方案背景图

「京东违禁词检查」是「龙虾部署大师」技能市场中的文案合规检测技能:它批量检测京东商品详情页文本是否包含广告法风险词,输入商品链接和可选自定义违禁词后,检查标题、卖点、促销、参数和页面全文,合并内置 500+ 违禁词与用户补充词,返回违规商品数、命中词、命中区域和错误列表。

技能效果

审三条京东文案时,它逐条标出国家级、史上最强、包治百病、永不褪色等违禁词的位置和违规类型,并附上合规替换写法和广告法条款。

京东违禁词检查技能对话示例:广告法绝对化用语标注与替换

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广告法极限词,罚款重又难自查

"最""第一""国家级"这类广告法极限词,一旦出现在商品文案里,轻则下架整改、重则面临处罚。但人工自查很容易漏:风险词可能藏在标题、卖点、促销文案或参数表的任何角落,多个商品页逐字核对既慢又难免看走眼,新品上架前临时检查更容易出纰漏。

这个技能能帮你查什么

它把上架前的合规自查自动化。它先校验京东商品链接和自定义违禁词参数是否合法;再批量检查标题、卖点、促销和页面全文中的风险词;检测时会把内置的 500+ 违禁词库与你补充的品牌内部禁用词合并;最后返回检查了几个商品、几个违规、命中了哪些词、出现在哪个区域,以及处理过程中的错误信息。它还会区分未登录、风控、验证码、页面加载失败等情况,让结果可信。

逐个文本区域扫一遍 标题 卖点 促销文案 参数 页面全文 · 内置 500+ 词 + 自定义词

检查跑完,它把命中点定位到具体商品和区域,让整改有的放矢:

输入商品链接 批量扫描全文 输出命中词 / 区域 / 违规数

用前须知

该技能需要 Python、AI agent gateway、skillcore 服务和 Chrome,京东账号需在浏览器中登录;图片中的文字 OCR 检测尚待对接,暂以文本区域检测为主;无需独立 API Key。

怎么用它

用法是把要检查的京东商品链接和补充词用自然语言交给它即可。例如可以这样对它说:

可以这样对它说

  • "检查这三个京东商品页,标题和详情有没有广告法违禁词,按位置列。"
  • "把这些京东链接批量跑一遍,尤其看最字和夸大宣传,结果分商品列。"
  • "新品上架前先查文案,额外把限时秒杀和促销区也算进去。"

它适合这些场景:商品上架前检查广告法极限词和敏感营销表述;多个京东商品页批量排查标题和详情风险;品牌方新增内部禁用词、要与默认词库合并检测;运营遇到页面违规整改、需要定位具体命中位置。

大家常问

广告法里的极限词到底指什么?京东商品文案里常见的有哪几类?

极限词又称绝对化用语,指「最」「第一」「唯一」「国家级」这类无法客观验证、依《广告法》第九条禁用的表述。京东文案里常见有六类:绝对化用语、虚假功效承诺、国家级/行政认定、贬低同行的排他、虚构时限数量、违禁敏感词。「京东违禁词检查」内置 500+ 词库可合并自定义词,自动标出标题、卖点、促销、详情里的命中词与位置。

广告法极限词定义与京东文案六类违禁词——ClawBot 对话示例

京东商品标题、卖点里用了极限词,可能面临什么后果?

法律层面,依《广告法》第五十七条可处 20 万至 100 万元罚款,情节严重吊销执照,还可能被职业索赔人专门盯上发起索赔。平台层面,京东按违规等级处理:一般违规商品下架扣分,严重违规限制发布甚至关店清退。上架前用「京东违禁词检查」逐项自查、整改后复检,是把风险拦在前面的低成本做法。

京东标题卖点极限词的法律处罚与平台扣分后果——ClawBot 对话示例

把最好改成拼音、谐音或英文,还算不算广告法违禁词?

算,依然违规。市场监管按「实质性认定」原则,看你实际表达的含义而非字面形式;只要受众能理解成「最好」,写成 zuihao、醉好、Best 一样会被认定为变相使用违禁词,已有大量处罚案例,平台检测系统也能识别拼音、谐音、英文变体。与其打擦边,不如用「值得推荐」「品质之选」等合规表达,配合「京东违禁词检查」逐条核对替换。

极限词改拼音谐音英文仍违规的实质性认定——ClawBot 对话示例

为什么违禁词检查要同时看标题、卖点、促销和详情全文,而不只看标题?

违规词遍布各文本区域,标题只占整页一两成内容;卖点常写「销量第一」、促销爱用「仅此一天」、详情参数易出现「国家级」「顶级面料」。处罚不分出现位置,只要页面任意处命中就属违规,且平台巡查与职业打假都是整页扫描。所以「京东违禁词检查」一次覆盖标题、卖点、促销、详情全文并定位命中区域,图片 OCR 检测尚待对接。

违禁词检查需覆盖标题卖点促销详情全文的原因——ClawBot 对话示例

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想用上这个技能?

「京东违禁词检查」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。

还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。

注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

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