ZooData

准备进入新类目时，运营者可以用 Market Research（市场研究）比较各个细分类目的需求、价格水平和竞争情况。网页端可选择类目、时间范围和商品样本，再按销量指标、品牌集中度及新品占比等条件筛选。它帮助团队缩小值得继续调研的类目范围，也能看出一个市场是否主要由少数品牌占据。这些统计基于商品样本，并不代表市场中每一笔真实成交。

Product Research（商品研究）帮助运营者从一个大类目中筛出值得进一步了解的商品。网页端提供新品、销量上升、新手推荐等预设模式，也可按价格、月销量、评论数、评分、上架时间和配送方式组合筛选。例如，团队可以寻找目标价格范围内、有一定销量但评论积累还不高的商品。销量估算和排名适合用于初筛，不能直接说明团队的采购成本或实际利润。

Competitor Research（竞品研究）帮助运营者找到可比较的商品，了解它们靠什么参与竞争。可以从关键词、品牌、卖家或 Amazon 商品编号（ASIN）开始查找；ZooData 还提供商品当前详情，以及价格、销售排名、评分等字段的历史记录。把当前状态与历史变化放在一起看，有助于发现竞品是否调整价格、排名是否上升、评论是否持续增加。不同查询提供的字段和更新频率不同，单次查询不代表所有指标都在持续实时更新。

VoC Analysis（消费者声音分析）帮助团队在开发商品或修改商品页前，了解买家喜欢什么、抱怨什么，以及希望改善什么。运营者输入商品编号或选择类目和时间范围，ZooData 会汇总评价情绪、评分、痛点、购买原因和使用场景。团队可据此提出产品改进方向，也能找到商品页需要解释的优点或顾虑。汇总洞察与逐条评论是两种不同的结果；如需查看具体评论内容，需要使用评论查询功能。

Keyword Research（关键词研究）帮助运营者了解买家在搜什么，以及商品在相关搜索中获得了怎样的曝光。从一个关键词或商品编号出发，可扩展相关词、观察需求与趋势、查询竞品关键词，并分析商品的流量词。结果可用于整理待研究的关键词清单，或排查搜索曝光变化。ZooData 的搜索量和曝光指标属于估算信号；要判断真实转化、广告是否赚钱或应该出多少价，还需要卖家自己的经营表现和成本数据。

TikTok Shop 研究帮助运营者寻找销量增长的商品，并比较同一细分市场中的商品和店铺。网页端提供商品筛选和竞品查找，可按类目、关键词、商品编号或店铺展开研究，并结合价格、近期销量、增长率、评分和运费等条件缩小范围。数据接口还可查询选定商品的当前详情、库存和不同规格。当前商品数据文档注明美国市场，不能默认 Amazon 的全部研究功能也在 TikTok 上同样可用。

需要寻找合作达人或研究内容方向的团队，可通过 ZooData 的数据接口按类目、受众和带货相关指标查询 TikTok 达人与视频。可用条件包括达人属性、视频播放量、互动情况、发布时间，以及视频是否关联可购买的商品。这些结果可作为后续达人筛选或内容分析的候选资料，需要通过已接入的工具或开发实现来使用，当前达人数据快照范围为美国。达人推广过的商品总销量，不等于这位达人实际带来的成交量。

服装团队可通过 ZooData 的图像与搜索接口，根据图片或文字描述研究相似款式。公开功能包括识别图片中的服装和配饰、寻找外观相似的时尚商品，并返回商品名称、品牌、价格、图片和零售商链接。另有商品相关性排序功能，可把团队提供的一组商品资料按与搜索词的匹配程度重新排列。这些能力需要接入研究工具或搜索系统后使用，不能直接当作安装即用的店铺搜索插件。

网页提取帮助运营者或已接入的 AI 工具，从公开商品页、文章中获取可用于调研的资料。官网首页提供网址输入框，WebTools 服务可返回整理后的正文，或包含标题、关键事实和主要对象的结构化摘要。接口还提供网页搜索、站内链接发现和多页面采集，供需要扩大资料范围的工作使用。提取结果是后续比较和分析的素材；如果来源网页拒绝访问，就可能无法取得可用内容。

ZooData 提供 Skills，也就是预先写好的研究流程；团队将 ZooData 访问密钥接入兼容的 AI 助手后，由助手运行这些流程。它们指导 AI 完成类目进入判断、机会筛选和竞品分析；定价与商品页诊断流程还会整理价格建议、问题清单和文案修改建议。Daily Market Radar（日常市场监测）先保存一份基准记录，后续比较数据变化并给出提醒，定期运行需要在所用的 AI 工具环境中配置。报告、价格建议和文案草稿仍由团队判断和执行，不会仅凭这些研究流程就自动修改店铺价格或发布商品。