一、核心搜索机制
关键词匹配原理
采用TF-IDF算法计算关键词权重
支持同义词扩展（如"phone"匹配"cellphone"）
标题权重 > 副标题 > 商品描述
搜索排序因素
搜索权重模拟计算
def calculate_rank(keyword, item): title_score = 10 * tfidf(keyword, item['title']) desc_score = 2 * tfidf(keyword, item['description']) sales_score = math.log10(item['sales'] + 1) return title_score + desc_score + sales_score
点击获取key和secret
二、API实战示例
import requests
def ebay_search(keywords, max_results=20): endpoint = "api.ebay.com/buy/browse/…" params = { 'q': ' '.join(keywords), 'limit': max_results, 'filter': 'conditions:{NEW}' } headers = { 'Authorization': 'Bearer <YOUR_TOKEN>', 'X-EBAY-C-MARKETPLACE-ID': 'EBAY-US' } response = requests.get(endpoint, params=params, headers=headers) return response.json()
使用示例
results = ebay_search(['vintage', 'camera', 'leica'])
三、高级优化技巧
长尾关键词组合策略
品牌+型号+特性（例："iPhone 15 Pro 256GB 原厂密封"）
使用eBay关键词工具获取搜索量数据
规避常见错误
错误示例：特殊字符处理
bad_keywords = "【正品】GUCCI#钱包" clean_keywords = re.sub(r'[^\w\s-]', '', bad_keywords) # 移除非常规字符
多语言搜索方案
多语言查询示例
multi_lang_query = { 'en': 'bluetooth speaker', 'zh': '蓝牙音箱', 'sort': 'price_desc' }
