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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
- 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]
- 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]
- 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
- Python 3.11–3.12、uv、Google Cloud项目、Vertex AI和BigQuery只读访问、Playwright Chromium。
权限边界
- 读取商品目录并把搜索请求发至零售网站;会产生模型/云服务费用,默认不写BigQuery商品数据。
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
- 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
以下数字属于上游仓库整体,不代表单个 Skill 或指南的点赞/热度。
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- 未取得
- Forks
- 未取得
- 观测时间
- 未取得
尚未取得指标快照。
许可证: Apache-2.0