Search Term Analysis

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.

Routing boundary

• 本 Skill 负责 Search Term row 的解释层：term_origin、report/row coverage、query/traffic quality、赢家/浪费证据，以及 harvest / negative 的候选筛选。
• 如果用户的主要目标是选择 action-safe Negative Exact / Negative Phrase / Negative Product Targeting 的类型、scope 与误杀保护，路由到 ../negative-targeting/SKILL.md；本 Skill 提供证据，不复制否定动作的最终控制决策。
• 如果主要目标是 configured keyword/target 的结构、match type、state、lifecycle 或 traffic ownership，路由到 ../keyword-optimization/SKILL.md。
• 若同一任务同时需要解释 Search Term row 和选择否定动作，先完成本 Skill 的 origin/coverage/actionability gate，再把结论交给 negative-targeting；不要把两个 Skill 当成对同一问题的平行意见。

Campaign objective gate

When winner, waste, harvest, or scale interpretation depends on the campaign's job, load ../../references/campaign-objective.md.

• Discovery traffic may remain useful while it produces decision-relevant query/target learning inside explicit guardrails.
• Control traffic emphasizes clear ownership, isolation and stable measurement.
• Growth traffic may use different short-term trade-offs only when the growth objective and guardrails are explicit.
• Profit traffic should respect contribution economics and target efficiency.
• Defense traffic requires strategic-coverage and cannibalization context.
• Experiment traffic must preserve treatment integrity.
• Unknown campaign objective prevents role-specific harvest/scale claims from becoming action-safe.

Do not infer campaign objective from Auto/Broad/Phrase/Exact or the displayed search-term string alone.

核心原则

Search Term report row 不一定等同于字面意义上的真实用户查询。Amazon 当前 Sponsored Products 文档说明，search term 可以是顾客用于搜索商品的词，也可以是在 non-search context（例如部分站外社交展示）中由系统推断出的 best match。因此先判断 term_origin，再决定能否把该 row 当成 literal shopper query 做意图、Exact 收割或 Negative 推理。

建议把 term_origin 标记为：

• literal_query — 有可靠上下文证明来自 shopper search query；
• inferred_non_search — 有可靠证据表明来自 non-search / inferred-best-match context；
• unknown — 当前 report/connector 没有提供足够 origin/placement/context 证据。

unknown 不自动等于 literal shopper query。

如果结论依赖“报表是否代表完整搜索词总体”、缺失行、impression/CTR coverage、全账户 Top/Bottom 排名或跨报表 reconciliation，按需加载 ../../references/report-coverage.md。先确认 report 的 row-inclusion / eligibility contract，再解释缺失行或总体覆盖。

如果问题涉及 Search Term Impression Share (SIS)、Impression Rank、share-of-voice、竞争可见度或 query growth headroom，按需加载 ../../references/search-term-impression-share.md。SIS 用作市场可见度/份额证据，不单独证明增量销量或应该提高 bid/budget。

默认模式

Suggest。禁止自动添加 negative keyword/target。

输入

需要尽量包含：

• search_term；
• campaign_id / ad_group_id；
• matched_target_id / match_type；
• impressions、clicks、spend、orders、sales；
• 日期、币种、Marketplace；
• Target ACOS/ROAS 或业务目标；
• 可选：term_origin、placement/context、是否为 on-Amazon search / non-search / off-Amazon context；
• 可选：report_type、row-inclusion / eligibility 规则、分页/完整性状态；
• 可选：Search Term Impression Share、Impression Rank、对应窗口/time unit 和 account scope；
• 可选：历史窗口、品牌词列表、核心类目词、商品价格/利润。

覆盖边界

如果数据来自官方 Sponsored Products Search Term report，当前 Amazon Ads 文档说明该报告只包含所选期间至少产生 1 次广告点击的 search-term rows。因此：

• 报表缺失的 search term 不自动等于 0 impressions / 0 clicks；
• 搜索词报表中的 impressions 合计不要求与 Campaign Manager / campaign 总 impressions 完全一致；
• 全账户 query impression coverage、无点击 query 浪费、完整 query CTR denominator 等问题需要兼容的额外来源；
• top/bottom search terms 默认只代表当前报表已表示的 clicked population，除非完整总体覆盖另有证明。

另外，row 已出现也不自动证明它是 literal shopper query。对于 inferred non-search rows，点击和转化表现仍然可以用于流量质量/效率分析，但字面 query 意图、Exact keyword 收割和 Negative keyword 动作需要更强的 origin/context 证据。

分类

Winner / Harvest candidate

通常具备：

• 有稳定转化；
• 效率达到或优于目标；
• 样本不是一次偶然订单；
• term_origin 足以支持把该字符串解释为 literal shopper query；
• 查询意图与商品高度相关。

若 term_origin = inferred_non_search 或 unknown，可保留为高价值 traffic/match signal，但不要仅凭字符串自动升级为 Exact keyword。优先输出 Manual Review 或请求可解释的 search-context / placement / targeting evidence。

建议：在 literal-query 证据成立时考虑 Exact 收割、单独控制 bid/budget、避免重复争抢。

Growth candidate

表现好但曝光/点击样本偏少。建议增加观察、提高可控性或测试扩量，不急于做大幅调整。若同时存在 SIS，则先判断 share headroom 与实际 binding constraint，再决定是 bid、budget、placement、routing 还是仅继续观察。

Explore

相关性合理但样本不足，或 row origin 尚不足以支持 literal-query interpretation。保留探索，不因为短期无单直接否定。

Waste candidate

花费/点击样本已足够且长期明显偏离目标，且没有品牌/战略价值。若 row 可能来自 inferred non-search context，优先检查实际 targeting/placement/traffic source，不把字面字符串直接当成应该屏蔽的 shopper query。

Negative candidate

同时满足：

• term_origin / traffic context 足以证明 Negative keyword/target 与实际可控流量语义匹配；
• 查询意图明显不相关，或已有足够证据显示长期低价值；
• 否定不会误伤核心流量；
• 已检查品牌词、历史赢家、归因延迟；
• 已确认合适的 Negative Exact / Phrase / product-target 类型。

如果 row 为 inferred_non_search 或 unknown，不要仅根据显示字符串生成 action-safe Negative keyword。应先确认真正可控的 target/placement/context；证据不足时输出 Manual Review。

收割工作流

1. 找到高价值 search-term row；
2. 判定 term_origin；
3. 只有 literal shopper query 证据足够时，检查是否已经存在 Exact keyword/target；
4. 如不存在，再提出“Exact 收割”建议；
5. 检查原流量入口是否需要保留探索；
6. 只有在流量路由明确时，才考虑对源入口做 Negative Exact 以避免重复；
7. 输出迁移动作顺序，避免先否定导致流量中断。

否词保护

在建议 negative 前必须回答：

• 这是 literal shopper query，还是 inferred non-search match / unknown origin？
• 是品牌词吗？
• 是核心产品词/类目词吗？
• 历史是否有订单？
• 是否处于大促或归因延迟窗口？
• 是否只是 CPC 高而非意图错误？
• Negative Phrase 会不会覆盖有价值长尾词？
• 实际可控对象究竟是 keyword、product target、placement/context，还是当前证据不足？

无法回答时只列为 Manual Review / 人工复核候选。

输出格式

Search-term summary

• report coverage / row-inclusion status（当影响结论时）；
• term_origin / origin confidence（当影响意图解释或动作时）；
• spend / sales / orders；
• top winning terms；
• top waste concentration；
• intent shifts；
• SIS / Impression Rank 与 share-headroom classification（如果提供）。

Harvest candidates

每项：search term、term_origin、现有来源、证据、建议目标结构、confidence。

Negative candidates

每项：search term、term_origin、建议 negative type、证据、误伤风险、confidence、是否需要人工复核。需要形成 action-safe negative type/scope 时交给 negative-targeting 完成最终控制决策。

Keep exploring

列出样本不足、origin 不确定或相关性合理的词，解释为什么暂不动作。

Action proposals

使用 ../../schemas/optimization-action.json 的字段。

禁止

• 不把所有 Search Term report rows 默认描述成 literal shopper queries；
• 不把 inferred non-search / unknown-origin row 仅按显示字符串机械转成 Exact harvest 或 Negative keyword；
• 不以固定“20 clicks 0 orders”之类规则作为唯一否词依据；
• 不把所有高 ACOS search term 都否定；
• 不在不知道品牌/核心词保护清单时批量输出可执行否词；
• 不把 clicked-only / delivered-only 报表的缺失行自动补成 0；
• 不把 selected report subset 无标注地描述成完整账户搜索词总体；
• 不把低 impression share 单独解释为保证存在可盈利增量，也不从 SIS 直接推导固定 bid/budget 增幅。