【亚马逊选品篇】Sif MCP 实操：从需求边界层看一个类目值不值得进

一、为什么要使用MCP

今年可以算的上是AI AGENT大爆发的一年，之前看过一个说法，未来越来越多的to B工具，会逐渐的“去前台化”，这句话怎么理解？我们之前每天在用的工具，不管是飞书也好，还是亚马逊卖家使用的很多工具，其实前台页面都是做出来给人使用的，比如多维表里的视图/分组/筛选，比如选品工具里的指标筛选器。。。这是因为过去的生产流程和数据流转的主体还是人本身，所以，除了数据准确，页面是否友好，操作是否顺手方便，是评估一个工具的重要指标。但在以后，可能会变得完全不一样，因为随着AGENT的思考和动手能力越来越强，很多逻辑清晰且大量重复的业务数据流转和处理必然从人转变成AGENT，而AGENT天然不需要“前台”，他不会在乎页面好不好看方不方便，他更在意的是，信息的输入源是否规范，字段内容是否完整，处理逻辑是否清晰，能否给下游流程输出必要准确的成果。

因此，要实现AGENT TO AGENT的工作模式，其实说到底就是打通数据的“获取”-“处理”-“输出”的闭环。而MCP，正是在这样一个背景下产生的。

二、Sif MCP实操案例

选品说到底就是选需求，而关键词又是需求的具像化表达，所以关键词就是站内需求调研的最佳入口之一。Sif MCP中关于需求分析的工具有三个，分别从需求边界层，需求量化层，需求判断层提供不同纬度的关键词数据。

我们今天主要讲：需求边界层。

为什么他是第一个，因为在我看来，我们进入任何一个领域，先要搞清楚他的边界，这个工具能够提供的数据字段虽然不多，但可以提供非常重要的需求背景信息：类目趋势/细分市场趋势。如果只是普通的查关键词趋势，那其他工具也都有这个数据就没什么好说的了，但Sif这一个工具接口特别之处是他还能扩展出以目标关键词为词根的其他关键词的总搜索量。也就是说，这个工具的使用情境如下：

拿到一个类目，我想要知道他整体的近2年需求变化趋势是上升还是下降，是否有明显的淡旺季波动，这个大盘下的细分市场整体变化趋势如何，能够帮助我们先从大趋势上判断类目是否值得进入。

具体实操如下：

1.选择传入参数

就是定义好，我们要分析的关键词，时间周期(默认按周），站点（默认US)。比如我这里告诉agent用market_get_keyword_root_trend取美国站，关键词：ankle brace，按月导出所有数据，可以得到下面的数据原表。

字段说明：

精确词搜索量：就是我们传入的关键词ankle brace的当期搜索量

词根综合量：代表的是以精确词为词根的其他所有词的综合搜索量（可以理解为ankle brace的词组匹配）

长尾缺口就是“词根综合量”-“精确词搜索量”，代表其他长尾需求的总搜索量

精确词占比

2.可视化分析

前面解决了数据的“输入”过程，现在要做的就是“处理”环节，怎么把这个数据按什么形式和结构，加工成方便我们判断的结构。

前面有提到这个工具的两个重要产出“大盘趋势”和“细分趋势”，所以我们可以围绕这两个目标来设计如何呈现可视化，

趋势很简单，我们可以按年画一条曲线，横轴代表月份，纵轴代表搜索量，直观的对比不同年份之间的变化趋势，并计算他的月均变化率。

细分市场趋势判断，可以通过把词根搜索量拆成精确词与长尾变体，长尾量＝细分市场的规模。规模高于近一年均值但同比增速衰减，代表着高位放缓：盘子还在、但增量没了，只能抢存量；而增速＞20%才是扩张期，更加值得关注和深入分析。

两栏共用一条时间轴。上栏柱状画长尾量，标峰值、最新、12期均值线；下栏折线画同比，标20%扩张线。两栏同看：盘子大小、增速变化，就一眼看见了。

这张表背后的数据说明：细分市场规模仍在近一年高位，但同比增速从 +75.5% 连续 6 期衰减到 +2.3%，也就是意味着细分市场的整体趋势已经相对成型，但是具体是哪些细分，如何变化。这就需要我们再进一步进行分析了，我们下期继续，展开讲解Sif MCP需求分析的组合用法。

总结一下，MCP可以极大的缩短我们获取数据的时间，但对我们的处理逻辑和判断力，也提出了更高的要求，但无论AI如何变化，提示词也好，skill也罢，换了一种叫法和逻辑，最重要的还是我们对方法论的沉淀和迭代。

三、开发和运营读后感（旭荣和君哥）

旭荣：

开发一个产品前，不建议一拿到关键词、看到几个竞品卖得不错，就马上找工厂出方案。需求边界层的价值，是先帮助我们判断这个类目整体是在增长、稳定还是衰退，同时看清需求是否存在明显的季节性，以及增长来自核心大词还是长尾细分市场。但趋势数据只能告诉我们“这个方向值不值得继续研究”，还不能直接证明某款产品值得开发。即使长尾需求规模很大，也要继续拆解到底是哪些用户、哪些场景和哪些痛点在增长，再判断我们能否通过结构、材料和工艺做出对应的解决方案

君哥：

有了MCP之后，我们可以更快调取到数据，可以环比知道历史的数据，有了这个数据，对于选品开发来说，知道在增量的时间切入，而不是在增长缓慢的时间切入。对于运营来说，也知道在什么时候应该做运营动作的调整，也要等到大家都在清库存的时候再来做操作就麻烦了。之前没有MCP，大家只能从手动或者用工具来查，现在有了MCP可以更加高效。