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大卖家的出单成长模型！高效搭建《产品关键词词库模型》的新方法

跨境电商鹰熊汇

9967

2024-02-26 13:40

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跨境电商鹰熊汇

大家好，我是法老，一名8年亚马逊操盘手，先后担任赛维时代，泽宝创新运营经理，现带着自己的团队做亚马逊卖家，擅长亚马逊运营数据量化模型搭建与运营SOP流程设计。

关键词库是我们亚马逊卖家运营的基石，贯穿着产品开发、产品上架、产品推广整个过程......是一个非常重要的环节。今天跟大家来具体聊聊如何高效的搭建产品关键词词库模型，来提升我们在亚马逊日常运营工作中的运营效率。

一.什么是模型

在聊词库模型前，我想先跟大家聊聊模型。“模型”对我们的意义是什么？

我认为模型是一种基于对业务系统而深刻的理解，在相应业务问题来临的时候可以快速提供从数据收集、整理、分析，到决策执行的一种专业化的解决方案。

为什么大公司会成长为大公司其中很大部分原因是因为其从过往的成功和失败经验不断总结，并把这些经验转化为知识模型去应对未来业务会面临的问题，而这些知识模型会从个人的能力经验变为组织的能力。这也是为什么大公司整体的输出能力更强、更稳定且更高效的原因。

在当前日益内卷的跨境时代，一家公司有多少厉害的运营我觉得不是企业发展的核心，核心是这些个人的运营能力是否能沉淀和复制到组织中，成为组织的运营能力和决策能力。

二.关键词库的意义

关键词库模型的搭建，首先我们谈谈关键词库的意义。

我发现很多公司并不重视关键词库的搭建，其中一个很重要的原因是因为对关键词库的作用和意义没有一个系统的认知。

我认为关键词库是我们运营的基石，贯穿着产品开发、产品上架、产品推广是一个非常重要的环节：

1、在产品开发中，在市场调研里，关键词可以为我们提供市场容量、竞争情况、趋势等信息；在产品设计中，关键词可以为我们提供功能、外观、材质、使用场景、受众人群细分市场的决策依据；

2、在产品上架中，关键词可以为我们的标题、五行、描述、Search Term、Review、QA等文案提供SEO依据；

3、在产品推广中，它可以是我们广告结构搭建、关键词、预算、竞价的依据......

关键词库看似是对消费者搜索词的整理，本质是对客户与市场需求的洞察。很多公司是等到产品上架了，推广了，推不动了，出现售后问题了，再去分析产品和市场原因，其实这个已经很晚了，成熟有体系的运营应该要学会在产品上架前就要基于市场数据对市场需求做预判，而不是匆匆忙忙的去打一场没有准备的仗。

三.关键词的数据源

那关键词的数据来源什么地方呢？

市场和竞品是最好的老师，所以找到相应的竞品关键词数据源很重要。首先我会找到TOP20与自己产品相似的竞品（价格、功能、外观），利用关键词工具进行关键词返查（切记不要把不相关的放进去，会影响数据的准确性）获取其流量结构、CPC、转化率、CPA、ABA等数据。比如以Portable Power Station为例，将其BS榜单导出，把TOP20的与自己产品相似的ASIN粘贴出来，然后放到关键词返查工具中去找到这些成熟时期的产品关键词的流量结构情况。

四.关键词量化分析

接下来我们开始对数据源进行整理做量化分析。

我们对关键词的相关性、流量大小、有序性、词属性进行打标签。

1、流量大小我们可以根据数据源里面的ABA进行判断，一般我会把ABA排名低于3w的打标为大词，ABA排名3w-10w的打标为中尾词，大于10w的打标为长尾词。注意，这不是绝对的，关键词流量的大小是一个相对的概念，我也有遇到过一些产品流量大多集中在3w以内，或者大多集中在30w以上的，这种我们就要进行灵活划分关键词流量的大小，不要做机械性的判断，所以我在模型里面加了一个流量大小自定义判断项。

2、对于相关性打标签，我一般会根据关键词在前台页面搜索出来产品跟自己产品相似度进行打标，相似超过80%的为强相关，相似在50%左右的为较相关，相似在20%左右的为弱相关，相似在0%的为不相关（也可以通过关键词软件里关键词出来的10个产品去跟自己产品对比判断相关性）

3、对于关键词有序性，什么是有序性？关键词能被较大词用词组匹配到的关键词就叫有序词，不能匹配到的就是无序词。所以对有序性的划分就需要对关键词所属词组进行打标。这个对我们的意义是什么？如果你的某个产品流量非常分散有很多长尾词，你用精准匹配抓取这些流量是一件非常耗费精力的事情，所以在关键词多流量分散的情况下，我们就需要用非精准的匹配方式去抓取这些流量，对于有序的关键词我们可以用词组匹配，对于无序的关键词我们可以用广泛匹配或自动匹配（对于弱相关词流量占比大的可以用自动匹配）。

4、对于词属性打标，我们可以把关键词按照功能、场景、人群、颜色、尺寸、形状、错别词等进行划分。为什么要打标这块的数据呢？目的是为了更好的让我们分辨流量集中在哪一块更多，如果集中在功能，那我们可以把功能词或具体的某个功能单独拉出来创建广告活动，更方便流量的区分和管理。

5、将这些数据打标后就可以将其按照阶段、流量大小、相关性、有序性、词属性、词组等维度进行词数、流量占比、CPC、转化率、CPA进行数据量化，从而从中找出自己所处阶段推词的方向。这里需要注意的是，量化的数据要把流量占比为0的关键词剔除不然会出现数据偏差。

6、关键词的相关性和流量决定了关键词在流量结构中的重要性，有序性决定着匹配方式，而词属性决定着在属性层面广告活动应该如何分配预算。此外在不考虑市场竞争和链接权重下，关键词流量的大小，相关性的强弱和匹配方式会影响bid的出价，即关键词流量越大、相关性越强、匹配方式越精准，bid出价越高，如图所示：

(*注意这里的bid高低是相对自身而言的高低，不是市场的高低）

五.关键词决策执行

我们将关键词数据进行量化分析后，接下来就是根据我们产品所处的阶段和公司预算去做相应的关键词决策。

1、我们可以把产品的阶段划分为新品期、发展期、成熟期，更多是按照其链接权重而非上架时间去做划分。链接权重的量化主要是根据类目排名、自然位收录和自然位排名、自然转化率，以及产品的Review、定价、文案、图片视频，对于前面几项指标量化是比较容易的，但是文案、图片视频的量化可能对于大多数卖家会有些难度。（但其实这块也是可以量化的，对这块感兴趣的小伙伴可以进我的圈子里看我对这块的AI课程分享。）对于产品初期，我们需要打开流量局面，需要收录更多精准的关键词来获取流量入口；在发展期要注重这些精准关键词的转化情况才能不断提升关键词排名，而到了成熟期一个是要维护自己精准关键词的排名，另外需要拓展更多的长尾流量还有泛流量。

2、我们可以把公司的预算划分为紧张、一般、充足。预算充裕情况会影响投放关键词的相关性、流量大小、匹配方式以及bid出价情况，如果公司的预算越紧张，那投放词的相关性就要越强，流量词会越小，匹配方式就需要越精准，Bid也会越低，如图所示：

(*注意这里的bid高低是相对自身而言的高低，不是市场的高低）

3、最后基于我们对所处阶段的判断和公司目标预算我们就可以确定相应阶段重点的推广词，还有需要做词组否定和精准否定的词，并搭建我们的广告框架，做关键词预算、bid的分配。

六.GPT在关键词库搭建的应用

最后再分享一个GPT在我们关键词库搭建中的赋能应用。

大家发现我们在整个关键词库搭建中最花费时间在哪个环节？是分析吗？是决策吗？显然不是，我们80%以上的时间是花在给关键词打标签上，对它的相关性、词属性、词组进行打标是不是？这个其实是一个非常低级的脑力劳动，不应该消耗我们过多的时间，我们应该把更多的精力花费在数据的分析和决策上才是。而GPT具有强大的数据分析能力，正好可以很好的帮助我们做打标签的工作，但是他唯一的缺点是对我们行业不理解。你可以把他看作是一位清华北大的高材实习生，我们需要做的是训练他了解我们行业，才能为我们的工作服务。所以我做了一个训练他的Prompts模块，只需要简单的把我们的需求给到他，就可以生成让他听得懂的话来执行我们的命令。

（上图是根据我的命令按照要求做关键词属性、相关性、词组打标）

过去可能我们要花上大半天才能把这些词进行打标，现在利用GPT和训练好的Prompts模块只需要一分钟。所以AI的效率是非常高的，不要只会拿GPT来写Listing，他可以帮助我们赋能也不单单是关键词库搭建，比如产品开发，产品上架、产品推广以及产品售后都有非常广泛和高效的应用。在这里说到了GPT，我再简单说下RPA，大家发现我们还有一个环节也比较花费时间，就是收集竞品的关键词数据，其实这部分的工作是一个机械的体力劳动，完全是可以让RPA自动化来实现数据的搜索、点击、下载、粘贴、整理的。如果要说关键词模型、GPT与RPA的关系，可以这样理解，关键词模型是一个专业知识模型旨在解决专业的问题提升组织能力，GPT是一个通用知识模型解决广泛的问题提升组织智力，RPA是一个自动化的工具旨在解决我们的体力劳动提升组织执行效率。

七.关于关键词库模型搭建的总结

1、模型的意义：模型是基于对业务系统深刻理解的专业化解决方案，能够提供从数据收集、整理、分析到决策执行的全流程支持。大公司之所以输出强、输出稳定、效率高，很大程度上归功于将过往经验总结成知识模型，从而应对未来业务挑战。

2、关键词库的意义：关键词库是运营的基石，对产品开发、上架、推广等环节至关重要。它不仅是对消费者搜索词的整理，更是对市场需求的深度洞察。通过关键词库的构建，可以在产品上架前基于市场数据预判市场需求，避免盲目操作。

3、关键词库的数据来源：数据来源于竞品分析。通过使用关键词工具对TOP20相似产品进行返查，可以获取流量结构、CPC、转化率、ABA等关键信息，为关键词库搭建提供基础数据。

4、关键词的量化分析：通过对关键词进行相关性、流量大小、有序性、词属性等多维度的量化分析，可以更精确地理解和分类关键词，从而更有效地管理和优化关键词策略。

5、关键词的决策执行：基于关键词数据的量化分析，可以根据产品所处阶段和公司预算制定相应的关键词决策，包括重点推广词的选择、词组否定和精准否定词的使用，以及广告预算和bid的分配。

6、GPT为词库赋能：GPT的强大数据分析能力可以极大提升关键词打标签的效率，将原本耗时的工作缩短至分钟级别。通过训练GPT理解行业特定需求，可以使其成为关键词库搭建、产品开发、上架推广等多个环节的有力助手。

7、关键词模型是一个专业知识模型：旨在解决专业的问题提升组织能力，GPT是一个通用知识模型解决广泛的问题提升组织智力，RPA是一个自动化的工具旨在解决我们的体力劳动提升组织执行效率。

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