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底层逻辑:买家找到一个商品的真实路径只有 5 条 —— 搜索 / 图搜 / 详情页关联 / 类目榜单 / Alexa AI 搜索。沿这 5 条路径反向抓取,出现在同一路径上的商品就是候选竞品;再用价格、重量、类目、用途做三层清洗,得到真正的竞争对手。

0架构流程随运行进度逐段点亮

输入ASIN + 市场
目标商品画像价格 · 重量 · 尺寸 · 类目 · BSR · 主图 · 卖点
第一层 抓取5 个入口渠道 · 5 个抓取引擎
每条命中标注 来源 + 位置 + 广告位/自然位
① 搜索路径LLM 生成 5-8 个买家搜索词 → 每词前 N 页 → 自然位 + 广告位
② 图搜主图 → Amazon Lens 图像搜索 → 相似外观商品
③ 详情页广告位 · 看了又看 · 买了又买 · 相似对比
④ 类目和榜单叶子类目 Best Sellers Top 50
⑤ Alexa AI 搜索买家意图问题 → Alexa for shopping 推荐结果
聚合去重 · 标注来源
原始观察与候选池同一 ASIN 合并全部来源;热度 = 命中渠道数 ×10 + 命中次数 + 首页排名加成
第二层 清洗筛出真正的竞争对手
L1 硬过滤无价格 / 自家品牌 / 配件耗材
L2 规格门槛(核心)重量 ±35% · 尺寸(体积 0.5-2× / 最长边 0.7-1.4×) · 价格带 · 类目一致
L3 LLM 语义判定用途 / 人群 / 形态一致性 0-100
第三层 输出竞品对象 + 关注方式
综合评分语义 35% + 规格(重量/尺寸/类目) 25% + 召回热度 20% + 价格 15% + 市场强度 5%
A/B/C/D 分层A≥80 核心 · B≥68 重要 · C≥55 边缘 · D 弱相关
关注方式A 每日 · B 每周 · C 每月复盘 · D 归档
技术说明(给开发同学) 
运行形态:Cloudflare Worker(SSE 实时推送)+ KV 缓存(页面 6-24h,报告 7 天)
数据源  :ScraperAPI(亚马逊搜索页/详情页 JS 渲染 + 结构化商品接口)· Claude Haiku 4.5(搜索词生成 / 视觉描述 / 语义评分)

第一层 5 个引擎(并行)
  ① 搜索路径   LLM 由标题/类目/卖点生成买家搜索词(可交叉卖家精灵流量词)→ /s?k=词&page=N 渲染抓取 →
               data-component-type="s-search-result" 逐块解析,AdHolder / Sponsored 标记 = 广告位
  ② 图搜       Demo 用 Claude Vision 看主图生成视觉查询词再搜索(模拟 Lens);正式版接本机浏览器网关跑真实 Amazon Lens
  ③ 详情页     /dp/ASIN 渲染抓取:sp_detail* = 广告位;a-carousel-heading 按标题归类
               "Customers who viewed…also viewed" = 看了又看,"bought together / also bought" = 买了又买,其余 = 相似对比
  ④ 类目和榜单 详情页 BSR 链接 /gp/bestsellers/<store>/<nodeId> → Top 50
  ⑤ Alexa AI   LLM 生成 3 个买家意图问题;网关在线 → Alexa for shopping 真实问答取推荐 ASIN;离线 → 用等价搜索词兜底并标注 simulated

第二层 清洗(热度前 N 个候选逐个取结构化信息)
  L1 无价格 / 自家品牌 / 配件耗材(replacement|refill|spare 或标题以 tips/nozzle/case… 开头)
  L2 规格为核心:重量 ±35%(手持 vs 台式重量差一截即非同一竞品)· 尺寸 体积 0.5-2× 且最长边 0.7-1.4× · 价格 ±60% · 类目一致
     重量/尺寸缺失不淘汰但打标并扣分(规格分按 45 计)
  L3 LLM 批量语义打分:同用途/同人群/同形态,<55 淘汰

第三层 输出
  综合分 = 语义×0.35 + 规格×0.25(重量接近 40 + 尺寸接近 30 + 类目 30) + 热度×0.20 + 价格接近×0.15 + 市场强度×0.05 → A/B/C/D
  接口:GET /api/analyze?asin=&mp=&pass=(SSE 事件 log / target / keywords / recall / result / done / error)
        GET /api/report/:id  GET /api/demo  GET /api/health