品类快照
描述样本中的商品、卖家、价格和评价分布，并明确口径与缺失。
解决方案 / 电商与市场研究团队
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电商与市场研究团队
把商品、评论与市场信号组织成可复核研究流程
适合需要按固定市场和样本观察商品、卖家、评论或应用生态，并产出有来源研究结论的团队。
适合：电商运营、品类研究、产品营销与市场分析团队
期望业务结果
先以可观察的流程改进作为目标，再用团队自身指标判断业务价值。
- ✓统一市场、品类和采样口径
- ✓保留来源字段与采集时间
- ✓用模型辅助归类而非替代研究判断
输入 → API → 输出
API 负责数据与模型调用；流程状态、权限与最终业务决策仍由团队控制。
输入
商品、品类、卖家、地区、语言、时间窗口与研究假设
API 处理
Merchant / Business Data 获取结构化信号；LLM 执行受控分类和摘要
输出
价格与评价样本、主题聚类、异常线索和待验证假设
研究流程
- 1先写清研究问题和样本边界，例如市场、渠道、类目、时间和排除项。
- 2选择对应 Merchant 或 Business Data 端点，小样核对字段、缺失值和地区可用性。
- 3保留原始响应与采集时间，再做清洗、去重和币种等业务标准化。
- 4模型只做主题归类或摘要；研究者回看代表样本并标记不确定性，最后形成可复核结论。
适合交付的研究产物
评论主题
将评论归为功能、体验和服务主题，保留原文索引供人工复核。
竞品假设
基于观察提出待验证问题，不把平台样本直接外推为整体市场。
周期变化
同口径保存快照，区分真实变化与采集参数、覆盖范围变化。
限制、成本与不确定性
这些边界应在试点前进入验收标准，而不是上线后再补充。
- 第三方平台数据可能缺失、延迟或因页面结构变化而改变，不能视为完整市场数据库。
- 评论与排名存在选择偏差；模型摘要会压缩细节，重要结论必须回到原始样本。
- 请求规模取决于市场、关键词和翻页深度，应先估算端点计费并设停止条件。
接入链路示意
端点和字段以链接的正式文档为准；示意用于明确系统边界。
workflow
POST /v3/merchant/google/products/task_post
→ 获取并保存任务结果
→ 清洗、去重、标准化
→ LLM 主题归类
→ 研究者抽样复核常见问题
验证电商与市场研究团队方案
从真实小样开始，记录质量、人工时间、失败类型和响应头实扣，再决定扩展范围。