如何利用跨境电商平台精准搜索客户？

关于高效利用 Google 搜索开发客户的探讨

在当今的外贸领域，如何有效地利用 Google 搜索来开发客户是一个备受关注的重要课题。你是否还在沿用传统的 Google 搜索方法来寻找客户呢？是否遇到了诸多问题和困扰呢？

在此，为大家分享外贸大神 SAM 所总结的技巧。在各大论坛中，常见的利用 Google 寻找客户的众多方法，往往存在一些弊端。比如花费大量时间去依照这些方法操作，可能会消耗大量精力却收获甚微，效率不尽人意。许多方法存在投机取巧之嫌，最终导致效率低下。

像“产品词+Buyer”这样的方法，搜索结果往往充斥着大量广告和 B2B 网页。因为一般公司很少会明确自称是 Buyer，通常只有在特定场景如在 B2B 网站发询盘或在零售网站购买东西时才会出现。还有“产品词+各国邮箱后缀”之类的方式，完全是盲目碰运气，发上千封邮件都得不到回应也不足为奇。

更有甚者，当搜索结果中出现 B2B 网站时，会用布尔运算符做逻辑非来排除某个 B2B 网站，如在谷歌搜索框中输入“Product -alibaba”，但这种方法只能排除有限的几个特定 B2B，而搜索结果中仍会出现其他 B2B 网站甚至一些零售网站，令人烦恼不已。那么，如何才能有效避开那些 B2B 网站及国内同行的网站呢？有没有办法能彻底排除所有 B2B 网站呢？很多人或许会觉得这不可能。

但其实这是完全可行的！要想避开众多 B2B 网站，仅做一两个网站的排除是无济于事的，这只是治标不治本。接下来要介绍的方法绝对新颖且效果显著。若要标本兼治，就需要对 Google 搜索原理有深刻理解并结合网页源代码知识。

曾经对全球网站排名前 50 的 B2B 网站进行研究，对比了它们网页 META 标签（title, description, keywords）中的源代码，提炼出了 B2B 网站的 13 个超高频词：B2B、Marketplace、Trade Leads、Platform、Manufacturer Directory、Business Directory、Connecting、Find Suppliers、Find Manufacturers、Member、Global Buyers、Worldwide Buyers、Overseas Buyers。可以发现，“buyer”这个词本身就是 B2B 网站的高频关键词，使用它必然会出现 B2B 网站。

进一步对这十三个超高频词进行提炼，最终剩下这 10 个：B2B、Marketplace、Leads、Platform、Directory、Connecting、Find Suppliers、Find Manufacturers、Member、Buyers。对于两个单词的，如“Find Suppliers”、“Find Manufacturers”加上双引号。然后将所有高频词（即过滤词）做逻辑非运算，也就是加上英文半角下的减号，注意每个词之间用空格隔开：-B2B -Marketplace -leads -platform -directory -connecting -“Find Suppliers” -“Find Manufacturers” -member -buyers。同时再加上一些其他过滤词来进一步过滤，如黄页、国内同行、行业目录、零售商店、论坛博客等，最终得出：-B2B -Marketplace -leads -platform -directory -connecting -“Find Suppliers” -“Find Manufacturers” -member -buyers -China -Chinese -.cn -forum -“yellow pages” -yellowpages -online -shop -store -blog -wikipedia -YouTube -.edu -.gov。

这其实就是这些类型网站源代码中的“特征高频词”，通过逐个排除这些特定高频词，就可以避开绝大部分非目标网页。

现在，你可以复制上面这些代码，在 Google 的搜索框中在原有关键词后输入一个空格，然后粘贴过去进行搜索，看看效果。是不是成功避开了很多 B2B 网页、黄页、行业目录、零售商等网站呢？有人或许会担心代码太长导致 Google 崩溃，实则不然，Google 服务器的承受能力超乎想象，而且这实际上是给 Google 减负。我们只是明确地给 Google 提供了条件，让其缩小范围，减少工作量，加快响应时间。可以仔细检查，不输入这些过滤词时搜索结果有多少条，输入之后搜索结果又有多少条，其中差别一目了然。

如此一来，当进行搜索时，就可以直接面对一堆潜在客户网站。而其他人在寻找客户时却需要逐个目测并排除掉十几个 B2B 和零售网站才能找到一个潜在客户网站，这种搜索效率的差距显而易见。