数据收集
从亚马逊前台找竞品 ASIN，用卖家工具导出相关 ASIN 与关键词表，先保证词库来源足够相关。
实际工作台
上传词库、设置规则、直接进入结果看板
用更像控制台的结构重排关键词清洗流程：左侧只做上传和参数，右侧集中展示状态、 下载入口和看板预览，减少同权重卡片的堆叠感。
两列工作台中文看板规则增强
01
上传词库
导入 Excel 并识别表头
02
规则处理
筛选、聚类、补充标签与建议
03
进入看板
查看图表、概览表和关键词明细
01 参数设置
上传词表并设置处理规则
这里保留真正影响结果的几个参数。成功后自动折叠成摘要，避免工作台持续显得臃肿。
准备就绪
上传后会直接生成结果看板
右侧固定展示任务状态和看板预览，让上传区不再额外堆很多说明卡片。
文件识别
自动识别表头
标签来源
稳定规则生成
看板状态
待上传后生成
看板预览
处理完成后会直接生成这一组关键词看板
关键词库看板
关键词数
聚类数
购买率
月购买量
聚类占比
购买量 Top 10
概览表与明细表
自动识别表头，不要求文件必须从第一行开始。
聚类标签由稳定规则生成，不依赖额外 AI 服务。
结果区会直接提供图表、概览表、明细表和建议。
处理完成后可直接下载 Excel，不必再跳去其他页面。
上传前确认与结果衔接
把必读说明收成一块，工具区只保留上传、状态和结果看板。
上传前确认
01
建议上传从卖家精灵、广告报表或竞品 ASIN 拓词工具导出的 .xlsx / .xls 文件。
02
表格需包含关键词、关键词翻译、搜索量、购买量、相关产品、流量占比等核心字段。
03
默认阈值 0.3 适合先做核心词包；词库过窄可降低阈值，词库过杂可提高阈值。
04
聚类数量建议从 8-12 开始；产品场景复杂时再逐步提高。
处理完成后可直接继续
聚类流量占比购买量 Top 10转化漏斗分类对比关键词明细
先从结果看板里定位高价值聚类主题。
再进入关键词明细表，继续做 Listing 选词或广告分组。
最后跳转教程案例，把清洗结果接到站内 SEO、内容和投放。
工作流程
直接看 5 个步骤，不再铺成很多同类型小卡片。
数据清洗
上传 Excel 后，系统会自动识别表头、保留关键字段、按相关产品阈值过滤并排序。
聚类标签
用本地 K-means 与规则标签生成关键词主题，便于继续拆分广告组、Listing 卖点和内容角度。
可视化分析
通过聚类分布、购买量 Top、转化漏斗、分类对比和明细表快速定位高价值词组。
应用优化
把处理后的词库继续用于标题、五点、A+、广告分组、否定词和流量诊断。
相关教程与案例
保留旧页面的教程外链，让用户处理完词库后知道下一步怎么用。
常见问题
文件格式、阈值和聚类数量是最容易影响结果的三个参数。
如何准备符合要求的 Excel 表格？
建议从卖家工具导出关键词数据，确保表格包含关键词、搜索量、购买量、相关产品、流量占比等核心字段。工具会自动识别表头，不要求表头必须在第一行。
聚类数量应该如何设置？
一般从 8-12 开始。产品单一时可设为 5-8；产品功能和场景较多时，可以提高到 12-20。
筛选阈值的作用是什么？
阈值用于过滤相关产品过低的关键词。默认 0.3 表示保留达到最高相关产品数 30% 的关键词；值越高，保留词越少但相关性更强。
当前还需要旧 FastAPI 或外部 AI 吗？
不需要。当前清洗、聚类、规则标签、规则建议都在 Next.js 内完成，不再依赖旧 Python API 或额外 AI Key。