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拒绝“玄学”运营:构建一套基于算法逻辑下的亚马逊产品全链路优化模型。

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2026-02-02 13:17
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一套可复制、可量化、可迭代的万能优化公式。
亚马逊运营的日常工作绝不止步于焦虑发呆以及漫无目的的尝试。干脆让我把话说得再直接一点:很多电商运营,日常的主要时间都是在“摸鱼”。
我尤其讨厌动不动就在群里讨论:“最近平台的流量是不是又掉了?”“我们的产品进入了淡季,大家的订单是不是也掉了?”在我看来,一个合格的运营,应该是能够抓住一切能够抓住的“客观数据”,形成一套可以被有效复制,有效执行的迭代优化方案,而不是去做那些价值不高的“探索”。
最近在对我们的老产品进行复盘,我发现很多小伙伴在产品上线之后,尤其是在产品慢慢进入“稳定期”之后,普遍都会陷入一种“无事可做”的“错觉”。事实上,亚马逊给我们开放了一系列的数据,完全有机会将这些数据串联起来,抓住有效线索进行全链路的优化。
我在进行优化思路的搭建过程中,收集了以下数据:
1、我们产品过去一个周期的Search Query Performance数据
2、我们产品上线推广到现在,每个类型广告的投放词,投放ASIN以及投放素材的真实数据
3、我们每种类型广告活动的客户搜索词数据、ASIN数据
4、我们产品过去一段时间的用户体验与风控板块 (CX & Risk)数据
5、我们产品过去一段时间的好评,差评,退货,退货原因数据
6、我们产品所在节点过去一段时间的商机探测器模块点击、价格、功能分布数据
7、我们产品所在节点的热销榜,新品榜产品数据
8、我们产品目前的标题、ST、五点、描述、主图、A+内容
9、我们产品前期搭建的搜索词库,竞品库数据
10、我们产品的有效库存,在途库存、日常销量波动,流量转化数据以及周转周期数据
虽然我们在产品的市场调研阶段,会分析市场的产品表现情况,用户的真实需求以及我们产品的实际情况,但我们产品的真实市场表现到底怎么样,一定是要经过充分的市场验证的,因此,每隔一段时间,我们都需要结合以上多维度的数据进行综合的复盘和分析,才能找出真正适合下一步优化的思路和链条。
想要在电商平台上获得成功,首先要对平台的本质,平台的算法以及趋势有精准的把控,所以光有数据是肯定不行的,我将全链路优化模型分成了以下四个步骤:数据输入算法诊断 →策略重构广告放大。
在数据的标准化输入阶段我们核心要解决的是判断哪些搜索词,哪些用户画像,哪些产品特征是用户真正关心的,能够形成转化的,转化价值较大的,很多亚马逊卖家存在的最大问题就是答非所问,自己的文案,自己的视觉并不是目标用户真正关心和需要的,导致产品的转化一直提不上去,或者一直在围绕着一个非常细分的需求去猛推,结果产品的销量和利润规模始终上不去。
亚马逊的算法核心主要由两个模块:倒排索引和意图识别。如果只考虑埋词,堆砌,看似提高了产品被发现的概率,实际上有可能会大大拉低产品的转化,如果只考虑用户的意图,又会不可避免地出现单一场景下的转化很好,整体的流量,销量,利润规模不尽人意,并且很多人一直热衷于单方面追求免费流量的最大化,忽略了或者说低估了付费流量的价值。
因此,我们既要保证高价值的搜索词(高转化,高市场需求)在文案中的有效覆盖,又需要主图/标题/详情页/价格/Review内容能够有效切中目标用户的真实意图,还需要进行某种程度的“预期管理“,确保用户不会被我们的图片,文案误导,因为我们的过度承诺,导致出现负面反馈,退货和差评的集中涌现。
我们的产品就如我们个人一样,身处的是一个”群居社会“,因此需要不断照镜子,才能够让自己变得更好,所以我们必须不断地关注产品所处的节点的市场变化,然后不断调整我们产品的文案,视觉,价格和产品功能,才能始终保持不败之地。
说到这里,可以给大家举个小例子:我们半年多前,在平台上架了一款产品,按照当时的市场格局来看,我们的产品无论是从文案,图片,价格还是产品的实际功能来看,都属于领先行业的地位,因此有一段时间我们的流量,销量,节点排名突飞猛进,但是近两个月,平台上该节点的确涌现了几个在产品搭配上比我们要丰富得多的”新产品“,我的直观感受就是人家有了高溢价,吸引了原本属于我们的部分用户关注和选择,如果年后我们不及时跟进,很有可能差距会越拉越大。
所以运营关注的不仅仅是数据的变化,还有市场格局的变化,还是那句话:在一个动态变化的市场中,唯一不变的恰恰就是变化本身。
在一个对于内容高度克制的电商平台中,广告本身就是我们的”差异内容“,因此,我们所有的优化和迭代,最终都要透过广告来呈现结果,我将广告分成了以下几类:

排名提升 Ranking_Booster

利润驱动 Profit_Driver

机会发现 Discovery

防守与进攻 Defense & Offense

早期我们往往会通过广撒网的方式去对流量进行深度的测试,但是一旦经过一段时间的真实数据积累,我们的运营和优化动作必须足够精准,明确哪些广告哪些搜索词,哪些推广形式是为了提升搜索排名的,哪些是为了获取利润的,哪些是为了提升规模的,哪些是为了封锁机会的。

优化本身并不是一次性的,因为市场在变化,竞争在变化,因此我们也需要不断变化,我们必须设立一套有效的机制,确保可以有节奏,有规律地进行优化和调整,保证我们始终处于领先地位。

关于全链路优化的细节,我就不在这篇文章中过度阐述了,写这篇文章的目的就是为了抛砖引玉,希望能够给大家一些思路上的启发,但愿能对大家产生一点积极的帮助。

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2026-02-02 13:17
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1、我们产品过去一个周期的Search Query Performance数据
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9、我们产品前期搭建的搜索词库,竞品库数据
10、我们产品的有效库存,在途库存、日常销量波动,流量转化数据以及周转周期数据
虽然我们在产品的市场调研阶段,会分析市场的产品表现情况,用户的真实需求以及我们产品的实际情况,但我们产品的真实市场表现到底怎么样,一定是要经过充分的市场验证的,因此,每隔一段时间,我们都需要结合以上多维度的数据进行综合的复盘和分析,才能找出真正适合下一步优化的思路和链条。
想要在电商平台上获得成功,首先要对平台的本质,平台的算法以及趋势有精准的把控,所以光有数据是肯定不行的,我将全链路优化模型分成了以下四个步骤:数据输入算法诊断 →策略重构广告放大。
在数据的标准化输入阶段我们核心要解决的是判断哪些搜索词,哪些用户画像,哪些产品特征是用户真正关心的,能够形成转化的,转化价值较大的,很多亚马逊卖家存在的最大问题就是答非所问,自己的文案,自己的视觉并不是目标用户真正关心和需要的,导致产品的转化一直提不上去,或者一直在围绕着一个非常细分的需求去猛推,结果产品的销量和利润规模始终上不去。
亚马逊的算法核心主要由两个模块:倒排索引和意图识别。如果只考虑埋词,堆砌,看似提高了产品被发现的概率,实际上有可能会大大拉低产品的转化,如果只考虑用户的意图,又会不可避免地出现单一场景下的转化很好,整体的流量,销量,利润规模不尽人意,并且很多人一直热衷于单方面追求免费流量的最大化,忽略了或者说低估了付费流量的价值。
因此,我们既要保证高价值的搜索词(高转化,高市场需求)在文案中的有效覆盖,又需要主图/标题/详情页/价格/Review内容能够有效切中目标用户的真实意图,还需要进行某种程度的“预期管理“,确保用户不会被我们的图片,文案误导,因为我们的过度承诺,导致出现负面反馈,退货和差评的集中涌现。
我们的产品就如我们个人一样,身处的是一个”群居社会“,因此需要不断照镜子,才能够让自己变得更好,所以我们必须不断地关注产品所处的节点的市场变化,然后不断调整我们产品的文案,视觉,价格和产品功能,才能始终保持不败之地。
说到这里,可以给大家举个小例子:我们半年多前,在平台上架了一款产品,按照当时的市场格局来看,我们的产品无论是从文案,图片,价格还是产品的实际功能来看,都属于领先行业的地位,因此有一段时间我们的流量,销量,节点排名突飞猛进,但是近两个月,平台上该节点的确涌现了几个在产品搭配上比我们要丰富得多的”新产品“,我的直观感受就是人家有了高溢价,吸引了原本属于我们的部分用户关注和选择,如果年后我们不及时跟进,很有可能差距会越拉越大。
所以运营关注的不仅仅是数据的变化,还有市场格局的变化,还是那句话:在一个动态变化的市场中,唯一不变的恰恰就是变化本身。
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早期我们往往会通过广撒网的方式去对流量进行深度的测试,但是一旦经过一段时间的真实数据积累,我们的运营和优化动作必须足够精准,明确哪些广告哪些搜索词,哪些推广形式是为了提升搜索排名的,哪些是为了获取利润的,哪些是为了提升规模的,哪些是为了封锁机会的。

优化本身并不是一次性的,因为市场在变化,竞争在变化,因此我们也需要不断变化,我们必须设立一套有效的机制,确保可以有节奏,有规律地进行优化和调整,保证我们始终处于领先地位。

关于全链路优化的细节,我就不在这篇文章中过度阐述了,写这篇文章的目的就是为了抛砖引玉,希望能够给大家一些思路上的启发,但愿能对大家产生一点积极的帮助。

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