ChatGPT 可以帮你把杂乱的商品查询词归类、去掉重复表达并生成标题候选，但它不能凭空知道平台实时搜索量。正确顺序是：先拿到真实查询词和商品事实，再让模型做语言整理，最后用表格人工验收。
准备三份输入，缺一份都先不要生成
- 查询词：来自店铺搜索词、广告查询词、站内联想或客服问题，保留来源和日期。
- 商品事实：品类、材质、尺寸、功能、适用场景、明确不能宣传的词。
- 平台规则：标题长度、禁用符号、商标与夸张宣传限制，以当前平台后台为准。
下面用一款示例“18L 防泼水通勤双肩包”演示。示例查询词为“通勤双肩包、轻便电脑包、18l 背包、防泼水背包、学生书包”。这些词是教学数据，不代表真实热度。
第一步：按意图归组，而不是按字面堆叠
| 意图 | 示例词 | 是否可用 |
|---|---|---|
| 核心品类 | 通勤双肩包、电脑包 | 若确实能放目标尺寸电脑 |
| 属性 | 18L、轻便、防泼水 | 必须有规格或测试依据 |
| 人群/场景 | 上班、学生 | 结合主图与详情页判断 |
| 不相关 | 登山、真皮、大容量旅行 | 商品不符合则删除 |
同一个词可能跨组，例如“轻便电脑包”同时包含品类和属性。保留原词映射，最终标题不需要机械重复“包”。
第二步：用结构化提示词产出候选
你是商品信息整理助手。
输入包括：查询词表（含来源）、商品事实表、禁用词。
先输出：关键词、意图组、证据、保留/删除、理由。
再给 3 个标题候选，每个标题只使用“保留”的词；
不得编搜索量、排名、促销、材质或适配尺寸。
每个候选后列出覆盖的原查询词和未覆盖词。
商品事实：品类=双肩包；容量=18L；面料=聚酯纤维；功能=防泼水；
禁用词：防水、第一、全网最低。要求模型先给映射再给标题，能让审核者知道每个词从哪里来。若输出“防水”，直接判失败，因为事实只有“防泼水”。
第三步：用标题验收表决定是否采用
这张验收表把“看起来顺眼”改成五项可以逐条判断的结果。
| 检查项 | 通过条件 | 失败例 |
|---|---|---|
| 事实一致 | 属性能在规格表找到 | 把防泼水写成防水 |
| 意图集中 | 围绕一个主要购买任务 | 通勤、登山、旅行全塞入 |
| 来源可追溯 | 词能回到查询词或事实表 | 模型自造“爆款” |
| 可读性 | 像正常中文商品名 | 同义词连续堆叠 |
| 平台合规 | 符合当前平台规则 | 绝对化或侵权词 |
标题通过的最低标准是：每个词都有来源、每个卖点都有商品证据、读起来像一句正常商品名，并且没有重复堆词。通过后用小流量或历史数据比较点击、加购和退货原因；不能只看曝光上升。
Google Trends 能不能代替平台搜索量
不能。Google Trends 的数据经过抽样和归一化，适合看相对趋势和地区差异，不等于你的平台精确搜索量。它可以用来发现季节变化，但仍要回到店铺或广告后台验证。
从店铺搜索词、广告查询词或客服提问中导出 30 到 100 条真实短语，再开始归组。ChatGPT 不掌握你店铺的实时搜索量、竞争度和成交数据；没有导出的数据，就不能让它给关键词编排名。
常见问题
一个标题需要覆盖全部词吗？
不需要。不同意图应分到不同商品页、广告组或内容页，硬塞会降低可读性。
可以直接让 ChatGPT 生成长尾词吗？
可以作为假设清单，但必须在平台联想、查询词报告或调研中验证后才进入正式标题。
示例商品、查询词和分组结果均为教学样例，不代表任何平台的真实流量或排名。
来源与适用范围
- OpenAI 提示工程指南：用于核对上下文、示例与输出格式的设计
- Google Trends 数据说明：用于说明趋势数据的相对值与适用边界
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