CROSS-BORDER / Listing 与内容
用户声音与竞品洞察
从你上传的批量评论与竞品资料里找出有证据、可量化的问题主题，并映射到产品、图片与文案的具体修改。
上传评论CSV · 从后台导出
没有评论?用示例(含竞品)一键跑一遍:
竞品评论选填 · 用于对比
竞品评论同样由你上传 —— 我们不提供竞品 ASIN 数据、也不抓取。 双方评论会合在一起分批归类，主题名才对得齐。超过 60 条自动分批， 后面的批次会带上前面用过的主题名 —— 否则「尺寸偏小」和「尺寸比预期小」会各算一个，根本没法比。
评论由你从后台导出上传，我们不抓取平台评论。模型只负责给每条贴主题、引原文；频次、占比、评分影响全部由系统按实际样本计算 —— 模型报的数字一概不采纳。
主题洞察 待分析
这个工作台的边界 · 工作流 / 数据从哪来
目标工作流5 步
- 1批量上传 Review / 退货原因（CSV）与竞品资料（截图 / 粘贴文本）
- 2聚类正负面主题，给出频次、占比与对评分的影响
- 3标注变体与时间段差异，附代表性评论作证据
- 4对比竞品的普遍缺陷与我方可证明的差异（只用你上传的资料）
- 5把洞察映射到产品、主图、标题与五点的具体修改建议
数据从哪来成立前提
- Review 与退货原因：由你从后台导出并上传 CSV，我们不抓取平台评论。
- 竞品资料：由你上传截图或粘贴文本，我们不提供竞品 ASIN 数据。
- 结论只覆盖你上传的样本，不代表整体 —— 样本偏了，结论就偏了，页面会如实标注样本量。