Negative Targeting

Connector capability gate

When a conclusion depends on live MCP/API/connector data, load ../../references/connector-capability.md before interpreting missing or empty fields. If a machine-readable capability snapshot is available, identify the exact required capability IDs and run ../../scripts/evaluate_connector_capability_gate.py before metric interpretation.

• Pass — continue with the Skill's normal evidence, sufficiency, lineage and safety checks.
• Degraded — do not make a high-confidence dependent recommendation; keep the result to Directional, Hold, Alternate Source, Missing Data, or Manual Review.
• Blocked — do not treat the dependent observation as action-safe until the capability is resolved or an allowed alternate source is verified.
• missing_evidence_policy = never_zero — Partial, Unsupported, Unknown, or absent connector capability is never a numeric zero, unchanged state, or proof that the platform lacks the feature.

This gate is read-only and does not authorize live Amazon Ads mutation.

默认模式

Suggest。否词属于可能直接切断流量的高影响动作，默认要求人工复核。

Routing boundary

• 本 Skill 负责 negative control decision：选择 Negative Exact / Negative Phrase / Negative Product Targeting 的类型与 scope，并检查 protected terms、origin/context、历史赢家、归因延迟和 collateral-damage risk。
• 如果主要任务是解释 Search Term report row、判断 term_origin、report coverage、query/traffic quality、winner/waste evidence，先路由到 ../search-term-analysis/SKILL.md；本 Skill 消费该证据，不复制 Search Term 解释层。
• 如果主要任务是 configured keyword/target 的结构、match type、state 或 lifecycle，而不是否定控制，路由到 ../keyword-optimization/SKILL.md。
• Search Term row 缺少 origin/context/control mapping 时，不因为用户说“否词”就跳过解释层；先补证据或保持 Manual Review。

输入

需要：

• Search Term 或 product targeting 性能；
• 来源 campaign/ad group/target；
• clicks、spend、orders、sales；
• 日期范围；
• 业务目标。

强烈推荐：

• term_origin：literal_query / inferred_non_search / unknown；
• placement / traffic context / matched targeting evidence；
• 品牌词保护表；
• 核心类目词/战略词表；
• 历史赢家；
• 已存在 Exact 收割结构；
• 归因延迟和促销上下文。

Amazon 当前 Sponsored Products Search Term report 可能包含 shopper search query，也可能包含 non-search context 中由系统推断出的 best match。因此 Search Term row 的显示字符串不自动等于 literal shopper query。

候选类型

Negative Exact

适合只屏蔽一个明确查询，误伤范围较小。对于单个低效/不相关 query，优先考虑 Exact 而不是 Phrase，但前提是 term_origin / context 足以证明显示字符串确实对应可由 Negative keyword 控制的 literal shopper query。

Negative Phrase

影响范围更广。只有当一个短语意图整体不相关、origin/context 明确且已评估长尾误伤时才建议。

Negative Product Targeting

适用于明确低价值 ASIN/Category traffic，需确认广告类型和 API/控制台是否支持对应否定能力。

判断顺序

1. 该 row 是 literal shopper query、inferred non-search match，还是 unknown origin？
2. 实际可控对象是 keyword、product target、placement/context，还是尚不明确？
3. 查询/目标是否相关？
4. 是否已有足够样本？
5. 是否存在历史转化？
6. 是否为品牌、防御、战略或高价值 NTB 流量？
7. 是否可能存在归因延迟？
8. 是否处于大促/价格变化窗口？
9. 是否应该先 Exact 收割赢家再否定源流量？
10. Negative Phrase 是否会覆盖其他有价值 query？

任何关键问题无法确认时，标记 requires_human_review: true。

如果 term_origin = inferred_non_search 或 unknown，不要仅依据显示字符串输出 action-safe Negative keyword。先寻找 matched target / placement / traffic-context 证据；无法建立控制映射时保持 Manual Review。

0 订单处理

不使用单一固定点击阈值。结合：

• 历史 CVR；
• 当前 CPC；
• 商品价格；
• target CPA/ACOS；
• 点击样本；
• 查询相关性；
• term_origin 与 traffic context；
• 时间跨度。

如果 literal query 明显语义不相关，即使样本不大也可以列为“高相关性风险”候选，但仍默认人工复核。对于 inferred non-search / unknown-origin rows，字面语义不相关本身不足以证明 Negative keyword 是正确控制。

收割后否定

当 Search Term 是赢家但来自 Broad/Phrase：

1. 先确认 term_origin 足以支持 literal-query interpretation；
2. 再建议建立 Exact；
3. 确认 Exact 处于 enabled 且可承接流量；
4. 再根据结构目标决定是否对源入口 Negative Exact；
5. 不先否定后创建，避免流量断层。

输出

每个候选输出：

• search term / target；
• term_origin / origin confidence；
• proposed negative type；
• source entity；
• spend/clicks/orders/sales；
• reason；
• evidence；
• protected-term checks；
• collateral-damage risk；
• confidence；
• mode: Suggest；
• requires_human_review；
• rollback/recovery note。

禁止

• 不把 inferred non-search / unknown-origin Search Term row 仅按显示字符串自动转成 Negative keyword；
• 不批量否定品牌词而不提示；
• 不将所有 0 订单词直接否定；
• 不用 Negative Phrase 代替精细诊断；
• 不声称否词一定会降低 ACOS；
• 不在不知道现有 Exact/流量结构时自动做“收割 + 否词”执行计划。