一、listing优化的目的-用户视角

1基于用户视角的Listing优化

1.1提升点击率

1.1.1首图优化

1.1.2标题优化

1.1.3列表页其他要素:价格(促销)、评论数、评分值

2.1提升转化率

2.1.1Listingd页面所有要素:图片、标题、价格、促销、五点描述、视频、A+页面,ReviewsQ&A

二、listing优化的目的-亚马逊A9视角

1、基于亚马逊A9视角的Listing优化

1.1 提升曝光量

1.1.1提升关键词排名

1.1.2提升类目排名

2.1基础:相关性及权重

三、listing优化的目的-搜索引擎视角

1、基于搜索引擎的Listing优化(Google等)

1.1提升相关性:可找到

1.2提升关键词排名:靠前

2、优化要点

1.1标题 覆盖尽可能多的相关词

1.2五点描述、长描述 尽可能增加关键词的覆盖率和重复率

1.3 ReviewQA尽可能覆盖更多关键词

四、亚马逊关键词构成-用户常搜词

1、用户常搜词

1.1美国2018.11,共289

1.1.1 L1:搜索量5000以上,28万;

1.1.2 L2:搜索量2000-500019万;

1.1.3 L3:搜索量小于1000242万;

备注:L3仅收录All Departments30万,如果收录全估计All Departments类目还有100+

基于亚马逊A9的listing优化

五、亚马逊关键词构成-亚马逊推荐词

1、亚马逊推荐词

1.1.1 亚马逊美国站,关键词数量大概在千万级;

1.1.2 基于所有月份的用户搜索行为;

六、亚马逊关键词构成-亚马逊关键词库

1、亚马逊关键词词库

1.1.1亚马逊美国站,关键词数量大概在10亿级;

1.1.2基于亚马逊关键词分词技术;

1.1.3来源于TitleSearch TermBullet PointDescription等全文检索;

七、亚马逊关键词词库-原理

1、亚马逊关键词词库原理(为什么会有上10亿的词)

1.1对亚马逊TitleSearchTermBullet PointDescription里面每个单词(Unique Word)都建立了索引(倒排索引),如“Anker iphone 8 case is so great”就是7个单词(其实内部对is,so这类连接词进行了过滤)

1.2这样每个Word,比如case就相当于存在于几十到几十万的ASIN中(美国站总共有5亿多ASIN);

1.3当用户搜索“8 case iphone”也会到包含8+case+iphone的有交集的页面中找,全包含、并且顺序一致的权重高,优先展示;

1.4从检索原理来看,“iphone 8 case”、“8 case iphone”包含的商品数量是大致一致的(前提:同一类目下搜索),前者比后者稍微多一点是因为有动态关联词,比如前者结果集里面有一个数据线 后面有截图:静态相关性

1.5但是,“iphone 8 case”和“8 case iphone”包含商品的顺序很不一样,这就是权重的概念,后面会讲;

八、亚马逊关键词构成-总结

1、用户常搜词/亚马逊推荐词/关键词词库 大概比例是:1/3/100

2、真正有效的是用户常搜词;

3、用亚马逊常搜词去优化Listing

4、亚马逊对大多数常用词进行了归类;

九、亚马逊关键词相关性原理-静态相关性

1、静态相关性

1.1定义:关键词来源于卖家编辑Listing时定义的TitleSearch TermBullet Point、所属类目等;

1.2它是产品上架后亚马逊A9初次分配流量的基础,冷启动时的流量来源;

1.3关键词权重决定于Listing初次上架时间(新品期),关键词匹配度、关键词分布位置,以及关键词的重复度(待测试);

1.4亚马逊A9作为一个良性进化的生态系统,它一定会给新品流量扶植,否则就会成为一个“世袭阶层社会”,让新进入者缺乏创新的动力;

十、亚马逊关键词相关性原理-静态相关性

1、示例总结

1.1亚马逊对大多数用户常搜词都进行了归类

1.1.1归类原理:亚马逊提取每个关键词在用户搜索后点击、购买的商品,分析商品所在类目的分布比例,将关键词分配给商品数量最大的那一个类目(可能是大类,也可能是小类)

1.2关键词的相关性,和词根(Word)有关,和搜索词(Search Phrase)无关,比如主词为ABC,但CBABAC极少搜,但它们的相关商品数和主词一样

1.3尽量将商品分配在它所属、并且有竞争力的类目,否则因为亚马逊对关键词归类了,导致用户根本不可见(如果一个手机壳有艺术手工外观,就可以分类到Art类目,但默认搜索就无法找到它,除非是用户手动切换到All Departments

十一、亚马逊关键词分类历史

十二、亚马逊关键词相关性原理-动态相关性

1、动态相关性

1.1定义:基于用户行为建立的关键词和商品的相关性

1.2核心要素:

1.2.1点击量+点击率

1.2.2加购量+加购率

1.2.3购买量+购买率

1.2.4评论数+评分值

1.2.5退货

1.3 权重分配:

1.3.1基于核心要素

1.3.2基于各核心要素的权重系数

1.3.3基于时间:最近一天、最近7天、最近30天、最近60天、最近180等用户行为权重占比均不同

1.3.4权重计算周期:点击量权重大概是48小时计算一次

十三、亚马逊关键词相关性原理-动态关联

1、动态关联 冷启动

1.1定义:两件商品初次建立联系的方式

1.2方式:

1.2.1基于搜索结果列表,两商品被用户同时点击或购买

1.2.2基于BSR类目/类目导航等列表,两商品被用户同时点击或购买

1.2.3基于卖家设置的组合销售

1.2.4基于店铺内商品列表被用户同时点击或购买

2、动态关联 热启动

1.1定义:基于两件商品已有的关联关系,从而推动更强的关联,比如冷启动后,在产品下面又会产生如下关联:

1.1.1看了又看

1.1.2买了又买

1.1.3比较同类商品

1.1.4广告推荐

1.1.5基于历史记录推荐

十四、亚马逊关键词相关性原理-飞轮效应

1、飞轮效应

1.1当一个新Listing上架,基于其关键词设置(静态关联性),亚马逊分配初始的流量

1.2基于用户行为,产生关键词K和产品A的关联

1.3基于产品的并排展示和用户行为,产生了产品A和产品B的关联

1.4最终,会产生关键词K和产品B的关联

1.5当产品B的点击量、销量不断爬升,会带动其关键词K和相关关键词的排名进一步提升

2、最终效果

1.1原来100个静态关联的关键词,平均权重从1060分(关键词初始权重如:35 23 21 19 11 8 5 5 4 3 3 3 ...,后来各关键词有升有降)

1.2后来引入了50个动态关联的关键词,平均权重从040分(就像sony的耳机有bose关键词流量)

冷启动:Listing关键词被收录,初始搜索流量引入

动态关联冷启动:用户行为驱动,关键词权重提升

产品关联,增加流量入口

动态关联热启动:关键词关联流量

驱动初始收录的关键词流量加速,引入动态关联词

关键词排名加速提升

十五、关键词热度和精准性

1、关键词热度(搜索量):大词、中词、小词

2、关键词精准性:精准词、泛词

3、热度和精准性并没有必然关系

4、精准词下的竞争最激烈,因为是同质化竞争

5、热度高并不意味着竞争很大(因为泛词转化率一般很低,关键词下单个产品销量未必大)

十六、关键词热度和搜索结果数

1、关键词越泛,词越短搜索结果数越多(关键词词库原理)

2、关键词词根ABC相同,搜索结果数基本相同(关键词词库原理)

3、结果数越多并不代表关键词竞争度越大,因为包含产品越泛(各层级、各类别产品大杂烩)

4、搜索结果数和热度并没有必然关系

十七、流量词概念

1、流量词:给ASIN带来流量的关键词,也就是给ASIN带来曝光的关键词;流量词大小决定于给ASIN带来的曝光量大小,比如对于某透明硅胶手机壳,iphone8 clear case一个月内给ASIN带来3万的曝光量,而iphone 8 case给其带来1万的曝光量(该产品排在第4页),则对于该手机壳,则流量词iphone 8 clear caseiphone 8 case更大

2、流量词起源于静态相关性,加速于动态相关性(飞轮效应)

3、流量词=静态关键词+动态关联词

4、基于亚马逊A9Listing优化目标:产生更多高权重的流量词,带来更多的流量

5、更通俗讲解流量词,请看:https://www.asinseed.com/cn/help/traffic_keywords

十八、关键词优化工具-AsinSeed

1、挖掘相关关键词

2、查询竞品流量词

3、用关键词(Keyword)和单词(Words)去优化Listing


十九、AsinSeed优化指南

1、用关键词反查和关键词挖掘,寻找竞品流量词和行业流量词

2、用竞品流量词和行业流量词的Unique Word清单优化Search Term和标题,以及五点描述、描述、Q&A,增加相关性(了解关键词词库原理后应该知道怎么写ST了)

3、用流量词清单去优化标题、五点描述等,提升关键词权重(静态相关性原理)

首发:https://www.sellersprite.com/cn/blog/amazon-a9-listing-optimization-guide

https://www.sellersprite.com/cn/blog/amazon-a9-listing-optimization-guide

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