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用搜索结果差距给商品标题排序

从BigQuery商品目录挖掘高意图词,以浏览器观察竞品标题结构并输出评分和改写建议。

目标

为商品运营团队交付带搜索缺口、分数和建议标题的优化报告。

步骤

  1. 配置只读BigQuery商品数据与Vertex AI/ADK凭证,限定目标商品分组。 [src10-google-score-product-title-opportunities-from-search-results]
  2. keyword_finding_agent提取类目/风格/属性/用途词,search_results_agent用ComputerUseToolset检查零售搜索竞品标题。 [src10-google-score-product-title-opportunities-from-search-results]
  3. comparison_root_agent生成TitleOptimizationReport,按keyword gap与searchability score排序标题改写。 [src10-google-score-product-title-opportunities-from-search-results]

验证方式

核对报告每项对应BigQuery商品ID、竞品观察和0–100分;标题建议不能改变品牌/产品属性事实。

故障处理

若BigQuery无商品,检查ADC项目/数据集;若浏览器搜索不可用,保留未观察标记而非编造竞品标题。

权限边界

前置条件

权限边界

限制

定期查看竞品标题与搜索结果变化,并用流量和转化数据评估标题调整。

固定上游来源

https://github.com/google/adk-samples/blob/9252494a7aaafca8fe4d81a04f15392345a5779b/contrib/python/brand-search-optimization/README.md

仓库
google/adk-samples
文件路径
contrib/python/brand-search-optimization/README.md
固定提交
9252494a7aaafca8fe4d81a04f15392345a5779b
来源检查
2026-10-14 · 已按固定上游来源核对

仓库指标

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许可证: Apache-2.0

主主题

把电商活动资料整理成可复核周报

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