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CROSS-BORDER / Listing 与内容
用户声音与竞品洞察
从你的批量评论与竞品评论里找出有证据、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
竞品评论由你自己获取 —— 上传 CSV，或用浏览器扩展在你打开的商品页上采集。 我们不提供竞品 ASIN 数据，服务器也不去抓取任何页面：扩展读的是你自己浏览器里 已经打开的那一页，不翻页、不后台运行。 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。
评论来自你自己：从商品档案的口碑样本里取、从后台导出 CSV 上传，或用浏览器扩展在你打开的商品页采集。服务器不抓取任何页面。手工上传的评论会存进当前商品档案，下次可直接取用。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取一批评论：从商品档案选（上传的 / 扩展采的），或现场上传 CSV；竞品侧从已绑定档案的竞品取
- 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（只用你自己拿到的样本：上传的或扩展采的）
- 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：从商品档案的口碑样本一键取，或从后台导出 CSV 上传；也可用浏览器扩展在你打开的商品页采集。服务器不抓取任何页面。
- 竞品评论：把竞品行绑定到一份真实商品档案后，可直接取它的口碑样本；也可自己上传。我们不提供竞品 ASIN 数据，也不代查。
- 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。