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方法详情

TikTok Shop GMV 增长字段候选池筛选法

TikTok Shop US 的内容带货机会可先用结构化字段建立候选池:平台、类目、价格、14 日 GMV、14 日增长、同步时间和原始内容数据;再由 任务 识别增长、可演示性、风险和下一步验证动作。
领域:选品内容带货筛选可创建经营任务候选已归档
可执行性
87
CEO:可创建经营任务候选

决策路径

系统审核结论

可创建经营任务候选

决定是否展示创建经营任务入口。

我的处理状态

已归档

只代表人工跟进意图,不会单独解锁创建入口。

下一步

可以创建经营任务

下面可以直接创建选品或经营任务。

来源

平台:GitHub

作者/项目:806122923/trendradar-app

去重使用的来源链接:

https://github.com/806122923/trendradar-app

适用范围

市场:US

平台:TikTok Shop

类目:Home & Kitchen, Pet Supplies, Outdoor & Sports

审核分解

来源可信度:11/20

步骤清晰度:22/25

结构化程度:20/20

边界清晰度:14/15

执行可行性:20/20

我的处理状态

当前:已归档。处理状态用于记录人工判断;是否能创建经营任务,仍以页面上方“系统审核结论”为准。

创建选品任务

仅用于选品方法:创建后会进入商品候选生成链路。非选品的运营、广告、数据分析方法不会套用这个模板。

已创建任务

当前方法还没有创建选品任务。

CEO 审核结论

字段结构非常适合 任务化,贴合 TikTok Shop US 和内容带货筛选;但来源非官方,需要作为方法原型而非最终数据依据。

适合后续做 TikTok Shop 候选池评分器:输入结构化候选数据,输出增长、内容、风险和验证动作。

筛选步骤

  1. 1.限定 TikTok Shop US 和允许类目,排除 Electronics 与高退货 fashion。
  2. 2.采集候选商品的类目、价格、14 日 GMV、14 日增长率、内容素材和最后同步时间。
  3. 3.过滤数据过旧、价格异常、类目不匹配、合规复杂或内容不可演示的候选。
  4. 4.按 GMV 基础、增长率、价格带、内容可演示性、风险标记计算候选池评分。
  5. 5.对高分候选只输出方法层面的机会类型、验证动作和风险,不输出具体商品推荐。
  6. 6.安排人工复核 TikTok 内容生命周期、达人供给和履约可行性。

判断指标

  1. 1.14 日 GMV
  2. 2.14 日增长率
  3. 3.价格带
  4. 4.内容可演示性
  5. 5.类目匹配度
  6. 6.数据新鲜度
  7. 7.风险标记数量

输入数据要求

  1. 1.TikTok Shop US 候选数据
  2. 2.category
  3. 3.price_usd
  4. 4.gmv_14d
  5. 5.growth_14d
  6. 6.raw 内容/商品字段
  7. 7.last_synced_at
  8. 8.风险排除词和类目白名单

排除规则

  1. 1.排除 Electronics
  2. 2.排除高退货 fashion
  3. 3.排除 last_synced_at 过旧的数据
  4. 4.排除价格过低且佣金/物流后无空间的方向
  5. 5.排除无法通过短视频展示核心卖点的方向
  6. 6.排除合规、专利、医疗功效或危险品风险较高的方向

风险与适用边界

  1. 1.GitHub 项目是 MVP/开源实现,不代表 TikTok 官方方法。
  2. 2.GMV 和增长数据源需要验证准确性。
  3. 3.14 日增长可能由短期爆热视频驱动,持续性不确定。
  4. 4.内容带货依赖达人供给和素材质量。
  5. 5.不能替代供应链、利润和合规复核。

来源摘要与执行说明

该 GitHub 项目是面向 TikTok Shop US sellers 的 AI product-research 任务,本地模型中包含 platform、category、price_usd、gmv_14d、growth_14d、raw、last_synced_at 等结构化字段,并用候选数据驱动选品推理。

输出格式:JSON: {category, priceBand, gmv14dBand, growth14dBand, demoFit, riskFlags, validationAction, score}

执行示例:任务 读取 TikTok Shop US 候选池,只按 Home/Pet/Outdoor 类目输出增长区间、可演示性和风险评分,不展示具体商品名。