小类目标题快速归类
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想系统掌握亚马逊广告的投放逻辑与底层闭环？
这篇文章从下面几个点出发：
第一，选品插件下载小类目前100名表格归类
第二，把相关标题放到词频工具快速统计
第三，结合GPT4.0翻译进行人工归类熟悉
第四，GPT4.0归类标题和一味君思考
第一，选品插件下载小类目前100名表格归类
铁子们看我的表格，我在第1篇文章就带你们进行产品【大归类】，也就是把最重要最关键的产品形态归类下面，比如下图所示：
那么接下来我们要思考一个问题，进入某个新类目，我们如何快速快速快速把标题的重要卖点按照下图插入卖点顺序？
首先我们要快速找到答案，不要磨磨唧唧，我之前的方法是：
直接把标题利用表格拆解相关记录仪的标题，然后做词频统计，最后再来做单词跟归类，单词跟可以归类为【共性单词跟】和【属性单词跟】，【属性单词跟】又可以划分为【标配属性单词跟】和【选配属性单词跟】，如果一款产品都共同有的属性，就叫做【标配属性单词跟】，比如记录仪都是有录像功能和监控功能，那么这些属性叫标配属性，不叫产品卖点，卖点就是这个产品可能有也可能没有的卖点，所以叫【选配属性单词跟】。
按照上面的方法，直接用表格可以做归类，但是时间有点忙，以及铁子们需要对表格有点熟悉才行。
你们思考一下，还有什么方法可以有效快速解决？
第二，把相关标题放到词频工具快速统计
下面是快速的方法，直接把相关记录仪的所有标题放到AMZ123词频统计工具上：
AMZ123词频统计官网：
https://www.amz123.com/tools-wordcounter
把词频统计的表格下载下来：
不得不夸一下，AMZ123这个工具确实NB，因为还有两个单词统计，三个单词统计，比我们直接用表格统计数据快多了。加上又是免费的，所以强烈推荐老铁们使用。
看到上面这份表格数据，如果是你怎么处理？怎么快速把属性卖点找出来？
如果是君哥我的话，我会马上做统计，如下图所示：
我只需要统计标题里面出现10个词频以上，记录仪加起来有77条标题，如果某一个属性都没有在77个标题里面出现累计出现10次以上，那么大概率不是热爱属性或者未来有可能爆发的属性卖点，君哥这篇文章统计【词频】超过10个以上，老铁们也可以统计超过5个以上的。
那么这些单词跟是不是可以划分为【共性单词跟】和【属性单词跟】？对不对老铁？
什么是【共性单词跟】，比如记录仪英文单词，dash cam， 这两个单词跟没有带任何属性的词根叫【共性单词跟】，再比如 car camera， 也叫记录仪的意思，字面意思就是汽车摄像机，英文叫记录仪意思，那么car 和camera也叫【共性单词跟】。
比如4K, 2K, front, rear等等，这些叫属性单词跟，直接从英文就可以知道是【带的属性单词跟】。
那么这个【二次加工【人工思维】】表格，第一时间要干嘛？ 直接把【共性单词跟】归类出来， 因为共性单词跟少，只有几个而已，那么剩下来的就是【属性单词跟】，对不对？ 先把少的统计出来，剩下来的就是其他单词跟。
接着君哥我有把【属性单词跟】进行再归类，归类为【标配属性单词跟】和【选配属性单词跟】，那么【选配属性单词跟】是不是就是我们想要知道的卖点属性？比如下图：
第三，结合GPT4.0翻译进行人工归类熟悉
老铁们，看到上面这张图觉得很惊讶对不？ 也可能有问题，比如把单词跟放到翻译软件不会很准，那么君哥我是如何又快又准的应用呢？
直接上GPT4.0来翻译这些【属性单词跟】，如下图所示：
再看GPT4.0翻译：
一句话NB，然后君哥我把翻译放到表格里面做归类，比如64GB这些，我根据中文的意思，就自己归类为【存储】，这些都是生活经验，或者直接归类为【内存卡】，4K 1080P这些等等归类为镜头，所以我直接按照中文和英文，以及生活的理解做【归类】，剩下来我归类不出来的，我归类为【属性】，也就是记录仪大概率是【标配属性单词跟】，那么根据这些经验和资料，得到数据，如下截图：
6个属性就出来了。
第四，GPT4.0归类标题和一味君思考
我们再来看看，如果叫GPT4.0去操作，它是如何归类的，看看我给GPT的任务：
接着下面这张图片：
可以得知，和我用表格归类的属性差不多。
然后再去结合下面的操作：
再去细节77条标题细节（10分钟）
AMZ123的词频工具的二个单词统计
以及我们表格人工统计的选配属性
以及GPT4.0给出来的参考数据
我们就可以归类得到6个主要卖点，如下图：
这篇文章从下面几个点出发：
第一，选品插件下载小类目前100名表格归类
第二，把相关标题放到词频工具快速统计
第三，结合GPT4.0翻译进行人工归类熟悉
第四，GPT4.0归类标题和一味君思考
第一，选品插件下载小类目前100名表格归类
铁子们看我的表格，我在第1篇文章就带你们进行产品【大归类】，也就是把最重要最关键的产品形态归类下面，比如下图所示：
那么接下来我们要思考一个问题，进入某个新类目，我们如何快速快速快速把标题的重要卖点按照下图插入卖点顺序？
首先我们要快速找到答案，不要磨磨唧唧，我之前的方法是：
直接把标题利用表格拆解相关记录仪的标题，然后做词频统计，最后再来做单词跟归类，单词跟可以归类为【共性单词跟】和【属性单词跟】，【属性单词跟】又可以划分为【标配属性单词跟】和【选配属性单词跟】，如果一款产品都共同有的属性，就叫做【标配属性单词跟】，比如记录仪都是有录像功能和监控功能，那么这些属性叫标配属性，不叫产品卖点，卖点就是这个产品可能有也可能没有的卖点，所以叫【选配属性单词跟】。
按照上面的方法，直接用表格可以做归类，但是时间有点忙，以及铁子们需要对表格有点熟悉才行。
你们思考一下，还有什么方法可以有效快速解决？
第二，把相关标题放到词频工具快速统计
下面是快速的方法，直接把相关记录仪的所有标题放到AMZ123词频统计工具上：
AMZ123词频统计官网：
https://www.amz123.com/tools-wordcounter
把词频统计的表格下载下来：
不得不夸一下，AMZ123这个工具确实NB，因为还有两个单词统计，三个单词统计，比我们直接用表格统计数据快多了。加上又是免费的，所以强烈推荐老铁们使用。
看到上面这份表格数据，如果是你怎么处理？怎么快速把属性卖点找出来？
如果是君哥我的话，我会马上做统计，如下图所示：
我只需要统计标题里面出现10个词频以上，记录仪加起来有77条标题，如果某一个属性都没有在77个标题里面出现累计出现10次以上，那么大概率不是热爱属性或者未来有可能爆发的属性卖点，君哥这篇文章统计【词频】超过10个以上，老铁们也可以统计超过5个以上的。
那么这些单词跟是不是可以划分为【共性单词跟】和【属性单词跟】？对不对老铁？
什么是【共性单词跟】，比如记录仪英文单词，dash cam， 这两个单词跟没有带任何属性的词根叫【共性单词跟】，再比如 car camera， 也叫记录仪的意思，字面意思就是汽车摄像机，英文叫记录仪意思，那么car 和camera也叫【共性单词跟】。
比如4K, 2K, front, rear等等，这些叫属性单词跟，直接从英文就可以知道是【带的属性单词跟】。
那么这个【二次加工【人工思维】】表格，第一时间要干嘛？ 直接把【共性单词跟】归类出来， 因为共性单词跟少，只有几个而已，那么剩下来的就是【属性单词跟】，对不对？ 先把少的统计出来，剩下来的就是其他单词跟。
接着君哥我有把【属性单词跟】进行再归类，归类为【标配属性单词跟】和【选配属性单词跟】，那么【选配属性单词跟】是不是就是我们想要知道的卖点属性？比如下图：
第三，结合GPT4.0翻译进行人工归类熟悉
老铁们，看到上面这张图觉得很惊讶对不？ 也可能有问题，比如把单词跟放到翻译软件不会很准，那么君哥我是如何又快又准的应用呢？
直接上GPT4.0来翻译这些【属性单词跟】，如下图所示：
再看GPT4.0翻译：
一句话NB，然后君哥我把翻译放到表格里面做归类，比如64GB这些，我根据中文的意思，就自己归类为【存储】，这些都是生活经验，或者直接归类为【内存卡】，4K 1080P这些等等归类为镜头，所以我直接按照中文和英文，以及生活的理解做【归类】，剩下来我归类不出来的，我归类为【属性】，也就是记录仪大概率是【标配属性单词跟】，那么根据这些经验和资料，得到数据，如下截图：
6个属性就出来了。
第四，GPT4.0归类标题和一味君思考
我们再来看看，如果叫GPT4.0去操作，它是如何归类的，看看我给GPT的任务：
接着下面这张图片：
可以得知，和我用表格归类的属性差不多。
然后再去结合下面的操作：
再去细节77条标题细节（10分钟）
AMZ123的词频工具的二个单词统计
以及我们表格人工统计的选配属性
以及GPT4.0给出来的参考数据
我们就可以归类得到6个主要卖点，如下图：
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