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Amazon Sponsored Products Search Term Report analysis tool for ACoS, negative keywords, exact targeting, bid-down review. By JM｜公众号：AMZ那些事.

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# Amazon SP 广告分析系统

一个面向亚马逊卖家的 Sponsored Products 搜索词报告分析工具。把广告后台导出的搜索词报告放进 `reports/` 文件夹，运行后会自动生成可筛选的 HTML 报告、Excel 明细和 JSON 数据，帮助你快速发现否词、投放 Exact 和降价观察机会。

来源：JM｜公众号：AMZ那些事

## 搜索口令

如果你不是通过链接进入本项目，可以在 GitHub 搜索以下口令找到这个仓库：

```text
AMZNaXieShi AdsCompass
```

也可以搜索：

- `AMZ那些事 广告分析Skill`
- `JMAMZ AdsCompass`
- `amazon-sp-ads-analysis JMAMZ`
- `Amazon PPC Search Term Report ACoS JMAMZ`

## Keywords

AMZNaXieShi AdsCompass, JMAMZ AdsCompass, AMZ那些事 广告分析Skill, Amazon PPC, Amazon Ads, Sponsored Products, Search Term Report, ACoS, CPC, negative keywords, exact targeting, bid optimization, Amazon seller tools, Codex, AI agent workflow.

亚马逊广告分析、亚马逊 PPC、商品推广、搜索词报告、否词、投放 Exact、ACoS 优化、广告降价观察、亚马逊卖家工具、Codex 自动化分析、AMZ那些事广告分析。

## 适合谁用

- 想用 Codex / ChatGPT 搭建广告分析流程的亚马逊卖家。
- 想快速检查 Sponsored Products 搜索词报告的运营人员。
- 想把广告数据整理成 HTML 可视化报告的团队。

## 能分析什么

当前项目聚焦 Sponsored Products 搜索词报告，主要输出三类建议：

- 否词候选：点击较多但没有订单的客户搜索词，适合加入 Negative Exact。
- 投放 Exact 候选：非 Exact 匹配中已经出单的客户搜索词，适合转入 Manual Exact。
- 降价观察候选：有订单但 ACoS 明显高于目标的投放，适合检查出价和转化。

如果 `reports/` 文件夹为空，项目会自动使用内置 Mock 数据生成演示报告，方便你先确认页面效果。

## 文件结构

```text
.
├── amazon_ads_lite/          # 分析逻辑、报告读取、HTML 模板
├── docs/                     # 项目说明、字段规范、分析规则和 Codex 任务文档
├── reports/                  # 放入亚马逊后台导出的搜索词报告
├── output/                   # 运行后生成 HTML、Excel、JSON
├── requirements.txt          # Python 依赖
├── run_analysis.py           # 主运行脚本
└── 一键运行.command           # macOS 双击运行入口
```

## 准备报告

从亚马逊广告后台导出 Sponsored Products 搜索词报告，并放进 `reports/` 文件夹。

建议文件名以以下文字开头：

```text
商品推广_搜索词
```

支持格式：

- `.xlsx`
- `.xls`
- `.csv`

## 安装依赖

第一次使用前，在项目根目录执行：

```bash
python3 -m pip install -r requirements.txt
```

## 运行分析

```bash
python3 run_analysis.py
```

也可以指定目标 ACoS：

```bash
python3 run_analysis.py --target-acos 0.30
```

运行完成后，打开：

```text
output/report.html
```

## 输出文件

项目会在 `output/` 里生成：

- `report.html`：可视化 HTML 分析报告，支持按建议类型、广告活动、优先级、匹配类型筛选。
- `analysis_result.xlsx`：Excel 明细结果。
- `analysis_data.json`：结构化分析数据，方便继续二次处理。

## 用 Codex 打开

你可以直接把整个文件夹交给 Codex，让它读取 `docs/` 里的文档后继续优化。

推荐对 Codex 这样说：

```text
请先阅读 docs/PROJECT.md、docs/DATA_SPEC.md、docs/RULES_LITE.md、docs/OUTPUT_SPEC.md 和 docs/CODEX_TASK.md。
然后帮我运行这个 Amazon SP 广告分析项目，确认 reports/ 为空时可以使用 Mock 数据生成 HTML 报告。
如果我把真实 Sponsored Products 搜索词报告放进 reports/，请切换为真实报告分析。
```

## 注意事项

这个项目不会直接修改亚马逊广告后台，也不能判断后台是否已经存在某个否词。所有建议都只是基于本次搜索词报告生成的分析结果，实际操作前请结合账户情况复核。

公开版本不包含任何真实广告数据。请不要把自己的后台报告、客户数据、订单数据或店铺隐私文件提交到公开仓库。

## 使用许可

本项目仅供学习、测试和个人店铺内部分析使用。

请保留项目中的来源水印：`JM｜公众号：AMZ那些事`。未经作者允许，不得去除水印、改名发布、二次售卖，或包装成其他付费产品。

项目内置来源水印校验。你可以正常优化报告页面和分析功能，但不要修改或删除水印相关逻辑，否则生成的页面会提示来源水印校验失败。

## 关注作者

更多亚马逊广告分析、AI Agent 和 Codex 实战内容，可以关注公众号：`AMZ那些事`。

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