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从亚马逊关键词角度,谈谈流量精细化的几个层次

亚马逊站外引流 卓锐 2周前 (06-06) 33次浏览 0个评论
今天我们来说说亚马逊,如果有机会的话,希望你认真看下本文。
 
“精细化”这三个字,跨境圈的卖家朋友们已经不陌生,随着红利渐褪、竞争加剧,整个圈子都在呼唤新的运营方式,于是“精细化”开始进入大众视野。
 
这是时代的需要,也是每一个行业的发展规律。但很多概念,都极容易传播,却鲜少被真正理解。
 
“精细化”就是其中之一。
2014年,雷军总结了小米崛起的互联网七字诀:专注,极致,口碑,快!
在这七字诀里,其实就已经包含了“精细化”这三个字的精髓。
精是取舍,是选择,是以万顷之力投入,打造差异化和长板。对应七字诀的专注。
 
细,则有两层含义:

一是拆解,是细分,是将一件事分解到更小颗粒度,穷尽且相互独立,具备可操作性。最典型的例子就是“把大象装进冰箱里,需要分几步”。
 
二是细节,是从小处将事情做到完美,通过局部体验提升整体品质。对应七字诀的极致。
 
化是标准,是流程,也是短周期迅速迭代优化的动态过程,构建可持续性。对应七字诀的快。
所以,有时候我们说“太阳底下无新事”,就是这个道理。

每一个看起来新的事物,只有与我们已有的体系联系起来,我们才能更深刻地理解其含义,或者避免被别人忽悠,人云亦云。
回归到我们日常的工作,乍眼一看,精细化与我们的关系似乎就是选品求“精”,运营求“细”,公司整体则追求将精和细内“化”为可持续的系统能力。
但精细化的适用范围远不止于此,万事皆可精细化。比如产品的精细化,服务的精细化,运营的精细化,供应链的精细化······
再比如,写文章这件事的精细化。主题越宏大,我们就越难做到精细化。所以,我们今天只以亚马逊“选词”这一件“小事”,谈谈如何一步一步做到“精细”。
限于篇幅,今天主要跟大家分享以下五点:
 
  • 完备的关键词库
  • 适合的词源对象
  • 最佳的流量结构
  • 合理的流量分层
  • 适度的泛化策略
01
完备的关键词库
精细的第一步,是底层基础的精细。对于选词来说,底层基础就是词库。什么样的词库才是有效的词库?消费者搜索的关键词组成的词库。
这不是废话?这个道理确实简单通俗,但这体现了一个非常重要的思维方式——从消费者的需求出发,不要想当然。
尤其是在我们对消费者所在国语言不精通的情况下,作为供给方的卖家的表达不重要,消费者的搜索表达才重要。
解决方法大家都很熟悉了,就是使用ABA数据。ABA是亚马逊官方后台的数据,权威性毋庸置疑,只不过有两个缺憾:
一是如果直接使用导出的词做筛选,你的电脑可能撑不住,因为400多兆的文件,处理起来会让人崩溃。
 
二是如果通过输入ASIN去反查,你只能得到进入了点击排名前三的关键词,众多未进入点击前三的关键词会被忽略。
基于上边的一些问题,市面上出现了很多反查关键词的工具,但质量也是参差不齐。
 
教给大家一个简单的鉴别方法:如果ABA数据能反查出来的关键词你使用的工具却没有,尤其是大词,说明这个工具的数据有问题。
 
 
 
02
适合的词源对象
确定了合适的词库,如何将范围进一步缩小到与自己的产品匹配的关键词呢?
大家常用的方法是根据自己的产品去找相似的竞品,然后把多个竞品的关键词做整理,再逐一从中挑选合适的词。
这个话说起来很简单,大家似乎也都理解,但真正上手的时候就会发现还有很多细节需要考究。
比如,很多产品都存在变体,那获取流量词的时候以什么标准来判断哪个变体更合适?
大家很容易想到使用销量最好的变体,想到这一点很容易,但要做到这一点却有一定难度。
被这个问题困扰的不只是做运营的同学,选品工作的后期,尤其是生产备货阶段,知道哪些款式更受欢迎对成本控制也非常关键。
市面上有很多销量预估的软件,但基本都只能测出父体的销量,尤其是现在亚马逊基本将所有类目都改为变体共享排名之后,要测出变体的销量更加困难。
既然没有直接的方法,间接的方法有没有呢?今天就给大家分享一个新的思路:通过比较变体的流量词多少间接确认不同变体的销售情况。
就像下图一样,整理出同一个Listing下不同变体的流量词,尤其是自然流量词(因为自然流量词的多少更能说明自然出单的情况),该选择哪个变体就容易多了。
 

有的同学可能会说,不知道哪个变体卖得好,那就把所有变体的流量词都找出来不就得了。
没错,这也是一种方法。但这依然还有可精细化的空间。
大家的关键词大部分都是通过ASIN反查工具下载下来的,然后将不同产品的关键词通过去重后整理到同一个文件里,以备后续使用。
这个过程会消耗大量的精力,尤其是当整理对比的产品数量比较多的时候。但工作其实主要就一项,合并去重,然后实现下图中的这种效果。
 

合并去重的工作在比较变体时需要,在比较不同竞品时依然需要,两个都是扩充关键词的重要手段,尤其是通过对比你的产品与竞品的关键词,可以迅速得到你的产品缺少的关键词,让你快速获知自己产品的流量短板在哪里。
对于使用竞品的流量词来优化自己的Listing的时候,我的建议是尽量选择对手的自然流量词或官方推荐词,原因比较容易理解,自然出单词代表了在竞品上被证明精准有效,推荐词代表了被亚马逊官方认可。
 

而广告词,由于产品的展现与“利益”挂钩,受预算控制,所以无法自然的反映与产品的契合程度。选用这些词会存在一定程度的风险,因为你的竞品也还在尝试,效果怎么样还未知。
03
最佳的流量结构
 
观察比较仔细的同学应该已经发现,我在对比变体流量词的第一张图里还透露了另一个非常重要的信息——产品的流量结构。
 

在研究流量结构,而且仅仅指关键词流量这件事情上,相信大部分人都只是把关键词囫囵吞枣地做研究,少有人对竞品的流量词结构做精确的划分。
我们都知道,仅在亚马逊的关键词搜索体系里,就有不止一种曝光方式,自然搜索是大家最熟悉的,另外就是PPC广告,包括产品广告(Sponsored Product,简称SP)、品牌广告(Sponsored Brand,简称SB)、视频广告(Sponsored Video,简称SVB)。
还有一类搜索流量是被大部分卖家忽略的,犹如姐夫的掌上明珠,光有钱是得不到的,需要通过“比武招亲”凭实力获得。
这就是搜索推荐的流量,包括亚马逊的选择(Amazon’s Choice,简称AC)、编辑推荐(Editorial Recommendation,简称ER)、最受好评(Top Rated,简称TR,包括亚马逊自家产品的Top Rated From Our Brand也属于这一类)。
什么是流量结构?就是为不同的流量渠道规划不同的关键词和打法策略。厉害的人都有体系,而高效的流量都有结构。
比如下边这几个产品,都是串灯(string lights ),但各家规划的流量结构却差别非常大。
 

有的就喜欢上全套,广告全家桶(SP商品广告、SB品牌广告、SVB视频广告)和推荐流量全家桶一个不落;有的就试试SP和SB就完事;还有的就更保守了,只玩SP;最后一位就纯属佛系了,花钱的一个不玩。
拿到候选关键词之后,摆在大家面前的问题就是,这些关键词怎么分配?怎么规划流量结构?在预算有限的情况下,在SP、SB和SVB广告之间如何平衡取舍?
这些都是非常复杂的问题,每个问题都值得拿一个专题出来讲。时间关系,我们在这里只是给大家抛砖引玉,有机会再详谈如何根据产品的属性和发展阶段规划自己的流量结构。
 
 
04
合理的流量分层
如果说不同类型的流量是矩阵的“横”,那么合理的流量分层就是矩阵的“纵”。
具体来说,就是每一种“横”的流量类型将由哪些“纵”的关键词组成,包括主要关键词和长尾关键词,并以此分配预算和规划打法节奏。
我们都知道,一个产品在进入成熟期之后,绝大部分流量其实都来自于为数不多的几个主要流量词,一般不会多于5个,出单占比却高达80%甚至95%。
对这个数据没有概念的卖家可以从服务商处购买ASIN报告看一看,大部分ASIN报告都呈现出这种头部高度集中的流量分布(但就是有点贵)。
这就是所有电商流量有意思的地方,虽然做出绝对贡献的是主要流量词,但没有长尾词前期的铺垫,也没有主要流量词今日的辉煌。
就像没有地基,就起不了高楼,但修完高楼,就少有人再关注地基了。
主要流量词大家基本都会使用大词,这种词一般代表了一个细分的品类或者有特定修饰的细分品类,大家对于这个的判断通常来讲也不会有什么问题,我要说的是精准长尾词。
因为长尾容易,但精准就不一定了。精准需要保证在词根上附加的修饰词严格符合你产品的属性或定位。
不要说你都非常清楚产品的属性或定位,每一个做过好产品的人都会惊异于客户千奇百怪的使用场景和方法。保持谦逊很重要。
这一点上如何做到精细?
有经验的卖家可能又会说,市面上不是有很多关键词挖掘工具吗?用它们不香吗?费这个劲是不是有点过头了?对不起,还可能真不香。
那到底怎么才香?很简单,如果我们要摸着石头过河,对手就是我们的石头。
 

我们应该准确找出你对标的优质竞品的长尾流量词,如何才算精准?竞品在这个长尾词下的自然排名长期稳定靠前,比如这种,长期稳定在前5名,那一定是消费者用购买行为投票出来的精准。
 

05
适度的泛化策略
前边的整个流程,是一个从宽泛到具体、从开放到收敛的过程。最后一个点,我们“反其道而行之”,讲一讲关键词的泛化。
什么是泛化?
 
就是在目标关键词基础上获取相关的关键词的流量。在亚马逊的体系里,则分为相关关键词和词组词根的扩展匹配。两者存在递进关系。
相关关键词是指一个产品同时存在两个或多个中心词根,比如形容充电宝,在英语里至少有三个词根,分别是:charger,power bank,和battery,这些词根会延伸出来很多关键词,甚至这几个词根也可以组成新的关键词,比如battery charger。
 

对于这种产品,最终的关键词会形成几个以词根为中心的关键词簇,而词簇,就是亚马逊广告投放规则中的广泛匹配。
广泛匹配大家已经实操过很多,我这里主要讲讲广泛匹配的2个需要注意的点。
第一,通过亚马逊的输入框联想是判断是否存在广泛匹配的方法,但此方法存在很大的局限性,因为亚马逊搜索框联想的策略是向后联想,也就是CD可以联想CDEF,但无法联想ABCD。
 

这就导致大量以定语修饰CD的长尾词将被我们忽略。在一点上,建议大家通过一些工具进行词组的匹配,防止遗漏。
 

第二,确定一个关键词广告是否需要广泛匹配的时候,以第一步获取到的数据为依据。将第一步获取到的广泛匹配词分组,预估这些词大概的搜索量总和,大致评估可能的效果,并据此规划预算。
 
如果找不到合适的广泛匹配词、广泛匹配流量不精准或者广泛匹配词流量太少,则可以直接选择精确匹配的方式投放。
 

 


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