1、核心关键词+属性/卖点+产品类目+长尾/下拉框词
2、核心关键词+卖点+属性类目相关词+促销关键词+精准长尾关键词
3、核心关键词+属性(属性较多，例如型号、尺寸、材质)+卖点+长尾词
4、营销词+卖点+主关键词+属性词+修饰词+副关键词/长尾关键词
6、产品型号词+规格+品牌+产品词
7、经销方式+产品型号+规格+品牌+产品词
9、核心关键词+卖点+属性类目相关词+促销关键词+精准长尾关键词+下拉关键词
10、营销词+卖点+主关键词+属性词+修饰词+副关键词+长尾关键词
11、地区词/季节词/品牌词/+产品卖点+功能属性+产品词
关键词标红降重可以通过以下三种方式：
首先，可以尝试使用同义词或相似词替换原有的关键词，以达到降重的效果。
其次，可以尝试使用被动语态或倒装语序等特殊语法结构，将原有的句子表达方式进行调整，以避免重复使用关键词。
最后，也可以通过调整文章的结构或整合一些内容来避免重复使用关键词，以达到降重的效果。
关键词聊天法是一种基于关键词提取和匹配的聊天方式，通过识别用户输入的文本中的关键词，生成相应的回复。这种方法可以提高聊天机器人的响应速度和准确性，实现与用户的简单交流。训练关键词聊天法的过程主要包括以下几个步骤：
1. 数据收集：收集大量的聊天对话数据，包括用户与聊天机器人之间的对话。这些数据将用于训练和优化模型。
2. 数据预处理：对收集的对话数据进行预处理，如去除标点符号、转换为小写等。此外，还可以使用分词工具对文本进行分词，以便更好地提取关键词。
3. 关键词提取：使用关键词提取算法从对话文本中提取关键词。这些关键词将用于生成回复。
4. 回复生成：根据提取的关键词，生成相应的回复。可以使用规则匹配、模板匹配等方法，也可以使用机器学习模型（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行自动回复生成。
5. 评估与优化：评估聊天机器人的性能，如准确率、回复质量等。针对评估结果，对模型进行优化，如调整关键词提取算法、回复生成算法等。
6. 集成与应用：将训练好的模型集成到聊天机器人中，实现与用户的实时互动。
需要注意的是，关键词聊天法具有一定的局限性，适用于简单、明确的问答场景。对于复杂、抽象的问题或涉及多个主题的对话，关键词聊天法可能无法给出满意的回复。在实际应用中，可以结合其他聊天方法，如基于语义理解的聊天机器人、情感分析等，以提高聊天机器人的综合性能。