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AI驱动效率:如何高效分析竞品的推广手段

VAE运营乐享圈
理清解决一类题的思路,远远高于解决某一个问题。亚马逊干货,运营思维分享。
379
2025-04-29 14:01
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VAE运营乐享圈
理清解决一类题的思路,远远高于解决某一个问题。亚马逊干货,运营思维分享。

知识爆炸的时代, 之前是找资料或文章难,现在是资料或文章多到筛选难,所以能够高效整合信息,汇总方法很重要。我近期研究了一下卖家精灵的最新AI数据分析功能,一定程度能够高效地分析竞品的推广手段,具有一定的参考意义。结合我的经验今天分享下关于这个AI功能的一些玩法,以及对于竞品分析的思考方向和建议。希望可以抛砖引玉,给大家带来更多的思考和启发。


本文会分为以下几个模块

一、  为什么要做竞品分析

二、  AI数据分析的意义

三、  案例解读竞品分析的模块

四、  一些衍生的技巧的玩法



一.

为什么要做竞品分析

在当今亚马逊日益竞争激烈的市场环境下,竞品分析是我们在产品推广道路上不可或缺的一环。首先,竞品的成功绝非偶然,一个产品能在市场中脱颖而出,必然有其独特的优势和成功的策略。


通过竞品分析,我们可以深入挖掘这些优势背后的逻辑和方法,这不仅能帮我们找到适合自己的推广方向,还能少走弯路,提升成功的概率。而且,市场环境和用户需求是不断变化的,竞品的每一次调整和变化,都可能是对市场趋势的敏锐反应。例如说竞品在排名下降的时候,做了降价,增加会员折扣的动作,并且取得了正向反馈,这样可以让我们更加有效的知道市场的动态变化,以及操作的有效性,根据反馈及时对自己的推广策略进行调整。竞品能做起来,肯定有它们做的比较好的原因,我们去借鉴、模仿甚至超越,我们成功的可能性就会更大。


可能有些朋友会提出质疑:竞品分析会因为场景时间不一样,所以导致分析出来的数据不可靠。


我的观点:我认可是市场是动态变化的,我们也知道不同环境进行测试会因为变量不一致导致结果有差距(这点我相信大多数卖家都深有体会)。同时,我们也可以思考一个问题,为什么有一些公司的产品总能做起来?为什么即使他们的重新上新链接/新款式,也能做起来?其中肯定有变量,但是他们把不确定性变成确定性的东西(形成模式、SOP),再在运营过程针对变量进行及时调整。这就是竞品分析的重要意义之一。


二.

AI数据分析的意义

AI主要是提高效率或者输出效果的一个工具。如果AI能够快速分析、提取信息,那么肯定能提升工作效率。所以我们要重点判断AI对于输出效果的影响。AI输出效果是否具备准确性,是否能完善工作中忽略的信息点,如果可以,AI数据分析的意义就比较大了。


卖家精灵的AI数据分析是以keepa的数据曲线为基础的。如下图,下面的排名会显得一个非常杂乱且没有重点的信息。AI能够帮我们快速提炼出信息,以及会涉及到日常分析容易忽略的点。


功能路径:安装卖家精灵插件在前台listing页面,选择AI数据解读就能生成对应的数据分析报告。



注意:AI不是帮我们进行决策,而是辅助我们进行决策,不能颠倒主次。针对各种AI软件输出的数据内容,我们需要结合自己的经验、类目情况再对进行过滤和筛选,以找出更适合自己的战略方向。


三.

案例解读竞品分析的模块

案例背景(产品已脱敏):

竞品不做价格折扣,排名一个星期内迅速从小类11冲上BSR,目前稳定在BS第一名。


结合AI的keepa数据,剖析竞品的链接:

1.  关键时间点分析

注意首条评论上架时间,比如这个竞品刚上架就有18条评论,且评分还不错,说明是合并了种子链接的。


操作的必要性:竞品做了种子链接这个动作---是否得到了正向反馈---验证正向反馈操作的合理性---方法借鉴。其它分析模块的逻辑也是一样的道理。


另外,针对评论剧增和排名飙升的时间节点也是重点分析的切入口。



2. 评论数曲线分析


打造排名的两大关键点,一个是流量操控,一个是评论操控。流量操控一般是配合测评、广告、站外等操作实现的。反过来,做测评等评论动作的时候,也会反哺流量的提升。


可以从评论的增速(结合你们类目的留评情况),评论内容和质量(带图/带视频的刷的可能性很高),买家的profile(留评率高且都是五星)以及留评率来判断对方操纵评论的证据。


比如参考下图,可以快速提炼评论的数据信息。像大幅度上涨评论的,一般是合并的操作。大幅度掉评的,那么就是种子链接被拆了,或者竞品链接有操纵评论的嫌疑,被亚马逊删掉了部分评价。



3. 价格策略分析

竞品在某一个时间节点做了什么价格调整,这个调整的动作对于排名是正向还是负面的?数据提炼可以让信息一目了然。降价一般是用来拉升排名,通常会配合加大广告投放等操作。


从竞品价格策略来看,一开始不是直接低价。它首先是中等价位,然后再低价(稳排名),最后高价(有排名后提高利润),按照这个价格策略去做布局。


2024年9月30日-2024年10月5日:价格调整为7.99美元。之前最低价格是8.99美元,应该是被抓取到8.99美元的日常价格了,所以做BD的是要求7.99美元。这里的启发是要注意产品日常价格的控价,如果要做秒杀,需要提前维护好价格。


促销折扣大部分都是用了Prime折扣,没有用Coupon。有可能是因为这个类目Prime折扣效果更好,其次Coupon要额外0.6美元的兑换费用,对于低客单产品不太值得。


另外值得注意的是,它价格设置低于9.99美元,应该是想卡 “低价商品亚马逊物流费” 的这个政策。



4.  断货分析


没有断货,一直都有FBA库存。按照BS头部的销量排名来说,说明他们有一定的能力和决心来做这个产品的。在目前竞争日趋白热化的情况下,产品库存的稳定和供应越来越重要,我们都想打造BS链接,但是这个前提也要看我们是否有充足的决心,充分的准备去做这个事情,而不是试一试的态度。


5. 跟卖分析

这个竞品没有被跟卖。出现这个情况的原因,可以先看类目是否有限制、容易触发一些类目审核,以及竞品可能是拥有了BG(brand gating)。


退一步来说,竞品在没有跟卖的前提下推广链接,那么一定程度上没有做一些特别违规的操作,因为可能会连坐大号。另外的角度,如果竞品有违规的操作,而且账号还能健康运营,以及没有小号跟卖转移风险。那么可以判断这个竞品是具备一定的风控能力,所以我们在复制操作之前,也要思考我们的账号是否具备相关的能力。



6.  排名分析

排名与运营操作联动起来,分析运营操作的意义和价值。比如看价格和评分的变化,是否对于排名有影响。(这个最好是配合竞品的流量来分析)



7. 季节性分析

产品的季节性特征不明显且销量除旺季月份外整体波动不大,也就是我们随时都可以切入且对备货数量有一定的参考。



8.  生命周期分析

这里可以分为两个角度去看,一个是类目整体市场趋势,另一个是产品的整个生命周期。


一般大类排名反应了类目市场需求。产品销量上升,但是大类排名出现下降的趋势,一般说明市场需求是增加了(例如,先前100单大类排名到1000,现在100单大类排名只能排到1500名),这个可以综合多个类目竞品的排名和销量走势进行分析。


产品会遇到新品期、成长期,成熟期和衰退期。观察竞品的整个排名走势,可以从中提炼出有效信息,如新品期到成长期花了多长时间?成长期做了哪些操作?成熟期是否还在继续冲排名,还是转维护利润?产品能还能售卖多长时间,什么时候衰退等。



9.  全盘总结

结合以上几点分析,对产品进行了SWOT分析(优势、劣势、机会、威胁),并给出了相应建议和结论。我们可以针对这个总结再去自辨以及思考,AI只是作为参考以及思路的启发,不能完全照搬。



四.

一些衍生的技巧的玩法

针对卖家精灵下载的几份报告,我们可以结合其它AI工具进行再分析,进一步提取链接的共性规律,找到这些做的好竞品有什么可以参考的运营工作,也可以结合竞品的数据来摸清楚市场的规律。


以下是提示词参考:

帮我分析 [X] 份亚马逊竞品链接的推广报告,提取它们在运营节奏、价格策略、促销活动、库存管理、品牌保护、排名优化等方面存在的共性规律,以便为我后续推广产品提供借鉴。同时,请指出这些竞品的推广策略中有哪些亮点和不足之处,以及我应该如何结合这些规律来制定更有效的推广方案,实现对竞品的超越。


AI分析样本1:


AI分析样本2:



AI能够提高效率但不能保证效果100%是正确。在信息爆炸的时代,有一个工具能够快速给你整合资源信息,并提供有价值的信息作为参考,能够帮助你推广决策还是很不错的。特别是如果你对整体的分析框架,分析的结论不太熟悉,AI数据分析对你的作用会更大。没有绝对好的工具,只有是否适合自身的工具。


产品重要还是运营重要,它们不是切割出来的,而是相辅相成的。这个仅是产品打造起来的某一些方面,成功并非偶然,也不是单个因素决定的。还需要结合其它维度的进行分析,如站外流量,广告架构和关键词流量分析等等。


理清解决一类问题的思路,远远高于解决某个问题。以上就是今天分享的内容,如果以有疑问或者想要进一步探讨的,欢迎一起交流。

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