面临挑战

• 选品维度受限，难以量化爆款潜力：现有工具数据结构单一，缺乏对商品类目排名、评分波动、上新时效等字段的精细采集与聚合，选品多依赖人工判断，决策效率低下。
• SKU量大导致采集成功率波动：SKU数量超 3 万且更新频繁，传统采集方案在高并发情况下存在抓取失败、数据不全等问题。
• 数据孤岛问题：目前已有自研ERP系统，但第三方SaaS工具数据难以对接，需要人工导入导出，无法形成数据闭环。

解决方案

• 高还原度采集，支持多市场SKU追踪：Scrape API 支持美国、英国、德国、日本、法国、西班牙等10余个亚马逊站点，稳定采集商品标题、价格、评分、评论数、类目排名、上新时间等关键字段。
• 高并发抓取，99%+ 采集成功率保障数据连续性：凭借Pangolin全球真实IP网络池技术，即使在 3 万 SKU 每日多轮采集的高并发环境下，仍能保持超过99%的数据采集成功率。
• 快速集成内部系统：Scrape API 提供标准化的数据结构和可配置字段接口，技术团队仅用2天就完成了与自研ERP系统对接。

显著成果

面临挑战

• 选品筛选条件不足：传统工具多为固定模板，无法灵活设置"首次上架时间"、"评分波动"等组合筛选条件，导致选品粒度粗、命中率较低。
• 详情页结构化信息缺失：商品页面上的材质、尺寸、功能描述、买家问答等信息蕴藏消费者偏好和产品痛点，但第三方工具无法采集或结构化整理。
• 决策周期过长：跟卖窗口极为短暂，以前从数据收集到选品决策平均需要5-7天，难以实时响应市场变化。

解决方案

• 个性化字段配置，精准筛选高潜SKU：DataPilot 允许用户根据业务需求灵活配置字段，按价格区间、上架时间、评分变动等条件筛选爆款信号。
• 多页面结构化采集，洞察跨类目趋势：支持跨页面抓取关键词排名页与商品详情页数据，自动解析广告区块、功能描述、评分关键词、Q&A 等字段。
• 定时刷新与快速建表，提升选品决策节奏：平台支持每日/小时级定时刷新榜单和关键词数据，快速生成结构化选品表格。

显著成果

面临挑战

• 竞品策略不透明：核心关键词下常被竞品抢占广告位，缺乏实时监测，广告位突然丢失会直接影响自然排名和转化率。
• 区域投放差异显著：同一广告在西海岸和东海岸的点击率与转化表现差异明显，团队难以人工快速归因并进行区域优化。
• 出价策略调整滞后：广告出价决策主要依赖经验，无法实时关联位次变化自动调整，容易出现"高价无效益"或"掉位流量骤降"的两难。

解决方案

• 小时级竞品监控：系统对本品及竞品指定关键词的广告排名进行小时级更新，支持历史趋势回溯，快速识别抢位风险。
• 分邮区投放智能分析：支持展示不同邮区（区域）的广告排名和表现数据，为地域性广告配置和投放策略提供依据。
• 多关键词集中监测：系统并行追踪数百个核心和长尾关键词的广告排名变化，自动识别流量波动、掉位风险和竞品动态。

显著成果

面临挑战

• 采集请求量巨大，对并发与稳定性要求极高：Sif 每日需抓取数百万次关键词搜索结果，涵盖自然排名、广告位及品牌专区等多个模块，需系统具备高并发调度能力。
• 关键词页面结构复杂，还原精度要求高：关键词结果页包含广告、品牌专区、自然搜索等多种布局，结构频繁变化。Sif 的报表引擎对位置信息、商品分区标记极为依赖。
• 支持邮区维度差异化抓取：客户需分析相同关键词在不同邮区（如美东、美西）的排名差异与广告分布，因此采集能力需支持指定邮编触发抓取，并输出带地域标签的结果。

解决方案

• 高并发稳定采集，支持百万级每日请求：Scrape API 构建在 Pangolin 的全球真实IP调度架构上，支持任务自动分片与动态调度，保障在海量关键词与多频次刷新需求下依然维持 99%+ 成功率。
• 关键词页面高还原度结构化解析：可完整抓取关键词页面中的各类模块元素，并结构化标注广告区块、自然排序、品牌展示位等，确保分析系统对数据的"即用即算"。
• 支持邮区参数与地域对比分析：提供灵活接口配置，可设定目标邮编并对返回数据附加地域标签，帮助客户在地域级别建立排名与流量差异模型。

显著成果