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> 本文探讨了如何利用亚马逊搜索结果页面的数据信息, 对不同关键词组合的搜索流量进行分析和预测。文章从数学推导的角度, 阐述了影响单个listing流量的关键因素, 并提出了通过对比相关关键词搜索结果的review数变化来估算流量大小的方法。
在电商运营中, 流量无疑是最关键的指标之一。然而,单纯追求流量增长并非最佳策略,更重要的是要找到与自身产品匹配的高质量关键词。本文将从数理推导的角度, 探讨如何在流量与搜索页面结果数量中寻求平衡, 为亚马逊卖家提供一种全新的关键词流量分析思路。
很多卖家都会过度追求流量数据, 认为关键词优化就是要做到流量最大化。但事实上, 单纯提高曝光量并不等同于获得更多有效流量。我们需要关注的是"搜索曝光率"和"点击率",即使曝光量再高, 如果点击率很低, 也无法转化为实际的订单。
通过数学公式, 我们可以得出影响单个listing流量的关键因素:
1. 单日关键词搜索量(F)
2. 单日能搜索到的商品总数量(N)
3. 搜索结果页数(P)
4. 流量流失率(L)
综合考虑这些因素, 我们可以得到一个整合性的公式, 用于预测单个listing的预计流量。
除了数学公式推导, 我们还可以通过对比不同关键词搜索结果的review数变化来估算流量大小。原理是:
1. 选择两个关键词进行对比, 比如"casual dress"和"dress"
2. 统计这两个关键词搜索结果前2页产品的review数变化
3. review数变化的比值, 即可近似反映出这两个关键词的搜索流量差异
这种方法适用于根属性相同、属性重叠较少的关键词组合。通过对比review数变化, 我们可以更直观地了解不同关键词的搜索量大小。
问: 如何确定测试关键词是否合适?
答: 在使用review数变化法进行流量预测时, 需要注意两点:1)测试关键词不可有过多属性重叠; 2)根属性不同的类目无法进行流量对比。只有满足这两个条件, 才能确保预测结果更加准确可靠。
问: 为什么不能直接统计前几页的review数量?
答: 因为亚马逊会实时改变产品排列顺序, 所以需要先记录下前几页listing的链接, 然后再次访问这些链接来统计review数量, 这样可以避免由于页面变化导致的统计误差。
问: 如何评估其他类目的市场潜力?
答: 可以通过对比不同类目关键词的流量大小来评估市场潜力。比如比较"T恤"和"上衣"关键词的流量差异, 因为这两个类目的review留评率趋于一致, 可以较为准确地反映出市场规模的差异。
