Fluxo de trabalho dinâmico de monitoramento de dados de comércio eletrônico
Atenda às três principais necessidades das operações de comércio eletrônico:
- Rastreamento de concorrentesURL da loja do concorrente: insira o URL da loja do concorrente, defina a profundidade 2 para rastrear a lista de produtos + a página de detalhes, atualize automaticamente a contagem de preços/revisões diariamente
- Análise ExplosivaExtrair "título do produto e imagem principal com vendas mensais >1000" por meio de comandos de linguagem natural e gerar uma tabela de comparação estruturada.
- Monitoramento da opinião públicarastrear dados de API de mídia social para estruturar grupos de palavras-chave em avaliações de usuários em tempo real
Etapas de implementação: criar um projeto "618 Competitor Monitoring" → adicionar 10 links de lojas → definir "Price/Inventory/Rating" como o campo de monitoramento → sincronizar automaticamente os dados às 8 horas todos os dias → enviar lembretes de alterações anormais via Webhook. Observe que é recomendável ativar a opção "Anti-Crawler Simulation" para a captura em lote.
Essa resposta foi extraída do artigoSupametas.AI: extração de dados não estruturados em dados altamente disponíveis do LLMO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar a Supametas.AI em cenários de comércio eletrônico para monitoramento de dados competitivos?
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