我在做新品的文案和广告词库，突发奇想，就把清洗好的词库丢给了Deepseek R1做规划。
在没有给很多提示词的前提下，就输出好了亚马逊广告结构，顺便把关键词的数据都带上了。R1用来做规划还是很好用，结合Claude文本输出就很强。
最近一直在优化SOP流程，从找竞品，到合并数据，清洗词库等，每一部分都用AI或者代码优化到最小颗粒度，方便新人进来无缝连接。
我觉得如果把广告词库输出，规划再借助deepseek这类推理模型完成的话，那站内SEO一条龙就差不多了。
等我优化好SOP，会第一时间和大家分享。
沿着这个话题，再看几次真实实践。
一开始我只是想用上下文工程做一套agent意思一下，其中有一个广告的agent。后来，我把广告agent单独拿出来，重新做了个广告结构的生成，感觉还能扩展。
整体流程，从获取关键词表格开始，用python清洗表格，K-means进行关键词聚类，然后用大模型给聚类打标，导出表格。最后用Tableau进一步选词，用各种数据指标量化关键词。这一套流程下来，做出的词库，可以给大模型写listing，也可以做打广告，基本上把站内SEO的词库给搞定了。
我在用一些监控关键词自然排名、广告排名的软件时候，一般是以天为单位的，会分几个时间段去抓取。但是感觉还不够，有一定的滞后性。
跨境Ai视界