ダイナミックな電子商取引データ監視ワークフロー
eコマース事業における3つのコア・ニーズに対応：
- 競合他社追跡競合ショップのURLを入力し、深度2を設定すると、商品リスト＋詳細ページをクロールし、価格／レビュー数を毎日自動更新します。
- 爆発的な分析自然言語コマンドにより「月商1000以上の商品タイトルとメイン画像」を抽出し、構造化比較表を生成する。
- 世論モニタリングソーシャルメディアAPIデータをクロールし、ユーザーレビューのキーワードクラスターをリアルタイムで構造化する。
実施手順："618 Competitor Monitoring "プロジェクトを作成 → 10個のショップリンクを追加 → モニタリングフィールドとして "Price/Inventory/Rating "を設定 → 毎日8時にデータを自動同期 → Webhook経由で異常な変更のリマインダーをプッシュ。なお、一括取り込みには「クローラー対策シミュレーション」を有効にすることをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。Supametas.AI：非構造化データをLLMの高可用性データに抽出するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Supametas.AIをeコマースシーンで競合データ監視に応用するには？
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