在卖家社区潜水，看到不少讨论AI运营的帖子，我自己的体会是，场景没定义清楚、流程没形成闭环的话，AI很容易变成玩具。我最近跟着几位大卖的经验，试跑了一套用AI辅助搭建亚马逊关键词词库的SOP。核心价值不是那句提示词，而是把“产品边界定义”和“人工复核”这两个最耗脑力的环节，固化成可以重复执行的技能。我完整跑过一遍Camping Lantern这个品类，流程能跑通，但中间有几次翻车，后面会细说。
整个流程里，最关键的是两份可以直接复用的核心干货：一份是让AI做基础数据整理的指令，另一份是定义产品边界并指导AI分类的指令。这两步是串联起整个工作流的基础，我原样搬过来。
第一份：让AI合并去重，生成基础词表的指令
这一步的目的是把从不同渠道（ABA、竞品反查、下拉词）导出的、格式混乱的原始表格，快速处理成一张干净、去重后的底表。AI在这里只做纯体力活，不进行任何主观判断。
读取指定文件夹中的表格，处理关键词相关数据。以“关键词”为唯一键去重并合并，保留以下表头：关键词、关键词中文翻译、关键词搜索频率排名ABA、月度搜索量、PPC、购买率、SPR、。不同来源没有对应字段时先留空，不允许推测。输出新的Excel文件。
第二份：定义产品边界并让AI进行关键词分类的指令
这是整个流程中最容易翻车也最有价值的一步。AI分类不准，99%是因为产品边界没讲清楚。这份提示词的核心是，先定义“我们是什么/不是什么”，再给出具体的分类规则。
我们的产品是Camping Lantern（露营灯）。请先建立产品边界
核心产品形态：露营灯/营地照明
允许保留：强相关户外照明、应急照明、可充电照明等扩展场景
不相关：太阳能庭院灯、风扇、灯泡等明显不同产品形态
请把关键词分成以下类别：核心词、属性词、功能词、场景词、材质词、扩展词、待复核词、否定词。所有否定词必须增加“否定原因”，不允许只因为关键词中没有“camping”或“lantern”就判定否定。
我的实操点评与避坑点：
- 第一步的“干净底表”是基石：如果原始数据合并去重没做好，后面所有分类都是垃圾进垃圾出。我试过让AI直接从杂乱表格开始分类，结果一塌糊涂。所以，务必先跑通第一步，拿到干净的Dataframe。
- “产品边界”是灵魂，但需要人工反复校准：我照搬上面的提示词跑Camping Lantern时，AI还是把“rechargeable flashlights”扔进了否定词。复盘发现，是我的“允许保留”范围写窄了，没考虑到“可充电手电筒”作为功能扩展词的场景。所以，产品边界的描述需要结合你的实际产品功能和市场测试意图来反复打磨，这不是一次性能写对的。
- “否定词必须增加原因”这个规则救了我：强制AI写出否定原因，能极大方便人工复核。你可以一眼看出AI是“因为关键词里没有主词而否定”（这是懒惰），还是“因为产品形态/功能不符而否定”（这是合理的）。复核时重点检查前者。
- 最终的“Skill固化”是目标，但前提是变量分离：原文提到的“项目输入卡”思路很对。要把“每次变的产品信息”和“固定不变的分类规则”分开。我目前的做法是把上面的分类指令固化成一个基础Skill，每次新建项目时，只更新“项目输入卡”里的变量（产品名、核心功能、竞品ASIN等）。这样能保证方法复用，但初期需要花时间调试这个基础Skill，让它真正理解你的分类逻辑。
最后提一个具体的讨论问题：
在定义“允许保留的扩展场景”时，尺度很难把握。比如对于露营灯，“户外应急照明”显然该保留，但“家用停电备用”呢？这个场景的搜索意图和转化路径可能已经偏离核心露营人群了。你们在实际操作中，是如何界定这个“扩展边界”的？是严格围绕核心使用场景，还是为了拓量适当放宽？有没有因为边界放太宽导致广告测试预算浪费的案例？