Moss：亚马逊免费开放的ARA数据，背后隐藏了哪些更深的玩法？
最近在圈子里面，亚马逊免费公开ARA数据的消息传得是沸沸扬扬，很多公众号自媒体都纷纷跟进。但是呢，很多卖家看完这些文章报道以后还是一脸懵逼，不少老铁都要求让我写一篇文章深挖一下，也让他们对这件事情能够有一些更详细的认知和更清晰的方向。那么，新年的第一篇干货文章，就从这个话题开始吧！
首先关于亚马逊的ARA数据，全称是Amazon Premium Analytics, 之前一直是亚马逊VC账户的功能。ARA的具体构成和板块介绍，我去年曾经写过一篇文章深挖过ARA，感兴趣的老铁可以点击这篇文章查看：《揭秘亚马逊ARA神奇数据》在这里我就不多说了。
看完我之前写的那篇介绍文章以后，各位老铁应该有注意到，在亚马逊ARA数据体系里面有一个非常非常重要的数据模块：Amazon Search Term. 可以这么说，ARA数据体系里面最有价值的就是这个Amazon Search Term数据了，能够给我们的运营选品提供非常重大的意义和参考。
那么，好消息就是亚马逊免费向第三方卖家开放了这个Amazon Search Term 的数据权限，亚马逊有一个新的叫法称之为：Brand Analytics. 关于卖家账号进入的路径，我下面做了一个图示，大家看看图示就知道了。另外需要注意的是，这个新功能只对完成品牌备案2.0的第三方卖家开放，并不是对所有第三方卖家开放的。
就目前来说，这个新开放的Amazon Brand Analytics (简称ABA) 只有Amazon Search Term这一个数据模块，后面会不会继续增加数据模块就不得而知了，我估计是有可能的。其中，大家需要注意的是这个SC的ABA和VC的ARA还是有很大区别的，唯一的共同点就是ABA和ARA都有Amazon Search Term这个非常重要的数据模块。因为之前亚马逊VC的ARA数据是要收年费的，费用还不菲。但是这次亚马逊给第三方卖家开放的ABA是免费的（后续要钱也不一定），所以总的来说算是一个重大利好了。
这个好消息的来龙去脉相信大家已经理解了，那么接下来就是给大家聊一下，我们如何把ABA里面的Amazon Search Term数据，应用到我们日常的选品和运营当中去。
讲应用之前，大家先要明确下面几个概念，不然很难理解这个数据其中的精髓所在：
#1 Clicked ASIN:
#1就是排名第一的意思，后面2和3就是排第二第三的意思。#1 Clicked ASIN就是说基于这个search term的搜索结果下面，被点击最多的ASIN，#2 Clicked ASIN就是被点击第二多的ASIN。但是呢，具体的点击量是多少，这个数据是无从知晓的。
Click Share：
关于这个概念有点晦涩，我简单举个例子你们就明白了。比如power bank这个词，#1 Clicked ASIN就是一个Anker的充电宝，假设power bank这个词在亚马逊上面所有产生的clicks点击是100。这个时候，如果这个#1 Clicked ASIN的Click Share是30%, 那么就意味着这个anker充电宝从power bank这个词所有的点击里面分到了30个。不过这里需要注意的是，power bank这个词在整体亚马逊里面产生的点击具体数量我们是不知道的，所有都是基于相对数量的考量。
Conversion Share：
这个概念我也用上述例子来阐述，如果power bank在整个亚马逊里面产生的转化是100，这个时候，如果这个#1 Clicked ASIN的Conversion Share是30%, 那么就意味着这个anker充电宝从power bank这个词所有的转化里面分到了30个。当然power bank在亚马逊里面所有的转化具体数量我们是不知道的，知道的只是比例关系，这个还是需要注意。
Search Frequency Rank：
这个数据体现的就是关键词基于全站的搜索频率排名，大家需要明白的是这个是一个Rank, 一个排名，并不是具体的数值。也就是说它只是一个相对的数据指标，而不是绝对的数据指标。比如你排第一名，你可以是100分，也可以是50分。所以说，亚马逊只是告诉了你这个关键词搜索量的排名，而并没有告诉你具体的搜索量。你只能做相对的比较性分析考量，而无法去获取绝对数据。
介绍完了上述的数据指标含义，我相信各位已经注意到Amazon search term 数据有一个很明显的特点：他是一个基于相对数据的指标，而不是绝对数据。这样难免有遗憾，毕竟绝对数据更具有说服力，但是我觉得即使是相对数据，也具有相当大的参考价值。
下面我来介绍几个我们团队经常用的使用场景，希望能够给大家提供一些借鉴，同时起到抛砖引玉的作用。毕竟基于一份数据不同的卖家都能开发出来很多不同的使用场景。做电商最需要的就是要会玩数据，基于数据才能实现理性选品和理性运营，不然按照很多老铁感性选品运营模式，做亚马逊就和摸彩票差不多了。
使用场景1
当我们想要切入一个细分市场的时候，需要经过详细的市场调查和考量。特别是亚马逊这种FBA压货模式，稍有不慎其实都会带来巨大的库存损失。这个时候，就可以借助Amazon Search Term数据，帮助我们能够有更准确的认知。
我们来看一看下面这个例子，这个也是我团队成员之前做的分析报告。有一个做厨房温度计的厂家联系我们，希望我们帮他们做代运营，这个工厂实力还是不错的，产品也有优势。基于这个产品，我们开始调研，如下图所示，这个玩意中国人用的比较少，鬼佬用的比较多，主要是在BBQ的时候，用来测量食物温度的，鬼佬的厨房特别像实验室，感兴趣的老铁可以好好研究一下。
这个产品主关键词有两个：food thermometer; meat thermometer 接下来，我们先把food thermometer 放进amazon search term 数据模块里面进行搜索，得出结果如下：
由上图可知，food thermometer衍生出来的，在排名前三的词里面，其中各自排名前三的#1 Clicked ASIN，#2 Clicked ASIN，#3 Clicked ASIN 的click share和conversion share 比例均大于70%。这个意味着什么呢？这就说明这个厨房温度计产品已经被高度垄断了，流量和订单都被头部力量完全瓜分，这个市场已经处于充分竞争且饱和的状态，很难有机会了。
另外还有一点需要注意的是，大家看看第三个词 food thermometer instant read，这个严格来说应该算一个长尾词。按照我们传统的关键词长尾理论来说，我们需要绕开竞争激烈的大词，主打竞争小流量获取更容易的长尾词，这样才是新市场逆袭的关键。但是我们看一看这个词相对应的 #1 Clicked ASIN，其中#1 click share 高达73.33%，#1 Conversion Share 也达到70%，一个长尾词food thermometer instant read 的流量和订单基本上都被一个产品所垄断，剩下第二，第三几乎都无法分走一杯羹，这个从侧面上更加佐证了厨房温度计这个产品垄断严重，如果要进入的话必须要准备大量的前期推广预算以及真正有特点过硬的产品才行了。
为了进一步增加结论的准确性，我们换了一个大词来进行搜索，这次用的是meat thermometer, 得出的结果如下：
从上图可得知，遇到了和之前搜索food thermometer时候类似的情况，因为分析的逻辑是一样的，我就不再赘述了，大家可以尝试着自己分析看看。总体来说，这种充分竞争的饱和市场，建议一般的中小卖家就不要轻易尝试了，亏损的可能性巨大。
使用场景2
接下来我们再来看看第二个使用场景，大家都知道，我们在新品推广的时候，关键词的自然排名是重中之重。 但是很多老铁经常会遇到这样一种情况，费尽千辛万苦好不容易把关键词顶上了首页，但是发现还是不出单，或者只是零星几个订单，这样的结果非常尴尬，相信遇到这种情况的老铁应该不少。很多人猜测是不是因为review少或者优化不到位的问题，其实并不是，就拿优化来说，现在亚马逊发展到这个阶段主图标题五点描述这些已经优化到了天花板，也属于卖家的基本素质之一了，可突破的空间并不大了。至于review，很多产品上了首页review很少或者没有review，也能够稳定出单。
所以，核心问题在于关键词的选择上，举个例子大家就明白了。一个listing的搜索流量有时候是比较分散的，可能会均匀分配在10-15个关键词上面，如果是这种情况的话，你推起来了其中1-2个你所认为的大词主词，其实贡献是非常有限的，这就容易出现所谓大词上首页但是没单的情况，根本原因就是你所理解的这个大词并不是你的listing真正的流量贡献大词。
所以说我们在新品选词的时候一定要注意，并不是这个词搜索量巨大，那么这个词就一定是你的产品的最大流量贡献词，两者千万是不能划等号的。当然，也有一种情况是一个listing的搜索流量集中在1-2个大词上面，这种listing你只要把有限的几个大词推起来，基本上就能实现稳定的出单。所以选词推词要根据具体情况来，有的listing适合主推大词，有的listing更适合去打长尾。那么如何去做前期判定呢？
这个时候Amazon Search Term 数据的作用就可以发挥出来了，比如我们看看这个产品：iPhone X的手机壳，这个时候我们可以选择目标ASIN键入进行搜索：
由上图可知，其中iPhone X case 和他的复数 iPhone X cases在rank 排名上面非常的领先，特别是iPhone X case，把后面其他的词远远的甩开了。虽然我们不知道iPhone X case具体的搜索量，但是从排序的巨大差异上来看，基本能确定搜索流量的大头都在iPhone X case，这个产品只要你拼命把iPhone X case这个词推上首页就行了，压根不用管什么长尾词，甚至广告都不用去开，这种产品就是典型的大词主导型。所以说，这些手机壳也是黑科技刷单泛滥的重灾区，因为大家都卯起劲来打1-2个核心大词，拼杀非常集聚化，导致了竞争尤为激烈！所以说，ABA数据在新品选词打词的时候，能够给我们提供很多借鉴参考。
今天就和大家聊到这里了，不过，各位老铁需要知道的是ABA数据的使用场景远远不止两个，正如上文所说，基于一份数据可以衍生出来千千万万的适用场景，我也希望能够起到抛砖引玉的作用，同时也欢迎大家在评论区交流讨论，大家一起头脑风暴，继续深挖！
