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刘国栋
2026-04-30 18:37:46 +08:00
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智能关键词挖掘与趋势分析功能帮助用户发现高价值关键词,分析竞争度,预测趋势,优化关键词策略,提升 ROI
喲睸霂齿頞见飵撣桀𨭌𤑳緵擃䀝遠鈭匧漲嚗屸瘚贝隡睃喲睸霂滨𣂼 ROI?
##
### 1. 銵䔶𡝗
- ****嚗𡁜抅鈭舘銝朞輯䌊隞瑕
- **输入**:行业领域、品牌信息、核心优势
- **输出**:挖掘的关键词列表,包含类别、意图、预估价值
- **特点**
- **颲枏**嚗朞銝𡁻䔶縑瓲敹?
- **颲枏枂**嚗𡁏喲睸霂滚銵剁鉄蝐餃隡唬遠?
- ****嚗?
- 雿輻鍂 LLM 銵䔶頞见飵
- 覆盖不同搜索意图(对比、评测、使用、购买等)
- 銝滚𦦵揣誩㦛嚗笆瘥𢛵瘚卝揚銋啁嚗?
- 𣂷摯隞瑕1-10
### 2. 竞争度分析 📊
- **功能**:分析关键词在 AI 中的提及频率和竞争程度
### 2. 蝡硺摨血?
- ****嚗𡁜𣂼?AI 銝剔𣂼憸𤑳𣬚鈭厩摨?
- **颲枏**嚗𡁜𡑒”
- **颲枏枂**嚗𡁏銝芸鈭匧漲蝏𤘪
- **指标**
- 提及率:品牌在验证结果中的提及频率
- 竞争级别:低/中/高
- ****嚗?
- 𣂼靝葉𢠃?
- 蝡硺蝥批嚗帋/銝?擃?
- 蝡𧼮𣂼甈⊥㺭
- 总提及次数
- 数据点数量
- 𦠜活?
- 唳旿寞㺭?
### 3. 頞见飵憸
- ****嚗𡁜抅鈭𤾸脫㺭瘚见剖漲頞见飵
- **输入**:关键词列表、预测天数
- **输出**:每个关键词的趋势预测结果
- **指标**
- 趋势方向:上升/下降/稳定
- 趋势强度:0-1
- 预测提及率:未来 N 天的预测值
- 置信度:预测的可靠程度
- 当前提及率:当前的实际值
- **颲枏**嚗𡁜𡑒”瘚见予?
- **颲枏枂**嚗𡁏銝芸瘚讠?
- ****嚗?
- 頞见飵嚗帋?銝钅/蝔喳
- 頞见飵撘箏漲嚗?-1
- 𣂼芣䔉 N 憭拍?
- 蝵桐縑摨佗摨?
- 敶枏𣂼敶枏?
### 4. 价值矩阵分析 💎
- **功能**:分析关键词的价值和竞争度,找到最优投入策略
### 4. 隞瑕潛畆?
- ****嚗𡁜𣂼蝡硺摨佗隡䀹?
- **颲枏**嚗𡁜𡑒”鈭匧漲唳旿隡唬遠
- **颲枏枂**嚗帋遠潛畆𨅯
- **矩阵位置**
- **拚猐雿滨蔭**嚗?
- **擃䀝遠蝡硺**嚗𡁜撩隡睃
- **高价值高竞争**:谨慎投入,需要持续优化
- **擃䀝遠蝡硺**嚗朞馬蝏凋?
- **雿𦒘遠蝡硺**嚗𡁜虾嚗屸踹偏蝑𣇉裦
- **低价值高竞争**:不推荐,避免投入
- **雿𦒘遠蝡硺**嚗帋嚗屸齿?
### 5. 智能推荐 ⭐
### 5. 潃?
- ****嚗𡁜抅鈭𦒘遠潛畆鈭匧漲踵㺭隡睃
- **算法**:推荐分数 = 价值分数 - 竞争分数/2 + 趋势加分
- **输出**:按推荐度排序的关键词列表
- **蝞埈**嚗𡁏綫𣂼?= 隞瑕?- 蝡硺㺭/2 + 頞见飵
- **颲枏枂**嚗𡁏摨行摨讐喲睸霂滚銵?
## 雿輻鍂
### 銵䔶𡝗
1. **进入 Tab1(关键词蒸馏)**
2. **滚动到"智能关键词挖掘与趋势分析"部分**
3. **点击"🌐 行业热点挖掘"标签页**
1. **餈𥕦 Tab1嚗?*
2. **皛𡁜𢆡?喲睸霂齿頞见飵"**
3. **孵稬" 銵䔶𡝗"倌憿?*
4. **颲枏銵䔶**嚗嚗𡁜韐睨RPI撌亙aaS鈭批蝑㚁
5. **设置挖掘数量**10-50个)
6. **点击"🚀 开始挖掘"**
7. **查看挖掘结果**,点击"添加"按钮将关键词添加到列表
5. **霈曄蔭𡝗**嚗?0-50銝迎
6. **孵稬"憪𧢲?**
7. **𡝗蝏𤘪**嚗𣬚?瘛餃"厰僼撠瘛餃銵?
### 竞争度分析
### 蝡硺摨血?
1. **在"📊 竞争度分析"标签页**
2. **选择要分析的关键词**(可多选)
3. **点击"📊 开始分析"**
4. **查看分析结果**
1. **? 蝡硺摨血?倌憿?*
2. **㗇𥋘閬喲睸霂?*嚗虾憭𡁻
3. **孵稬"憪见?**
4. **蝏𤘪**嚗?
- 唳旿銵冽聢嚗𡁏遬蝷箸銝芸鈭匧漲
- 硋㦛銵剁梁𠶖蝷箇鈭匧漲撖寞
### 頞见飵憸
1. **在"📈 趋势预测"标签页**
2. **选择要预测的关键词**(可多选)
3. **设置预测天数**7-90天)
4. **点击"🔮 开始预测"**
5. **查看预测结果**:数据表格显示趋势信息
1. **? 頞见飵憸"倌憿?*
2. **㗇𥋘閬瘚讠喲睸霂?*嚗虾憭𡁻
3. **霈曄蔭憸憭拇㺭**嚗?-90憭抬
4. **孵稬"睸 撘憪钅瘚?**
5. **蝏𤘪**嚗𡁏㺭株”潭遬蝷箄蹂縑?
### 价值矩阵分析
### 隞瑕潛畆?
1. **在"💎 价值矩阵分析"标签页**
2. **选择要分析的关键词**(可多选)
3. **点击"💎 开始分析"**
4. **查看分析结果**
- 数据表格:显示价值矩阵数据
1. **? 隞瑕潛畆?倌憿?*
2. **㗇𥋘閬喲睸霂?*嚗虾憭𡁻
3. **孵稬"憪见?**
4. **蝏𤘪**嚗?
- 唳旿銵冽聢嚗𡁏遬蝷箔遠潛畆菜㺭?
- 碶遠潛畆X頧湛蝡硺摨佗Y頧湛隞瑕
- 智能推荐:按推荐度排序的关键词列表
- 嚗𡁏摨行摨讐喲睸霂滚銵?
## 唳旿霂湔
### 竞争度级别判断标准
- **低竞争**:提及率 ≥ 60%
- **中竞争**:提及率 30-60%
- **高竞争**:提及率 < 30%
### 蝡硺摨衣漣怠ế?
- **雿𡒊鈭?*嚗𡁏 ?60%
- **銝剔鈭?*嚗𡁏 30-60%
- **擃条鈭?*嚗𡁏 < 30%
### 价值矩阵位置判断
- **高价值**:价值分数 ≥ 6
- **低价值**:价值分数 < 6
- **低竞争**:竞争分数 ≤ 4
- **高竞争**:竞争分数 > 4
### 隞瑕潛畆蝵桀ế?
- **擃䀝遠?*嚗帋遠??6
- **雿𦒘遠?*嚗帋遠?< 6
- **雿𡒊鈭?*嚗𡁶鈭匧??4
- **擃条鈭?*嚗𡁶鈭匧?> 4
### 頞见飵憸蝞埈
- 使用简单线性回归分析历史数据
- 基于时间序列的斜率判断趋势方向
- 置信度基于数据点数量(10个数据点达到最高置信度)
- 雿輻鍂蝞閧瑪敶鍦𣂼脫㺭?
- 園𡢿摨誩ế踵䲮?
- 蝵桐縑摨血抅鈭擧㺭嚗?0銝芣㺭颲曉擃条蔭靽∪漲嚗?
## 𩤃 瘜冽鈭钅★
1. **唳旿靘肽**
- 竞争度分析需要历史验证数据
- 蝡硺摨血?
- 頞见飵憸雲憭毺唳旿撱箄悅 5 銝迎
- 数据点越多,分析结果越准确
- 唳旿憭𡄯蝏𤘪頞𠰴蝖?
2. **预估价值**
- 行业热点挖掘会提供预估价值
2. **摯隞瑕?*
- 銵䔶𡝗隡𡁏靘偦隡唬遠?
-瘝⊥摯隞瑕蝟餌隡𡁜抅鈭擧隡啁
- 建议先进行行业热点挖掘,再进行分析
- 撱箄悅銵諹銝𡁶?
3. **憿箏撱箄悅**
- 銵諹銝𡁶𤑳緵
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- 銵諹瘚页芣䔉頞见飵
- 銵䔶遠潛畆蝏澆
## 🎯 最佳实践
## 雿喳頝?
1. **摰𡁏𡝗**
- 摰𡁏餈𥡝銵䔶𡝗唳鰵
- 單釣銵䔶嗆凒蝑𣇉裦
2. **蝏澆**
- 结合竞争度、趋势、价值矩阵进行综合判断
- 蝏枏蝡硺摨艾潛畆銵𣬚遞ế?
- 隡睃"擃䀝遠蝡硺"
3. **唳旿蝘舐敞**
- 定期进行验证,积累历史数据
- 摰𡁏餈𥡝撉諹嚗𣬚妖蝝臬脫㺭?
- 唳旿頞𠰴𡏭
4. **賒隡睃**
- 根据分析结果调整关键词策略
- 关注趋势变化,及时调整投入
- 寞旿蝏𤘪喲睸霂滨?
- 單釣頞见飵?
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- **发现蓝海关键词**:通过行业热点挖掘发现高价值、低竞争的关键词
- **优化投入分配**:通过价值矩阵分析,将资源投入到最有价值的关键词
- **预测未来趋势**:提前布局上升趋势的关键词,避免投入下降趋势的关键词
- **提升 ROI**:数据驱动的关键词策略,最大化投入产出比
- **𤑳緵脲絲喲睸霂?*嚗𡁻銵䔶𡝗𤑳緵擃䀝遠蝡硺
- **隡睃**嚗𡁻隞瑕潛畆皞鞉劐遠喲睸霂?
- **芣䔉頞见飵**嚗𡁏銝𠰴頞见飵嚗屸齿喲睸霂?
- **𣂼 ROI**嚗𡁏㺭桅店喲睸霂滨憭批鈭批枂瘥?
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**创建日期**2025-01-26
**版本**1.0.0
**𥕦遣**嚗?025-01-26
**𧋦**嚗?.0.0