Ozon-热搜词榜单 | 青虎AI

青虎AI Ozon-热搜词榜单：查询 Ozon 热搜词的搜索指数、转化指数、曝光指数、供需比、订单金额、竞争对手数等，按类目、周期和指标区间筛选排序。当用户说「Ozon 上××类目的热搜词」「找搜索高、供需比好的词」「周榜热词」或提出同类需求时必须触发。关键词：青虎AI、qhkit、青虎数据、Ozon、俄罗斯电商、热搜词、搜索指数、供需比、热搜词榜单。

查询 Ozon 热搜词的搜索指数、转化指数、曝光指数、供需比、订单金额、竞争对手数等，按类目、周期和指标区间筛选排序。

数据来自青虎数据工具 queryhotkeywordrankings（热搜词榜单，平台：Ozon），通过 qhkit mcp 调用——不需要、也不要去宿主环境里找或配置 MCP server。

何时触发

• 「Ozon 上××类目的热搜词」
• 「找搜索高、供需比好的词」
• 「周榜热词」

调用流程

bash

qhkit mcp describe '{"names":["queryhotkeywordrankings"]}'   # ① 本会话首次调用前查最新入参与计费（免费）
qhkit mcp estimate '{"names":["queryhotkeywordrankings"]}'   # ② 单次基价（青虎积分，免费）
qhkit mcp call     '{"name":"queryhotkeywordrankings","params":{"period":"WEEK","sortField":"SEARCH_INDEX","updatePeriod":"2026-04-20"}}'

• call 的 params 照 describe 返回的 inputSchema 填（下表是快照，以 describe 为准）；上面 call 里的值只是占位示意，按用户需求替换，不要原样提交。
• 参数复杂或含中文 / 引号时，把 {"name":...,"params":{...}} 写进文件，用 qhkit mcp call @params.json 调用，避免 shell 转义问题。
• Windows 防乱码：Windows 上经 PowerShell 调 qhkit 时，stdout 里的中文会按系统代码页 GBK 解码成乱码（如「专图模型」变成「涓撳浘妯″瀷」），模型名、选项、报错都对不上——看到乱码不要据此判断模型或选项不存在。每条 qhkit 命令在同一行先切 UTF-8 再调用：[Console]::OutputEncoding=[Text.Encoding]::UTF8; qhkit <命令> <action> @params.json；仍有乱码就加全局参数 --out result.json（qhkit 0.15.0+），stdout 只回一行纯 ASCII 的文件路径，再按 UTF-8 读该文件拿完整结果。PowerShell 5.1 还会吞掉命令行 JSON 里的双引号（报「json_args 解析失败」），Windows 上参数一律写进文件走 @params.json。macOS / Linux / Git Bash 不受影响。
• 用户没说清的必填项（站点、时间周期、ID 等）先问清楚或按下表说明取值，不要猜。

入参（快照）

参数	必填	类型	说明	取值
maxSupplyDemandRatio		number	最大供需比
pageSize		integer	Page size, maximum 15	范围 1–15；例 15
minCartCount		integer	最小添加购物车次数
maxSearchVolumeGrowthRate		number	最大搜索量增长率
maxOrderedAmount		number	最大已订购金额
sortDirection		string	排序方向，默认 DESC	可选 ASC / DESC；例 DESC
pageNo		integer	Page number, starting from 1	范围 1–10000；例 1
minSearchIndex		integer	最小搜索指数
sortField	✅	string	排序字段，默认按搜索指数排序	可选 SEARCH_INDEX / ORDERED_AMOUNT / ORDERED_PRODUCT_COUNT；例 SEARCH_INDEX
maxCartCount		integer	最大添加购物车次数
keyword		string	关键词名称，支持中文、俄文、英文
level1CategoryId		integer	一级类目ID。一级、二级、三级类目只需传一个；若传多个，按最小层级类目筛选
maxSearchIndex		integer	最大搜索指数
period	✅	string	数据周期类型：周、自然月、季度、年度	可选 WEEK / MONTH / QUARTER / YEAR；例 WEEK
searchType		string	关键词搜索类型，默认模糊搜索	可选 FUZZY / EXACT；例 FUZZY
minSearchVolumeGrowthRate		number	最小搜索量增长率
level3CategoryId		integer	三级类目ID。一级、二级、三级类目只需传一个；若传多个，按最小层级类目筛选
updatePeriod	✅	string	查询数据更新账期；不传时默认当前最近更新账期	例 2026-04-20
minCartAveragePrice		number	最小购物车均价
maxOrderConversionRate		number	最大订单转化率
minOrderedAmount		number	最小已订购金额
minSupplyDemandRatio		number	最小供需比
minOrderConversionRate		number	最小订单转化率
maxCartAveragePrice		number	最大购物车均价
maxOrderedProductCount		integer	最大已订购商品
level2CategoryId		integer	二级类目ID。一级、二级、三级类目只需传一个；若传多个，按最小层级类目筛选
typeId		integer	类目类型ID。筛选三级类目时可传
minOrderedProductCount		integer	最小已订购商品

典型需求：「获取 类目名称为："水杯" ，周榜，搜索指数在50000到200000之间，转化指数在100万以上，前100个关键词的数据」

工具说明（线上原文整理）

查询热搜词榜单的搜索指数、转化指数、曝光指数、供需比、订单金额、竞争对手和无结果查询等数据。支持按一级、二级、三级类目、关键词、数据周期、账期、指标区间和排序分页查询。

上下游

• 类目 ID 从哪来：用户只说了类目名称时，先用 querylevel1categories → querylevel2categories → querylevel3categories（三级类目同时返回 typeId）查出 类目 ID / 类目类型 ID（typeId） 再填，不要编 ID。

计费与授权

• 付费工具。单次基价参考约 1 青虎积分（2026-10 快照，会调整），报价前先跑 qhkit mcp estimate，以它返回的 baseCredits 为准。
• 按返回结果量计费：返回条数越多实扣越高——报价说「约 X 积分起，以实际扣费为准」，大批量拉取前先说明。
• 本会话首次调用前：把要调用的工具（中文名 + 用途）和预计积分一次性告诉用户，征得同意后本会话内不再重复询问；同一需求要连调上下游工具时，一起列出、一次授权。用户拒绝或只同意一部分时，未同意的不调用。
• 实扣以 call 返回的 credits 为准（已经是青虎积分，不要再换算）；业务数据里自带的「积分 / points」字段是数据源自己的口径，不要引用。
• 同一轮回复内付费调用不超过 10 次；还要更多数据时，先说明还差什么、要再调几次，征得同意后下一轮继续。
• 有付费调用的那一轮，在回复最末尾另起一行、单独一行写：本次共消耗 X 青虎积分（X 为本轮全部 credits 之和，小数按实际写）。

结果处理

• stdout 恒为一行 JSON。成功为 {"ok":true,"stage":"done","name":...,"credits":...,"data":...}；失败为 {"ok":false,"stage":"...","message":"..."}，把 message 原样转告用户。stderr 的提示行不是错误。
• 小结果直接在 data 里。大结果返回 large:true + file（完整 JSON 的本地路径）+ records（记录数）/ fields（字段）/ preview（前几条）——后续筛选、统计、导出一律读 file，不要逐行抄写，也不要凭预览推断全量。
• 记录 ≥ 10 条时整理成表格文件交付（装了 qinghu-excel-export 技能就用它），不要把大数据集铺成聊天里的 markdown 表格；回复保持精简：结论 + 文件 + 不超过 5 行关键预览。
• 结论先行：先回答用户真正关心的问题（值不值得做、谁最强、趋势向上还是向下），再给支撑数据；数字标明平台、站点、周期与样本量，不同站点或周期的数字不要混在一张表里比。
• stage:"validate"：本地校验没过，未发起、未扣费——按 details.inputSchema 改参数后重试。
• stage:"call" / stage:"mcp"：服务端失败（401/50x CLI 已自动重试过）。先 qhkit config show 确认密钥，再转述 message；参数问题先想清楚再改，不要连环试错——失败也可能扣费。

能力边界

• 本技能只负责「Ozon-热搜词榜单」这一项查询（工具 queryhotkeywordrankings）。用户要的数据超出它的返回范围时，用下方上下游工具或同系列技能补齐，不要用名字相近的工具凑合，也不要改用浏览器抓网页。
• 要做完整分析（选品决策、竞品拆解、蓝海挖掘等多步编排）时，转交同系列场景技能：「Ozon-爆款跟卖与选品大师 | 青虎AI」、「Ozon-蓝海赛道挖掘专家 | 青虎AI」、「Ozon-关键词选品专家 | 青虎AI」、「Ozon-竞店截流专家 | 青虎AI」。
• 其他平台 / 其他数据类型，或想按需求检索全部 200+ 个青虎数据工具，用总技能「青虎AI」（qhkit mcp search）。

环境自举（缺什么装什么，不要因环境缺失放弃任务）

本技能依赖 qhkit 命令（npm 包 @iqinghu/qhkit，mcp 命令需 0.14.0+），可完全独立安装。按顺序检测，缺失就地补齐：

1. 有 qhkit 吗？ qhkit config show 能跑通即就绪，跳到第 4 步。

2. 没有 qhkit 但有 node/npm → 全局安装（推荐）：

   bash

   npm i -g @iqinghu/qhkit
   

   默认走 npm 官方源；官方源访问慢或超时（国内网络常见）时，再加镜像参数 --registry=https://registry.npmmirror.com（阿里维护的 npm 官方镜像，仅作网络兜底）。仅当全局安装因权限失败且无法提权时，才退而用 npx @iqinghu/qhkit <命令> ...（npx 必须写包全名）。

3. 连 node 都没有（要求 Node ≥ 18）：先装 Node 再回到第 2 步。

   bash

   # Linux 二进制安装（装到用户目录，无需 root；先校验官方 SHA256 再解包）：
   cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
   cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c -
   mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
   export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
   

   校验行输出 OK 才继续；校验失败就删掉重下，绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时，把两个下载 URL 的前缀 https://nodejs.org/dist 整体换成镜像 https://registry.npmmirror.com/-/binary/node（目录结构相同，SHASUMS256.txt 也有镜像，校验步骤不变）。export PATH 只对当前 shell 生效，跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行（或追加进 ~/.bashrc）。macOS 用 brew install node；Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 x64 换成 arm64。

4. 密钥：无密钥时（命令返回 stage:"config"），执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod（密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417429126 注册/登录后，从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys?urlCode=1788417429126 获取），或设环境变量 QHKIT_TOKEN。

5. 自检：qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。 核对站点（本技能对接国内版 iqinghu.com）：config show 返回的 site 必须是 cn。是 intl（baseHost 为 autoagc.com）说明本机残留了国际版配置——不要按国际站引导用户取密钥，也不要拿国际站的模型清单答复（那边是 gpt-image-2 / gemini-3.1-flash 这类底层模型名，和本技能对不上）；直接把第 4 步的国内站取密钥文案发给用户，拿到密钥后执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod 覆盖。source 为 env 时配置来自环境变量，要请用户删掉 QHKIT_TOKEN / QHKIT_ENV 或把 QHKIT_ENV 改成 prod。只有用户明确说自己用的是国际版（AutoAGC）账号时才保留 intl。调用报 401 / 未登录时同样先跑 config show 核对站点：国内版密钥配在国际站必然 401。

升级：命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}（版本门禁，message 里就是升级命令），或返回 stage:"runtime" 且 message 为「未知命令：mcp」（本机 qhkit 太老），都先升级再重试原命令：

bash

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。安装/配置失败时把具体报错告诉用户（常见：无写权限 → 提示用户提权或改用 npx；无网络 → 让用户处理网络）。