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从A9算法看亚马逊关键词权重和布局

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2019-06-11 21:48
2019-06-11 21:48
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再不点蓝字关注,机会就要飞走了哦

关键词

A9算法

布局

    

    做一条完美的listing,最关键的工作是选择流量大转化高的关键词,而这些词的布局定位也非常重要。除了竞品标题和亚马逊推荐栏,还有哪些重要的关键词来源呢?

    今天小编就带各位同学进入一个亚马逊关键词的逻辑世界。有助于你快速选取精准关键词,避开与亚马逊鳄鱼们撕心裂肺的竞争。

    坐好扶稳,蓝莓猪带你开车。文末有福利哦~(替代keepa的插件免费送)


关键词反查

    卖家精灵反查出的关键词,是该ASIN的流量词,并且按带来的流量大小排序,排在越靠前的词,给该ASIN带来的曝光量越大

    比如你的竞品是咖啡杯,用户搜索“coffee mug”,翻到第3页看到了该产品,则该关键词就是该竞品的流量词。

    有用户搜索“coffee warmer”也可能看到该产品,那么这个词也是流量词,因为它也给该竞品带来了曝光。

    举个例子:B0773WG6NK


亚马逊A9所搜角度看问题

    站在亚马逊A9搜索引擎的角度,A9是怎么评估用户搜索的关键词(Search Phrase)和你的产品的相关度呢?

    大家知道,亚马逊搜索结果,是根据产品相关性排序和过滤的。

    比如你搜索:iphone charger,结果页前3页,大部分是数据线(iphone charger cable),少部分的充电器(charger for iphone 8)和移动电源(Power Bank for iphone),因为A9认为,该词和数据线产品最相关。

    在计算相关性时,一个核心权重要素是销量,亚马逊A9发现,搜索iphone charger的大部分用户最终买了某些数据线,所以数据线产品的权重压倒性地高于充电器,也就排到了更前面。

    我们先打个通俗的比方,来说明相关性概念。  

    比如关键词:

    富人,怎么识别呢,我们先列出可能的标签:

    知名公司任高管,开50万以上豪车,住高档小区,某高尔夫会所会员,经常带家人去仁和春天购物(奢侈品商城),....

    对于亚马逊Listing优化,就类似于:    

住高档小区:标题关键词(可能买的时候房价没有涨起来)

    开50万以上豪车:Bullet Point关键词 (可能是贷款买的,商务用途显摆)
    知名公司高管:所属类目(高管高薪基本上是确定的)
    某高尔夫会所会员:Search Terms(比较隐晦的个人行为,可以反映经济实力,但可能为了应酬)
    经常带家人去仁和春天购物:关键词搜索后产生了销售(这个最能说明经济实力,如果是带情人就不同了,类似于刷单)

    上面举例可以看到,关键词搜索后产生销售,对关键词关联度和权重是最高的。

    这也就是为什么一款Bose耳机,最大的流量词中,有一个是:sony wh-1000xm2 这款耳机关键词,因为这款sony耳机的详细页Frequently bought together有Bose耳机,导致搜索sony wh-1000xm2,列表页会出现Bose耳机。

    查看Bose某耳机的流量词:B0756GB78C

    

    亚马逊搜索“sony wh-1000xm2”,截图如下:


标签权重

    亚马逊A9会给每一个ASIN画一个Profile,也就是打各种标签(分配关键词),并且给标签加一个权重分(关键词权重),这样用户搜索时,就会根据关键词权重的分值排序。

    已知的关键词权重,如:
    Lising关键词分布
    是否在Title中出现
    是否在Search Term中出现
    是否在Bullet Point和Description出现
    是否在Review中出现
    是否在Q/A中出现

    Listing产品权重
    Listing上架时间
    Listing销量
    Listing评分值
    Listing价格
    Listing所属类目和亚马逊标识该关键词类目的相关性

    用户产生的关联行为
    用户搜索关键词后是否会点击你的产品
    用户搜索关键词后是否会购买你的产品
    用户查看某产品后是否会看你的产品
    用户查看某产品后是否会购买你的产品
    用户购买某产品后是否会购买你的产品
    用户在你Listing上的停留时间  

    已知的关键词权重的要素,远远比上面我列出的多,而流量词就是所有这些要素加权后,让你产品呈现在用户面前的关键词。
    词序是按曝光量大小排序的,也就是卖家精灵的搜索热度。

    这也说明了,流量词不一定是Title上的关键词,也不一定是Search Term里面的关键词,而是给你产品带来真实曝光量的关键词
    卖家精灵如果推荐给你100个词,那么前10个词一定是最近半年内带来最多曝光的用户搜索词。
    但计算曝光量时,即使在同一个页面,你的ASIN在页面上部还是下部,我们给予的权重是不一样的。

    卖家精灵计算出的是曝光量最多的关键词(搜索词),但带来最多曝光量的词未必是最多点击的关键词(点击词),也未必是产生最多购买的关键词(购买词)。
    但一般情况下,搜索词的前10词和购买词的前10词大多数是重叠的,并且基本上都是前10词占去50%-80%搜索量或购买量。
    这一点,从下面的ASIN报告截图可以验证(旅行颈枕):

 

   因为流量词不是从产品Title或Search Term里面提取的关键词,而是从用户搜索行为中提取的关键词,所以在做Listing优化时,你应该基于竞品的流量词,甄选出适合你Listing的关键词,将关键词渗透到你的产品各要素中;以及在站外推广引流时在URL中设置最优的关键词;在CPC广告投放时,基于竞品的流量词去有针对性投放。





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2019-06-11 21:48
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关键词

A9算法

布局

    

    做一条完美的listing,最关键的工作是选择流量大转化高的关键词,而这些词的布局定位也非常重要。除了竞品标题和亚马逊推荐栏,还有哪些重要的关键词来源呢?

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关键词反查

    卖家精灵反查出的关键词,是该ASIN的流量词,并且按带来的流量大小排序,排在越靠前的词,给该ASIN带来的曝光量越大

    比如你的竞品是咖啡杯,用户搜索“coffee mug”,翻到第3页看到了该产品,则该关键词就是该竞品的流量词。

    有用户搜索“coffee warmer”也可能看到该产品,那么这个词也是流量词,因为它也给该竞品带来了曝光。

    举个例子:B0773WG6NK


亚马逊A9所搜角度看问题

    站在亚马逊A9搜索引擎的角度,A9是怎么评估用户搜索的关键词(Search Phrase)和你的产品的相关度呢?

    大家知道,亚马逊搜索结果,是根据产品相关性排序和过滤的。

    比如你搜索:iphone charger,结果页前3页,大部分是数据线(iphone charger cable),少部分的充电器(charger for iphone 8)和移动电源(Power Bank for iphone),因为A9认为,该词和数据线产品最相关。

    在计算相关性时,一个核心权重要素是销量,亚马逊A9发现,搜索iphone charger的大部分用户最终买了某些数据线,所以数据线产品的权重压倒性地高于充电器,也就排到了更前面。

    我们先打个通俗的比方,来说明相关性概念。  

    比如关键词:

    富人,怎么识别呢,我们先列出可能的标签:

    知名公司任高管,开50万以上豪车,住高档小区,某高尔夫会所会员,经常带家人去仁和春天购物(奢侈品商城),....

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住高档小区:标题关键词(可能买的时候房价没有涨起来)

    开50万以上豪车:Bullet Point关键词 (可能是贷款买的,商务用途显摆)
    知名公司高管:所属类目(高管高薪基本上是确定的)
    某高尔夫会所会员:Search Terms(比较隐晦的个人行为,可以反映经济实力,但可能为了应酬)
    经常带家人去仁和春天购物:关键词搜索后产生了销售(这个最能说明经济实力,如果是带情人就不同了,类似于刷单)

    上面举例可以看到,关键词搜索后产生销售,对关键词关联度和权重是最高的。

    这也就是为什么一款Bose耳机,最大的流量词中,有一个是:sony wh-1000xm2 这款耳机关键词,因为这款sony耳机的详细页Frequently bought together有Bose耳机,导致搜索sony wh-1000xm2,列表页会出现Bose耳机。

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    亚马逊搜索“sony wh-1000xm2”,截图如下:


标签权重

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    已知的关键词权重,如:
    Lising关键词分布
    是否在Title中出现
    是否在Search Term中出现
    是否在Bullet Point和Description出现
    是否在Review中出现
    是否在Q/A中出现

    Listing产品权重
    Listing上架时间
    Listing销量
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    用户产生的关联行为
    用户搜索关键词后是否会点击你的产品
    用户搜索关键词后是否会购买你的产品
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    用户查看某产品后是否会购买你的产品
    用户购买某产品后是否会购买你的产品
    用户在你Listing上的停留时间  

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