初版 · 2026-08-15
选品证据工作台
不是爆品预测器,是把选品判断变成可追溯证据链的工作台。
定位
这个工具把人工收集的「搜索趋势—在售供给—真实痛点」整理成一份可追溯的 Markdown 报告。它不联网、不抓取平台、不调用 AI,也不预测销量。核心目的只有两个:让每个判断都能回到原始 URL 和记录时间;在证据不足时明确显示黄灯,避免把感觉包装成结论。
方法论:三角验证
一个值得验证的命题,需要三个同时成立的约束:
📈 注意力
搜索趋势
目标人群是否在更频繁地寻找——趋势是注意力代理,不是购买意愿。
📦 供给
在售样本
现有卖家是否已经充分满足目标属性——在售样本是供给结构代理,不是销量。
💬 任务
真实痛点
用户是否反复遇到一个愿意解决的具体摩擦——评论是未完成任务代理,不是支付意愿。
任何一个代理都不能越权:搜索热度不是购买意愿,条目数不是销量,评论抱怨也不是支付意愿。
核心功能
- 证据卡:趋势卡、竞争卡、痛点卡,每张卡附数据来源和记录时间
- 红绿灯:保守的不对称规则——缺证据只能黄灯,红灯要求充分证据且反证,绿灯只授权下一次低成本实验
- 事实分层:官方数据、人工观察、估算值严格分开,估算不参与判断
- 第一性原理:每个分析强制回答「用户在完成什么任务」「哪个约束最痛」「替代品为什么不够好」
典型输出
以「精美高可读骰」为例,报告包含:趋势卡(待采集)、竞争卡(6 个在售商品、6 个独立卖家)、痛点卡(12 条真实评论、8 个痛点主题),最终给出 🟡 黄灯「补证据」——趋势腿 0/100,因为趋势数据需要人工从 Google Trends 导出。
「在售数、评论数均不得改写为销量」——工具中反复出现的合规提醒,贯穿始终。
未来方向
Phase 1 · 官方 API 自动化
YouTube Data API、eBay Browse API、Google Trends Alpha API 在线接入,自动搜索趋势与供给数据
Phase 2 · AI 协作层
AI 辅助评论聚类、痛点主题提议、反方辩手提问,但 AI 不生成来源、不补造数据、不改变红绿灯
Phase 3 · 本地界面
Streamlit 本地界面,上传 CSV 可视化呈现,逐步替代命令行
数据原则:官方 API 优先,人工 CSV 次之,非官方抓取禁用。字段设计已对齐未来 API 接口,过渡不重做。