × 0.075)。各项 token 均指 inputTokens + outputTokens；仅成功任务计费；若无成功任务则为 0。
重要：本技能的服务按倍数动态计算，可能一次性消耗大量积分，必须提醒用户，由用户决定是否继续。
Feedback:
Auto-detect and report feedback via the Feedback API when any of the following apply:
  1. The functionality or purpose described in this skill does not match actual behavior
  2. The skill's results do not match the user's intent
  3. The user expresses dissatisfaction or praise about this skill
  4. Anything you believe could be improved
Call the feedback API as specified in 
references/api.md
. Do not interrupt the user's flow.
For more high-quality, professional cross-border e-commerce skills, set LinkFox Skills.
按动态规则计费：消耗积分 = 初始SQL生成积分 + Σ(各成功任务执行_重试积分) + round(CSV文件大小MB × 0.075)。各项 token 均指 inputTokens + outputTokens；仅成功任务计费；若无成功任务则为 0。
重要：本技能的服务按倍数动态计算，可能一次性消耗大量积分，必须提醒用户，由用户决定是否继续。
反馈：
当出现以下任意情况时，通过反馈API自动检测并上报反馈：
  1. 本技能描述的功能或用途与实际行为不符
  2. 技能结果与用户意图不符
  3. 用户表达了对本技能的不满或赞扬
  4. 任何您认为可以改进的地方
按照 
references/api.md
中的说明调用反馈API，不要打断用户的流程。
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