亚马逊商品数据
读取 Listing、价格、评分、变体与历史表现，先弄清产品本身。
FLYFUS AGENT · AMAZON GROWTH WORKSPACE
一个对话框接住亚马逊增长任务
选品、诊断、生图、Alexa GEO 与竞品分析，你不用先选工具。直接说目标，Agent 自动调用数据和能力，把结果交给你。
五大任务板块亚马逊专有数据结果可继续修改
B0B5ZGGWBQ · 图片组诊断与重做
12m 02sPETLIBRO 5L Camera Feeder, White
点图看大图共交付 8 张你填的
- 目标 ASIN
- B0B5ZGGWBQ
- 目标站点
- 美国站 (US)
- 图片数量
- 由 Agent 决定
已思考 12m 02s
- 明确图片增长目标并获取诊断所需证据
- 汇总商品、买家与竞品证据并识别图片主矛盾
- 核实现有图片缺口并收敛图片数量与叙事顺序
- 确认 8 张图片均成功返回并整理交付
- 完成图片策略、单图任务与生成结果交付
结论
问题不是功能信息不足，而是同一件事被讲了太多遍
当前展示 PETLIBRO 5L Camera Feeder, White，共交付 8 张。
真实产品能力
一个 Agent，完成亚马逊增长的五类核心任务
选一个任务看它怎么执行。任务、数据与交付结果都在同一个工作区，你不用先判断该开哪个工具。
Listing 内容与视觉优化
自动挖掘卖点，AI 生图直接产出主图、副图与 A+，也能按反馈继续修改。
01规划并生成高转化图片组结合诊断、买家需求和竞品视觉，重新规划主图与副图，并按需生成完整图片素材。02修改或重做单张 Listing 图片针对指定图片进行局部修改、真实感提升、卖点强化或整张重做。03规划并生成 A+ 图片根据产品定位、买家需求和品牌风格规划 A+ 内容结构，并生成桌面端和移动端图片。04诊断 Listing 图片组转化问题检查主图和副图的信息表达、差异化、真实感及视觉竞争力。
把需求交给 AgentFlyFus Agent
规划并生成高转化图片组
请根据用户填写的 ASIN、站点、交付范围、图片数量、竞品参考和品牌限制，自动诊断当前 Listing 及市场环境，确定图片组目标、叙事顺序和每张图片任务。
- 目标 ASIN
- B0D1CFZ5L8
- 目标站点
- 美国站 (US)
- 需要完成到哪一步
- 规划并生成图片
- 图片数量
- 主图 + 6 张副图
已思考 7m 57s
- 明确图片诊断、证据需求与生成条件
- 确定诊断口径与图片生成所需事实边界
- 收敛图片数量、叙事顺序与逐图证据边界
- 核验逐图任务真实性并执行整组生成
- 整理诊断结论、图片规划与生成结果
01
02
03
04
05
06
Bagnizer 奶油白竹盖收纳盒 6 件套共交付 7 张 · 点图看全部
交付：一套包含合规主图、场景图、卖点图、细节图和 A+ 延展的 Listing 视觉。
从需求到交付
你说要什么，Agent 把活干完
不是给你一堆工具自己拼，也不是只生成一张好看的图。FlyFus 负责从理解任务到整组交付的完整过程。
- 01
听懂需求
接收 ASIN、产品图或一句业务目标，自动补齐任务上下文。
- 02
查清数据
读取竞品、评论、买家问题与关键词，找到该讲什么。
- 03
规划整组
确定主图、场景、卖点、细节与 A+ 的内容分工。
- 04
交付并继续改
直接生成整套素材，反馈一句话即可继续修改。
A+ 整页交付
一套高级 A+，8 个模块按购买逻辑排
目标商品已有 4.8 星、2,724 条评分和稳定的买家认可，主要优势是外观、稳定性、组装便利和紧凑占地。当前更需要解决的是 Small 尺寸容易产生容量误判，以及竞品通过旋转、护栏、自由组合或低价形成的功能对比压力。
B093LCN3HM美国站 (US)高级 A+（Premium A+）数据截止 2026-08-03
- 复古双层台面整理方案
- 小占地释放纵向空间
- 咖啡角与厨房任务
- 材质和稳定性证明
- 尺寸匹配
- 简单组装
- 多场景收束
桌面端全宽槽位 1952 × 800 px点图看大图
01
产品与品牌开场
2-Tier Countertop Organizer转化目标·建立 Giikin、双层台面收纳架及复古家居质感的第一认知。
A+ 信息结构 · 8 个模块
- Listing 与趋势
- 10 个变体 · 53 周
- 2025-08-04 至 2026-08-03
- Review 明细
- 31 条
- 最近 12 个月，全部分析
- Review 聚合标注
- 1,134 次
- 最近 12 个月聚合数据
- 关键词
- 109 取 40
- ABA 趋势及最近 30 天 SERP
- 竞品候选
- 28 取 12
- 当前快照，25 个候选去重
它拒绝写进图里的话
- 不宣称旋转、侧面护栏、挂钩、免工具组装、特定承重或固定瓶数这些都不是目标商品已核验的能力
- 材质只写 particleboard 搁板 + 金属框架，不改成 solid wood只使用已核验的商品事实
- 不自行补充品牌口号、认证或性能承诺已知品牌信息仅限 Giikin，未提供字体、Logo、标准色或品牌手册
- 不把竞品的旋转、自由组合、护栏做法迁移成本品卖点竞品只用于理解市场视觉表达，不构成目标商品规格
上线前还需要你确认
- 本次未对生成结果做视觉质量、文字准确性、产品结构一致性或 Seller Central 上传效果质检，正式上传前需逐张核对。
- 第 6 张尺寸图需确认表达的是「每层尺寸」，避免被理解为整件产品外廓尺寸。
- 当前线上 A+ 的具体模块素材未能完整获取，替换前应在 Seller Central 对照，避免删除仍有效的品牌资产。
- 移动端按 800 × 600 母版生成，上传前等比缩放到 600 × 450；咖啡角模块的三个候选需人工选定一版。
一次完整任务
一个 ASIN 进去，一整套结果出来
不是给你一堆工具自己拼，也不是生成一张好看的图就结束。下面是 FlyFus 完整走完一次任务的过程。
- 01
你填一张表就够了
必填四项全是选好的选项，没有提示词要写。实拍图、参考竞品和品牌限制都可以留空，留空就由 Agent 自己定。
发起任务时实际要填的规划并生成高转化图片组- 目标 ASIN*B01CX2EZ3K
- 目标站点*美国站 (US)
- 需要完成到哪一步*规划并生成图片
- 图片数量*由 Agent 根据需求决定
以下都可以留空- 产品实拍图·有就传，没有就由 Agent 自建参考集
- 参考竞品 ASIN·留空由 Agent 自动选择
- 补充品牌或视觉限制·品牌色、必须保留的元素、不能出现的内容
快速分析深度分析本次用的是深度分析 - 02
Agent 自己排执行计划
先决定该用哪些技能、按什么顺序做，再动手。这次它自己挑了图片任务技能，并把诊断、生成和交付排成了一条链。
本次执行计划已思考 6m 12s- 列出并加载与图片规划、生成以及 Listing 诊断相关的 Skills
- 加载 image_task 技能
- 获取 B01CX2EZ3K 的 Listing 数据、评论 VOC 和竞品 ASIN
- 调用 flyfus_image_agent 建立图片生成工单
- 提交 flyfus_image_agent 任务生成图片
- 撰写 Listing 诊断报告、图片规划策略与图片成果交付
- 03
核实商品身份
核实前台事实、现有图片承诺和直接竞争环境，把「产品真实身份」和「只供视觉方法参考的竞品」分开。无法核验的商品事实一律排除出生成工单。
本次核实到的事实Spring ChefBlack 变体1 Pack重型金属勺软握柄开盖槽口$9.99 - 04
调用亚马逊数据
商品与变体、当前图片、代表竞品、关键词、分层 Review 与 Alexa for Shopping (Rufus) 数据同时读取，不需要你上传任何表格。
本次数据覆盖- 目标商品与变体221 个目标变体
- 当前 Listing 图片9当前页面快照
- 代表竞品85 个视觉参考
- Keywords316 个核心证据词
- Review1272024-07 至 2026-07
- Alexa 数据11聚合关注点
- 05
形成分析结论
主要机会不是继续堆泛化卖点，而是把一条作用链讲清楚——这一步也会把不能用图片掩盖的风险单独拎出来。
证据指向的作用链- 1扎实的一体式勺头与薄边
- 2切入硬冰淇淋
- 3软握柄帮助稳定发力
- 4勺头曲面形成冰淇淋卷球
- 5边角和开盖功能提升日常便利性
Review 里有 44 条镀层点蚀或剥落、21 条洗碗机相关损伤，与当前页面的 Dishwasher Safe 表述存在冲突。Agent 把这条冲突单独标出来交给品牌方与说明书核对，而不是自己替你拍板。
- 06
定图片数量与叙事顺序
张数由购买阻力和叙事完整度决定，不预设固定数量。这次定为 7 张，继续加会造成卖点重复。
7 张图的任务分工- 商品身份主图先认出是什么
- 硬冰淇淋核心结果解除核心阻力
- 结构与省力机制解释为什么省力
- 舒适握持与控制打消握持顾虑
- 边角处理与开盖槽口补差异化细节
- 成球结果与使用边界管理结果预期
- 保养与辅助用途降低差评风险
- 07
执行并交付
7 张图直接生成，每张都绑定自己的转化目标和证据来源。
本次交付7张图
全部交付产品身份与尺寸 · 硬冰淇淋核心结果 · 薄边成卷细节 · 舒适握持与防冻手 · 边角处理与开盖 · 多场景用途 · 清洁与耐用
- 08
划清事实边界
生成的同时明确禁止改结构、加第二把、引入机械弹出、迁移竞品事实——竞品只用于理解市场常见的信息组织方式。
本次任务明确禁止- 改变勺头、握柄、开盖槽口或结构比例
- 增加第二把产品、额外配件或未确认包装内容
- 引入机械弹出、弹簧、加热或导热液体结构
- 把竞品的材质、尺寸、文案或产品特征迁移过来
- 宣称具体金属合金、固定容量或未经确认的裸品尺寸
- 复刻竞品图片的具体构图和表达
为什么结果更专业
每一个结果，都有亚马逊真实数据作为依据
不是「AI 觉得这样好看」。Agent 先找证据，再决定该讲什么、怎么讲，最后才落到图片和文案上。
真实运行记录
以下为 B01CX2EZ3K（美国站 (US)）一次真实任务的推导过程，数据截止 2026-08-03。
- 127 条分层 Review
40.2% 提到容易切入硬冰淇淋，29.9% 提到握柄省力、稳定
- 44 / 21 / 5 条风险主题
镀层点蚀剥落、洗碗机相关损伤、手柄连接处断裂
- 8 个代表竞品
竞品覆盖导热勺、机械释放勺、加热勺——复杂机械不是本品的可信差异
- 31 个词搜索证据
ice cream scoop 等 3 个核心词，近 30 天搜索结果均为第 1 页第 1 位
* 127 条为分层样本，刻意提高了低星 Review 比例，主题占比不等同于全体评论的自然分布。
交叉验证
买家需求判断
最有价值的表达不是抽象的「高品质」，而是把一条作用链讲清楚
扎实的一体式勺头与薄边 → 切入硬冰淇淋 → 软握柄帮助稳定发力 → 勺头曲面形成卷球 → 边角和开盖功能提升日常便利性。
转成卖点策略
- 切入硬冰淇淋
- 勺铲结构省力
- 软握柄稳定控制
- 边角与开盖便利
落到具体交付物
- 第 2 张 · 硬冰淇淋核心结果
先解除「冻硬后挖不动」这个最大阻力，而不是重新解释冰淇淋勺是什么
- 第 4 张 · 舒适握持与防冻手
把 29.9% 的握柄反馈做成看得见的发力与保暖表达，不作医疗效果承诺
- 第 7 张 · 清洁与耐用
Review 里 21 条洗碗机相关损伤被单独标出，要求发布前与说明书核对再上线
专有数据底盘
它不是等你喂数据的空壳 Agent
你不需要配 MCP、找数据源或先做一轮人工调研。FlyFus 已接入亚马逊美国站、英国站、德国站和日本站的商品、关键词、评论与 Alexa for Shopping (Rufus) 问答数据，Agent 执行任务时直接调用。
0 配置 · 注册即用关键结论可追溯研究和执行在同一对话
关键词排名数据
理解流量来源、搜索表现与关键词承接能力。
12.8 亿+ 真实评论
从真实购后反馈里挖痛点、卖点与差异化机会。
3000 万+ Alexa 问答
看见买家在 Alexa for Shopping (Rufus) 上购买前正在问什么，以及 Amazon AI 如何理解产品。
为什么是 Agent
你只管说目标，FlyFus 把过程走完
你不用先接数据、拆任务或研究提示词。FlyFus 会完成分析与执行，把结果直接交给你。
传统协作
通用 AI
FlyFus Agent
任务输入
整理需求、找人、反复沟通
自己组织提示词与素材
给 ASIN、产品图或一句目标
数据依据
依赖个人经验与零散调研
依赖你喂给它的上下文
直接调用亚马逊专有数据
交付范围
多个角色分段交付
生成单张内容或建议
从研究、规划到整组交付
后续修改
重新排期和沟通
重新调试提示词
一句反馈，Agent 继续执行
一句话总结：FlyFus Agent 知道该查什么、该怎么判断，也能把判断直接变成你要的成品。
交给 Agent 试试FlyFus Agent
把你的下一个需求，交给 FlyFus Agent
不用先整理数据、想卖点或写提示词。给它一个 ASIN、产品图或一句目标，看它把结果交付出来。
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