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诊断、排序、组合、总结、验证五步,亚马逊满分标题数据分析优化SOP教程

ABAHacker
分享亚马逊内部数据选品思路、实操方法,ABA数据选品机会挖掘、竞品出单词反查,广告数据栅格分析,帮助每个卖家掌握亚马逊内部数据的获取、提升数据分析实操能力。
2081
2023-06-05 17:22
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ABAHacker
分享亚马逊内部数据选品思路、实操方法,ABA数据选品机会挖掘、竞品出单词反查,广告数据栅格分析,帮助每个卖家掌握亚马逊内部数据的获取、提升数据分析实操能力。

阅读须知⚠️:本教程将会对你已知的关于标题与流量的很多概念与思维产生强烈冲击,在透彻的数据面前一切的所谓经验和各种伪概念都将破灭,通过数据分析可以让你写出直逼100分的标题,每个优化点都将有正确的数据参考依据。

亚马逊所有广告问题的源头都是来源于标题,广告优化的第一步是优化标题。用数据分析思维写标题可以大大降低我们【修改标题风险】和【广告测试成本】,我们可以直接知道标题存在哪些问题,不需要投放广告就能知道标题修改效果,打破了修改标题后没有办法用数据验证的痛点,从根本上解决我们标题优化方向不清楚,不敢改不知道怎么改的问题!


以下是根据我多年运营经验和数据分析经验下,分析大量产品得到的6个总结,我们当下很多运营普遍存在如下的几个误区,文章内容比较长但每个问题都有案例详细讲解。

  • 1:产品核心词流量判断不准。

  • 2:商品用户人群乱写和多写。

  • 3:商品核心转化卖点抓不准。

  • 4:标题优化方向不清,不敢改不知道怎么改!

  • 5:词频统计 vs 词根分析,广告拓词方向不明确。

  • 6:颜色、尺码、单复数写不对。

  • 7:产品标题优化案例详解,满分标题的优化思路分享。


1: 为什么我们以前所有的判断流量大小方法都错了?

我们过去常用的方法主要有两个,用客户搜索词的ABA排名大小来判断,第二是基于词频统计的方法来判断,但是这两个方法都有问题,因为ABA排名只能反应单一关键词的流量大小,而产品的流量是由多个关键词构成的,所以ABA排名存在片面性,并且本身ABA排名也会因为不同时间的排名会有变化,所以很难准确的衡量不同词根的流量的大小。另外词频统计无法反应真实流量大小,仅仅只能代表出现的次数,所以我们用的方法是词根流量权重计算方法,因此才能正确的反应产品标题每个词根的流量大小。

第一种方法:基于客户搜索词在ABA排名的大小做比较,我们看到penci case #960,而pencil pouch #3368,所以我们就这样简单判断pencil case比pencil pouch 的流量大,写标题的时候也把pencil case 作为更高的权重。


原始标题:CICIMELON Large Capacity Pencil Case 3 Compartment Pouch Pen Bag for School Teen Girl Boy Men Women (Pink)


我们从上面的截图可以看到,右边的pencil case在aba搜索匹配的关键词中,有大量的是 iphone 和 ipad 等商品不相关的流量词,所以虽然单个词看,pencil case比pencil pouch 更大,但是整来来看,左边的pencil pouch 匹配的词中大部分都和商品有关。


第二种方法:基于词频统计(左)VS词根权重统计(右),词频统计会忽略关键词的转化占比,商品ASIN在客户搜索词下的上榜持续时间,单纯基于词频统计无法完整表达问题,具有片面性和误导性,使得很多重要的价值无法得到体现。


左图school的次数很高,但是右图的pink和cute的权重排名更高,因为真正给商品带来高转化的词根是pink和cute相关的,请看后面的详细客户搜索词数据表,带有cute和pink的客户搜索词转化得分非常高,上榜次数也多,客户搜索词排名也非常靠前。


商品ASIN详细客户搜索词数据解读,pencil pouch转化的流量比pencil case 大8倍左右,pencil pouch的上榜周数也比pencil case次数更多,另外我们基于词根流量来看,pink和cute的属性也为产品带来巨大的转化,而不是基于词根统计所看到的结果。

基于词根流量权重计算的结果对我们的数据参考价值更高,分析的问题也会更明确,给到的建议也会更准确,产品的卖点需求也可以被量化计算出来。所以我们产品最重要的核心词penil pouch > pencil case 。


结论:其实词的流量大小判断需要考虑以下五个要素,【词本身的搜索频率排名】、【产品匹配的相关词数量】、【ABA上榜次数】、【产品在词下的转化份额】、【流量长期稳定性】五个角度判断词根流量大小,词根流量权重统计的方法比基于客户搜索词在ABA排名的大小做比较、词频统计这两个方法更能反应真实的数据结果。TIPS:很多人基于大量竞品的标题统计的词频统计也有类似问题。



2:商品用户人群乱写和多写。


原始标题:CICIMELON Large Capacity Pencil Case 3 Compartment Pouch Pen Bag for SchoolTeen Girl  Boy  Men  Women (Pink),经过词根权重统计分析得到的人群画像,人群为 girls 或 teen girls、women,基于数据基础分析的用户人群会更加精准。而且写girls比写girl更合适,顺便也解决了单词是用单数还是复数这种需要纠结的问题。



3:商品核心转化卖点抓不准很致命!

通过这个数据可以瞬间读懂产品的核心卖点。商品标题中没有体现出cute这个卖点,kawaii是cute的近义词也建议增加上去,另外large、3 compartment也属于产品的核心卖点,建议广告拓词也以这个方向拓词可以有效降低Acos。Tips:核心卖点的词根【Vaild conversion Rate】转化可能性一般都在90%左右,无法构成强转化的词根不属于产品核心卖点。


另外一款化妆包产品通过词根分析也快速找到了这么多个核心卖点,我们可以瞬间看到产品客户的购买动机,对于产品开发分析也有很大的帮助,满足客户的核心诉求产品的转化率就会很好。这些卖点才是开发出高转化率爆款的关键。



4:标题优化方向不清,不敢改不知道怎么改。


这是我们所有运营都遇到的问题,如果没有经过正确的数据诊断分析,盲目修改标题经常出现越改越差的情况,导致后面不敢改标题,归根结底是因为我们无法预知标题修改后的效果好坏,所以很多新手不敢改,老手也有改翻车的情况发生。而真正很会擅长运营的产品改标题是有计划有目的并且正确的修改标题。



5:词频统计 vs 词根分析,广告拓词方向不明确。


每个词根后面都有6个指标,分别是【Search Terms】该词根关联的该商品在ABA中的所有历史客户搜索词数,【Vaild Search Terms】历史有转化的客户搜索词数量,如果该关键词对于ASIN至少有1次转化,会列为Vaild Search Terms。【Invaild Search Terms】历史无转化的客户搜索词数量,如果该关键词对于ASIN 0次转化才会列为Invaild Search Terms。

【Effective Rate】= Vaild Search Terms / Search Terms,有效关键词比例代表词根相关性高低。【Valid Conversion Rate】该词根关联的所有客户搜索词中,带来转化的客户搜索词比例。【Invalid Conversion Rate】该词根关联的所有客户搜索词中,无法转化的客户搜索词比例。Tips:Invaild 和 Invalid 的转化情况来源于对ABA数据的点击占比和转化占比计算而来。

这几个指标在我们否词的时候很有价值。有的词根乱否定会造成大量产品核心流量和转化流量的缺失,所以我们通过词根报告就可以快速的判断每个词根对商品ASIN的流量影响情况。可以避免否错词,而且也可以通过搜索词报告去筛选出该词根的客户搜索词。


参考上图,通过这两个指标,我们可以快速知道red、white、black、8-12、10-12、14-16这些尺码和颜色词的转化是非常高的,而blue、7-8的【Invalid Conversion Rate】不转化比例高达96%,这就是词根分析与广告拓词对我们提前预判的重要性。

流量不准会导致商品被亚马逊识别错误,广告流量不精准转化就会很差Acos很高,而且自动广告也无法跑出有转化价值的词,导致广告烧了一堆冤枉钱。所以标题问题才是广告的病根。


6:颜色、尺码、单复数写不对。


我们写标题的时候总是各种犹豫,觉得是用这个词还是那个词,到底写单数还是复数好?我们也会做一堆分析用来作为参考,但是心里还是存在很多不确定性。上文有提到,用单个客户搜索词判断流量大小存在片面性,词频统计也无法正确反映问题的情况。


所以有了词根分析报告后,我们针对这个问题用一个非常简单的原则就可以解决,那就是客户怎么搜索转化的多标题就用什么词,然后我们一些不常用的单词单复数或错词填入searhterm,这样就可以完美覆盖所有重要流量,并且保持多数客户优先匹配。


案例:YIMEIS Dog Harness and Leash Set, No Pull Soft Mesh Pet Harness, Reflective Adjustable Puppy Vest for Small Medium Large Dogs, Cats (Pink, X-Small (Pack of 1)


我们从分析报告中可以看到,客户搜索的尺码主要是xsmall、extra small、xs,而不是该标题中的X-Small,所以当我们分析出来的时候看起来就很简单了,但是亚马逊运营就是要把每件该做的事情做对了,最后才能在广告上发力,如果因为标题掉了链子,广告的效果怎么能好?



7:产品标题优化案例详解。


原始标题:CICIMELON Large CapacityPencil Case 3 Compartment Pouch Pen Bag for School Teen Girl Boy Men Women (Pink)


标题优化一共分了5个步骤,分别是诊断、排序、组合、总结、验证,借助数据分析可以让我们真正实现数据化标题的诊断分析和优化,这种方法才是真正的比ChatGPT更加科学有效且正确的标题优化SOP流程。

1:诊断:分析标题哪些词是很重要却没有写的,重点标记出来,我们分析得到cute没有写,girls写成了girl,pink属性放太后了,pencil case比pencil pouch靠前,实际上pencil pouch 流量是 pencil case 的8倍。美术用品场景词aesthetic 覆盖的相关流量也比较多。


2:排序:品牌词(cicimelon)前置这个不用怀疑。核心词、近义词、单复数及错词排序(pencil、pouch、case、bag、cases、pouches、bags),单复数或错别字可以在 seatch term 埋入,这样可以保证标题的高度相关性同时也能覆盖很多潜在流量的机会。

人群词排出优先级(girls、women、girl),切记别贪人群,写太多不准的人群导致流量和用户定位不清晰。拒绝乱写人群词。


款式属性词(pink、cute、large、3 compartment、cartucheras、kawaii),需要结合产品来判断哪些词是否必须,比如3 compartment 是否有隔层。这些卖点是构成产品转化最重要的卖点,写上去后不仅关键词的相关性增加,而且对客户的搜索意图也会更加的匹配。


3:组合:从词根中选择你需要的属性词、转化词根,然后去构建标题需要的元素。另外我们看一些固定组合,需要参考搜索词报告查看最合适的组合方式。比如teen 和 girls的组合,school 和 supplies。


4:总结:cicimelon pink pencil pouch for girls 核心大流量标题加上强转化属性 pink 和核心人群 girls,这样的标题简直就是超级组合。因为我们前面分析过,pencil pouch 比 pencil case的流量要大8倍,而且pink是最大的卖点, girls是我们最大的人群,一定要放在最前面,这样的标题权重才会高。


kawaii cute两个类似属性组合在一起更侧重提升核心转化属性形成强转化,并且绑定 teen girl人群 ,对可爱和卡哇伊更匹配,把产品属性卖点与用户人群强关联。


large 3 compartment是一个很好的组合,大而且三个隔层,相关的词转化率非常高,突出产品卖点。而 women 人群一般装东西的需求会更多,记住卖点与人群绑定一定是标题的最正确的写法。


aesthetic school supplies,美术学习用品,最后是场景词的加入,可以帮助产品拓展更多的场景流量,相关流量也比较准确而去丰富。场景词和人群词一样不能乱写和多写,否则相关流量会不精准导致广告词乱跑。


Tips:已经写进去的在后面打勾,这样就知道哪些词根写了哪些没有写。如果没有写的在 search term 补充进去。


5:验证:标题修改后:cicimelon pink pencil pouch for girls,kawaii cute pencil case for teen girl,large capacity 3 compartment pencil bag for women,aesthetic school supplies


最后是标题的效果检验,我们查看到所有核心贡献转化的词都已经被覆盖,并且标题没有缺失词根,增加词根后经过搜索词报告的验证,没有缺失主要转化词根,也不会出现无用词根或不转化的词根,有数据支撑的情况下修改和优化标题才能做到万无一失。

结尾:整个报告除了我们这次标题优化SOP流程所用到的搜索词报告与词根分析报告外,同时还有客户搜索词排名热力图,我们可以知道什么词在什么时候流量大,可以帮助我们在选品开发或者制定关键词投放策略时起到至关重要的作用,对于备货发货和制定运营推广计划也具有极大的参考价值。

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