快速完成关键词词库搭建
快速完成关键词词库搭建
链接筛选表搭建如下
可以看上一篇文章
得到这个链接筛选表之后将产品ASIN复制到SIF的拓词功能中进行查询。
这里要注意的是相关性系数的设置，这个很多老铁都有提问过。其实只要在设置好参数之后，去查看参数的临界点的相关性是否正确即可验证。
比如设置了低相关性的3%以下，我们看发现这些关键词是否属于低相关，如果不是需要继续调整系数直到满意为止。
将SIF拓词后的关键词过滤掉不相关的关键词，然后复制到卖家精灵的关键词挖掘下的批量分析关键词的功能进行查询后到处数据。
同样的操作方式，将过滤后的关键词复制到极目数据批量关键词查询功能进行查询后导出。
现在我们有3份表格了，分别是从SIF，卖家精灵和极目数据中导出的。
现在我们将这三份表格通过VLOOKUP函数进行关联。匹配得到卖家精灵表格里面的点击集中度和前三的ASIN转化率占比，匹配得到极目数据中的点击率转化率，CPC、CPA等数据。
比如关联获得卖家精灵的点击集中度，公式可以参考如下：
比如关联获得极目数据的点击转化率，公式可以参考如下：
在初级关键词词库搭建好之后卖家是有一些痛点的
痛点1：这么多关键词链接文案埋词该如何选择呢？
痛点2：ABA排名是针对一个词的，是否可以找到一类有共性的词，推广按一类词进行推广的效果是否会更好呢？
痛点3：如果可以找到共性词，该如何判断哪类共性词是更优的呢？
下面就分享一个方法可以解决如上几个痛点。
关键词词库中有不少包含Kit的关键词，同时也有很多包含Pet的关键词。我们可以将包含Kit的关键词称为一类共性词，包含Pet的关键词称为一类共性词。那如何判断哪类共性词更好呢？
判断依据1:关键词数量。
判断依据2:关键词ABA排名。
这里就引入了一个概念，叫特征词搜索热度。将每个关键词拆分成独立的单词，每个单词共享对应关键词的ABA排名。
关键词pet vacuum grooming kit可拆分成4个特征词：pet/ vacuum /grooming /kit，每个特征词的搜索频率排名与pet vacuum grooming kit的搜索频率排名一致，均为395650。
关键词dog grooming kit vacuum可拆分成4个特征词：dog /grooming /kit /vacuum，每个特征词的搜索频率排名与dog grooming kit vacuum的搜索频率排名一致，均为74388。
ABA排名我们知道是越小越好，对不对？但是搜索热度在我们认知里面肯定是越高越好，搜索热度数值越大我们认为它越好。所以ABA排名跟搜索热度是成反比的。所以搜索热度计算公式为= 1 /搜索频率排名。
这里又出现一个问题，一除以ABA排名除完之后这个值非常小，因为这个搜索排名很可能是几十万，一除以几十万是零点零零零零几，那这个时候可以将所有的数据都乘以10万或者乘以1万都可以，因为我们只要把这个数值统一化，看起来没有那么小就可以了，并且不影响数据的比较性。
通过这个公式计算得到这两个关键词里套装这个特征词的搜索热度计算结果为1.59。至此我们就得到这个特征词搜索热度的计算公司了。当然这里又遇到难题了，关键词有几百个，每个关键词拆分后再计算搜索热度，如果手动计算这个工作量很大。
这里就分享一个工具，这个工具是用VBA代码写的这个拆分关键词的一个表格。这个表格我在社群里面已经分享过，但是当时的目的是用来将广告里的搜索词进行词根拆分的，但是有没有发现只要把第二列替换成ABA排名，不就能够拆分出所有的这个词根和它对应的ABA排名了吗？
下面一起计算一下
下面的表格是先把关键词的ABA排名转化搜索热度。
搜索热度= 1 /搜索频率排名* 100000。
利用拆分关键词表格就可以得到每个特征词的搜索热度。
将单个特征词搜索热度的表格做一个透视表统计就可以得到所有关键词的特征词搜索热度排名了。除了依据特征词的搜索热度，我们还要考虑特征词的相关性和关键词数量。
比如for是介词，dog，pet是对象基本所有的词都包含这2个词，grooming和vacuum是核心词。要根据实际的情况去选择最适合的top特征词。
根据这三个维度我们选出了毛发，套装，剪子，脱落，刷子这5个特征词。
对初级关键词词库进行处理，根据相关性，ABA排名，相关性将关键词根据属性进行分类，具体如下。
依次对关键词进行拓词，找到更多的长尾词。拓词方法很多，以下仅仅分享2种。
方法一：通过谷歌插件将下拉框的搜索词全部下载，Universal Keyword Planner box
方法二：通过SIF以词拓词的功能进行拓词
将拓展后的关键词通过卖家精灵投放到批量分析关键词里进行ABA排名的查询。注意很多关键词查不到ABA排名，是属于正常的。
最终得到关键词词库如下：
