Recover an underperforming Amazon new-product advertising program by diagnosing traffic concentration, sample sufficiency, placement mix, retail readiness, and unit economics in a fixed order. Use when a new ASIN has run for days or weeks with few orders, scattered clicks, or unclear next steps. Build controlled tests and do not increase budget or change live ads without approval.
npx skills add https://github.com/xjli360/sealeap-amazon-skills --skill sealeap-amazon-new-product-ad-recovery
用固定诊断顺序替代空泛焦虑,确定是预算被分散、样本不足、广告位不利还是商品竞争力不足。
缺失的数据要明确列为缺口,并把结论标成事实、估算或假设;不要补造数字。
只有在本任务确实需要外部市场、竞品、关键词或公开网页证据时,才读取 references/mcp-data-plan.md,并使用 scripts/mcp_research.py。
把花费按搜索意图和词根汇总,识别预算是否碎片化;保留最相关的一至数个主题形成可判断样本。
根据预期转化率、CPC 和止损计算需要的观察窗口;预算有限时延长时间,不同时扩太多目标。
比较顶部、其余搜索位置和商品页面的 CVR、CPA 与利润,确认预算是否流向低效位置。
审查主图、价格、评分、配送、卖点、变体和竞品环境,确定是否值得继续购买流量。
每轮只改变目标集中度、竞价或商品页中的一个主要变量,保留基准和回滚线。
连续实验仍低于最低转化和利润门槛时,缩量、重做商品或退出,而不是永久烧钱。
结尾列出数据窗口、关键假设、证据缺口、风险和下一步;如包含待执行动作,单独放在“待批准变更”中。
Take xjli360/sealeap-amazon-new-product-ad-recovery from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.