讓 AI 接管你的亞馬遜廣告：Claude Code + Amazon Ads API 實戰指南

寫在前面

如果你是跨境電商賣家,你大概率經歷過這樣的痛苦:

每週花 2-3 小時登入 Seller Central,手動下載廣告報告,在 Excel 裡翻來覆去看 ACOS,然後一個個 campaign 調 bid、加負面詞。幹了半年,ACOS 還是 40% 以上。

今天這篇文章,教你用 Claude Code(Anthropic 的 AI 程式設計助手)+ Amazon Ads API,讓 AI 直接幫你管理廣告。不是概念,是我們剛跑通的實操。

最終效果:AI 可以自主拉取廣告資料、分析 ACOS、調整 bid、添加負面詞、生成週報 — 全程不需要你打開瀏覽器。

MCP 是什麼,為什麼它是一次維度升級

在講具體操作之前,我想先聊清楚一件事:MCP 不是一個工具,它是一種能力結構的變化。

沒有 MCP 的 AI:一個很聰明的瞎子

你跟 ChatGPT 或者 Claude 聊亞馬遜廣告最佳化,它能給你很好的建議:降 bid、加負面詞、暫停零轉化 campaign。但聊完之後呢?

你需要自己登入 Seller Central,自己找到那個 campaign,自己改 bid,自己下載報告驗證。

AI 是你的軍師,但它看不見戰場,也摸不到武器。

有 MCP 的 AI:長了眼睛和手

MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 設計的一個開放協議,讓 AI 可以連接外部工具和資料來源。簡單說:

• 沒有 MCP:你告訴 AI 問題,AI 告訴你答案,你自己去執行
• 有了 MCP:AI 自己看資料、自己分析、自己執行、自己驗證

用一個類比:

沒有 MCP 的 AI 像一個遠端顧問 — 你把截圖傳給他,他給你建議,你自己操作。

有 MCP 的 AI 像一個坐在你工位上的營運人員 — 他直接看你的後台,直接改,改完自己檢查。

維度差異:資訊密度 × 反應速度 × 執行閉環

最關鍵的升級是最後兩行:反應頻率和閉環。

廣告最佳化本質上是一個反饋迴圈:改動 → 觀察資料 → 判斷 → 再改動。這個迴圈轉得越快,最佳化收斂得越快。

手動操作時,這個迴圈是週級的 — 每週看一次資料,做一次調整。

用 MCP + API,這個迴圈可以是日級甚至小時級的。

一年 52 次迭代 vs 一年 365 次迭代。 這不是效率提升,這是維度碾壓。

資深營運視角:高手有沒有 MCP,差距有多大?

你可能會想:我就是那個資料營運高手,Excel 樞紐分析表信手拈來,搜尋詞報告閉著眼都能分析。MCP 對我有什麼用?

我們來做一個思想實驗。假設兩個同樣優秀的亞馬遜營運人員,經驗 5 年以上,對廣告的理解完全一致。唯一的區別:一個有 MCP,一個沒有。

第 1 週:幾乎沒有差距

兩個人都做了同樣的事:下載搜尋詞報告、找到零轉化詞、加負面詞、降 bid。手動高手可能花了 3 小時,MCP 營運人員花了 20 分鐘。結果一樣。

你會說:不就是省了點時間嘛。

第 1 個月:差距開始出現

MCP 營運人員每天花 5 分鐘讓 AI 掃一遍資料。第 8 天他發現某個搜尋詞突然起量了(「sensory friendly remote control car」),立刻建了精準廣告組。手動高手要到週末才看資料,發現時已經是第 12 天了 — 晚了 4 天,錯過了 Amazon 演算法給新詞的流量紅利視窗。

MCP 營運人員還發現一個 campaign 的 ACOS 在週三突然從 20% 飆到 55%。AI 自動排查:是一個競品在那天上了 coupon,搶走了點擊。當天就暫停了那個詞的競價。手動高手週末看到的是一週的平均 ACOS 35% — 看不出週三的異常,也就不會做任何操作。

差距本質:不是能力差距,是感知顆粒度差距。

同一個資料高手,週頻看資料看到的是「模糊的平均值」,日頻看到的是「清晰的波動」。就像 720p 和 4K 的區別 — 眼睛一樣好,但螢幕解析度不一樣。

第 3 個月:差距變成結構性的

MCP 營運人員已經累積了 90 天的日頻資料,他的 AI 能回答這種問題:「過去 3 個月,哪些搜尋詞在週末的轉化率比工作日高?」然後自動在週五晚上加 bid,週一早上降回來。

手動高手有同樣的洞察力,但他沒有這個資料基礎。週度報告裡看不到星期幾的差異。他可能隱約感覺週末轉化好,但無法量化,也沒有精力每週手動做兩次 bid 調整。

差距本質:時間累積的資料密度,變成了不可追趕的資訊優勢。

第 6 個月:差距變成代際差距

MCP 營運人員的 AI 已經形成了這個品類的「肌肉記憶」:

• 知道哪些詞在換季時搜尋量會漲
• 知道競品什麼時候上 coupon(因為每次 ACOS 異常都記錄了原因)
• 知道哪個價位區間的轉化率最優
• 知道新品上架後第幾天開始投廣告效果最好

手動高手同樣擁有這些經驗 — 但在他的腦子裡。每次換一個助理、換一個產品線、開一個新站點,這些經驗要重新教一遍。而 MCP 營運人員的經驗在檔案系統裡 — session_handoff.md、optimization_log.md、weekly_kpi.md — AI 讀一遍就能繼承全部上下文。

手動高手的天花板是他一個人的時間和精力。

MCP 營運人員的天花板是他接入了多少個 AI Agent。

量化一下這個差距:

最殘酷的一行是最後一行。 同樣的起點,一年之後,一個人迭代了 52 次,另一個人迭代了 365 次。兩年之後是 104 vs 730。營運能力的成長是複利的 — 每次迭代的經驗都會讓下一次更精準。7 倍的迭代速度,兩年下來,是完全不同的段位。

這不是「工具好不好用」的問題。這是「你的經驗以什麼速度累積」的問題。

預測:有 MCP 和沒 MCP 的賣家,差距會怎樣演變

現在(2026 Q1):早期紅利階段

大多數賣家還在手動操作。少數人開始用第三方工具(Helium 10、Perpetua 等)做半自動化。極少數人直連 API。

此時 MCP 的優勢主要是效率 — 省時間,少出錯。

6 個月後(2026 Q3):工具鏈成熟

MCP 生態會更完善。今天我們踩的坑(MCP 包 bug、報告生成慢)會被社群解決。API 呼叫會被封裝成開箱即用的工具。

此時的差距變成決策品質 — 有 MCP 的賣家能看到更細粒度的資料,做更精準的決策。比如即時發現某個搜尋詞在凌晨 3 點轉化率特別高,自動加 bid。手動操作根本不可能捕捉這種訊號。

1-2 年後(2027-2028):AI Agent 自治

AI Agent 不再需要人類發指令。它會自己制定最佳化計劃、執行、驗證、迭代。人類的角色從「操作員」變成「審批者」 — 你只需要設定目標(ACOS < 25%、月銷 > $5K),AI 自己想辦法達成。

此時沒有 MCP 能力的賣家,就像今天還在用紙本帳本記帳的人一樣。不是說他們活不了,但他們的營運成本和反應速度,會被有 AI Agent 的競爭對手遠遠甩開。

一句話總結

MCP 不是讓 AI「更好用」。它是讓 AI 從「顧問」變成「員工」。

一個顧問再聰明,一週只來一次。一個員工可以 7×24 盯著你的廣告。

好了,理解了這個,我們來看具體怎麼做。

一、你需要什麼

前置要求:

• 你得有 Amazon Seller Central 帳號和正在跑的 SP 廣告
• 基本的命令列使用能力(不需要會程式設計)

二、申請 Amazon Ads API(約 3 天)

這一步很多人被勸退了。其實 Direct Advertiser 的申請流程比想像中簡單。

Step 1: 註冊 Amazon Developer 帳號

用你 Seller Central 的信箱,到 developer.amazon.com 註冊。

Step 2: 建立 Login with Amazon (LwA) Security Profile

1. 進入 LwA Console
2. 點 "Create a New Security Profile"
3. 名字隨便取,比如 "My Ads API"
4. 記下 Client ID 和 Client Secret

Step 3: 提交 API 申請

1. 打開 Amazon Ads Advanced Tools Center
2. 用你的廣告帳號登入
3. 點 "My Apps" → 關聯你剛建立的 Security Profile
4. 選擇 scope:advertising::campaign_management(這一個就夠了,包含了 reporting)

踩坑提醒:申請提交後 Amazon 不會發郵件通知。你需要自己回到 Advanced Tools Center 檢查狀態。我們等了 48 小時才發現已經通過了。

Step 4: 取得 OAuth Refresh Token

API 批准後,你需要做一次 OAuth 2.0 授權拿到 refresh token。

# oauth_token.py — 一次性運行,拿到 refresh token
import http.server
import urllib.parse
import webbrowser

CLIENT_ID = "你的_client_id"
REDIRECT_URI = "http://localhost:8080/callback"
SCOPES = "advertising::campaign_management"

# Step 1: 打開瀏覽器授權
auth_url = (
    f"https://www.amazon.com/ap/oa?"
    f"client_id={CLIENT_ID}&"
    f"scope={SCOPES}&"
    f"response_type=code&"
    f"redirect_uri={REDIRECT_URI}"
)
webbrowser.open(auth_url)

# Step 2: 本地伺服器接收回調
class Handler(http.server.BaseHTTPRequestHandler):
    def do_GET(self):
        query = urllib.parse.urlparse(self.path).query
        params = urllib.parse.parse_qs(query)
        code = params.get("code", [""])[0]
        print(f"\n授權碼: {code}")
        print("用這個 code 換 refresh token(見下文)")
        self.send_response(200)
        self.end_headers()
        self.wfile.write(b"Done! Go back to terminal.")

server = http.server.HTTPServer(("localhost", 8080), Handler)
print("等待 Amazon 回調...")
server.handle_request()

拿到 authorization code 後,換 refresh token:

curl -X POST "https://api.amazon.com/auth/o2/token" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=authorization_code&code=你的授權碼&client_id=你的CLIENT_ID&client_secret=你的SECRET&redirect_uri=http://localhost:8080/callback"

返回的 JSON 裡有 refresh_token,這是你最重要的憑證,保存好。

三、設定 Claude Code MCP Server

MCP 是 Claude Code 的工具擴充協議。設定好後,Claude Code 就能直接呼叫 Amazon Ads API。

方案 A:使用 amazon-ads-mcp 包(推薦但有坑)

# 安裝
pipx install amazon-ads-mcp

# 在專案根目錄建立 .mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "amazon_ads": {
      "command": "amazon-ads-mcp",
      "args": ["--transport", "stdio"],
      "env": {
        "AUTH_METHOD": "direct",
        "AMAZON_AD_API_CLIENT_ID": "你的_client_id",
        "AMAZON_AD_API_CLIENT_SECRET": "你的_secret",
        "AMAZON_AD_API_REFRESH_TOKEN": "你的_refresh_token",
        "AMAZON_AD_API_PACKAGES": "profiles,campaign-manage,sponsored-products,reporting-version-3"
      }
    }
  }
}

坑:截至 2026-03-23,amazon-ads-mcp v0.2.18 的 Code Mode 有一個 import bug(get_authenticated_client),導致 Reporting API 呼叫失敗。Campaign List 等基礎功能正常。如果你遇到了,用方案 B。

方案 B:直接用 curl(更穩定)

不依賴任何第三方套件,Claude Code 透過 Bash 工具直接呼叫 API。我們實際生產環境就是這麼用的。

# 刷新 access token(每小時過期一次)
curl -s -X POST "https://api.amazon.com/auth/o2/token" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=refresh_token&refresh_token=你的TOKEN&client_id=你的ID&client_secret=你的SECRET"

# 拉 SP campaigns 列表
curl -s -X POST "https://advertising-api.amazon.com/sp/campaigns/list" \
  -H "Amazon-Advertising-API-ClientId: 你的CLIENT_ID" \
  -H "Amazon-Advertising-API-Scope: 你的PROFILE_ID" \
  -H "Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/vnd.spCampaign.v3+json" \
  -H "Accept: application/vnd.spCampaign.v3+json" \
  -d '{"stateFilter":{"include":["ENABLED","PAUSED"]},"maxResults":100}'

為了方便複用,我們封裝了一個 shell 工具:

# tools/ads_api.sh — source 後即可使用
# ads_refresh_token    — 刷新 token
# ads_list_campaigns   — 列出所有活躍 campaigns
# ads_list_keywords    — 列出某 campaign 的關鍵詞和 bid
# ads_request_report   — 請求非同步報告(ACOS、花費、銷售等)

Claude Code 會自動 source 這個檔案然後呼叫裡面的函數。

四、你能用 API 做什麼

4.1 即時拉取 Campaign 資料

你: 拉一下 US 站所有活躍的 SP campaigns

Claude Code: [呼叫 API] 找到 13 個 ENABLED campaigns:
  Boys 3-5Y    $30/day  Manual
  Girls 5-7Y   $30/day  Manual
  ...

比 Seller Central 快的地方:不需要等頁面載入,不需要手動導航,直接拿到結構化資料。

4.2 驗證 bid 和負面詞

你: 檢查 "Unisex 8-11Y" campaign 的關鍵詞 bid 是否正確

Claude Code: [呼叫 Keywords API]
  kids socks        Exact  $0.38  ENABLED
  socks for kids    Exact  $0.44  ENABLED
  ...全部 21 個關鍵詞已列出

4.3 拉取效能報告(ACOS、花費、銷售)

這個用的是 V3 Reporting API,非同步的:

你: 拉上週的 campaign ACOS 資料

Claude Code:
  1. [請求報告] reportId: abc-123, 狀態 PENDING
  2. [輪詢 30 秒一次] ...
  3. [約 30 分鐘後] 報告完成,下載中...

  Campaign        花費     銷售    ACOS
  Girls 5-7Y     $5.27   $22.99   22.9%
  Boys 3-5Y      $1.58   $13.88   11.4%
  ...

注意:V3 Reporting API 生成報告需要約 30 分鐘,不是即時的。Claude Code 會自動在背景輪詢等待。

4.4 搜尋詞分析

你: 拉 3/20-3/22 的搜尋詞報告

Claude Code: [請求 spSearchTerm 報告]
  21 個搜尋詞,花費最高的:
  "socks for toddler boys"   $0.60  0 orders
  "girls socks 4-6 years"    $0.56  0 orders
  ...
  建議:流量極度分散,每個詞只有 1 click。
  需要集中預算到轉化詞上。

五、可用的 API 端點速查

所有端點都需要這些 header:

Amazon-Advertising-API-ClientId: 你的 Client ID
Amazon-Advertising-API-Scope: 你的 Profile ID
Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN
Content-Type: application/vnd.spXxx.v3+json
Accept: application/vnd.spXxx.v3+json

六、Profile ID 怎麼拿

Profile ID 是每個站點的唯一標識。用這個介面取得:

curl -s "https://advertising-api.amazon.com/v2/profiles" \
  -H "Amazon-Advertising-API-ClientId: 你的CLIENT_ID" \
  -H "Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN"

返回的 JSON 裡每個 profile 都有 profileId 和 countryCode,比如:

• US 站: 1234567890 (marketplace: ATVPDKIKX0DER)
• CA 站: 0987654321 (marketplace: A2EUQ1WTGCTBG2)

七、安全注意事項

必須做的:

1. 建立 .gitignore,排除所有包含 token 的檔案:

.mcp.json
tools/.amazon_ads_token.json
*.token

1. 不要把 Client Secret 和 Refresh Token 提交到任何公開儲存庫
2. Refresh Token 權限很大(可以修改你的廣告),保管好

建議做的:

1. 把憑證存在獨立檔案裡,程式碼透過環境變數或檔案讀取引用
2. 定期檢查 API 操作日誌,確保只有預期的呼叫

八、實戰效果

我們用這套方案管理一個童裝品類的美國站廣告(約 20 個 SP campaigns),實際體驗:

最大的改變不是速度,而是頻率 — 以前一週看一次資料,現在 AI 可以每天看,甚至每小時看。問題發現得更早,反應更快。

九、踩坑總結

1. API 申請無郵件通知 — 提交後自己去 Advanced Tools Center 查狀態
2. advertising::campaign_management 已包含 reporting — 不需要單獨的 reporting scope
3. V3 Reporting 不是即時的 — 報告生成需要約 30 分鐘,要做好輪詢機制
4. amazon-ads-mcp 包有 bug (v0.2.18) — 建議直接用 curl 更穩定
5. 7 天歸因視窗 — purchases7d 和 sales7d 需要等 7 天才準確,剛調完 bid 別急著下結論
6. Campaign List API 預設返回 ARCHIVED — 記得加 stateFilter 過濾
7. Campaign 級和廣告組級負面詞是不同的 endpoint — campaign 級用 /sp/campaignNegativeKeywords/list

十、下一步

這套方案目前涵蓋了 SP (Sponsored Products) 廣告。如果你還跑 SB (Sponsored Brands) 或 SD (Sponsored Display),API 同樣支援,只是 endpoint 和 Content-Type 不同。

更進階的玩法:

• 自動化週報:每週一自動拉資料,生成 ACOS 對比表
• 異常告警:某 campaign 的 ACOS 突然飆升,自動暫停並通知
• 競價最佳化:根據轉化率自動調整 bid(這個要謹慎,建議先手動驗證邏輯)
• 搜尋詞挖掘:自動發現高轉化搜尋詞,建精準比對廣告組

如果你也在用 Claude Code 做跨境電商營運,歡迎交流。這條路我們剛走通,還有很多可以最佳化的空間。

本文基於 2026 年 3 月實際專案經驗。Amazon API 的介面和審批流程可能隨時變化,請以官方文件為準。