亚马逊爆款---恐龙平衡玩具秤---美国专利侵权预警

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2021-07-29 10:40:57

Primeday过后大量的亚马逊卖家都在叫苦连天，觉得重大节日过后的流量下滑实在是太明显了。广告acos明显开始飙高，投入产出比开始变差，其实通过跟很多的亚马逊卖家交流后，我们明显的发现大量的卖家其实对于算法是缺乏一定的基础认知的，我们作为运营来说虽然不可能深入的去精通算法的每一个细节点，算法的每一个细节，但是我们可以做的是去熟悉算法的大方向，找到算法的核心点，从而能够对我们的运营有针对性的参考建议。

亚马逊A9算法与谷歌搜索算法的不同

亚马逊通过它庞大而灵敏的A9算法，决定着卖家产品listing的排名。虽然亚马逊已经是一个老资格的电商平台，但它的A9算法从来没有停止过修正和完善的脚步。为此，亚马逊专门成立一个A9机构，来研究平台的产品搜索广告技术。

下面我们举几个例子感受下A9的不同：

1、对比“night light for kids”和“night light for children”这两个近义词的搜索结果。如下图，可以看到搜索结果数有着很大的差别。

图片来源：www.amazon.com

2、对比“multivitamin”和“multi vitamin”搜索词中间有空格区别，如下图，可以看到搜索结果排序差别很大。

图片来源：www.amazon.com

由此可见亚马逊的搜索词相对于谷歌等平台要来得更加严谨和苛刻。因为谷歌旨在让人们搜到大致的信息，而亚马逊则要匹配到平台上的具体产品。

因此，我们在撰写亚马逊平台上的文案时，要对每一个词都要仔细斟酌，包括词性的选择、单复数、是否有空格等等细节，都要明察秋毫。

3、排序逻辑的区别

谷歌是一个信息展示平台。它只有一个空荡荡的搜索框，从来不生产任何内容。那么，它凭借什么成就其价值？

凭借的是丰富而庞大的信息量。当用户键入关键词时，谷歌通过其智能化算法，将优质的内容源源不断地呈现给用户。生产内容的网站与谷歌是一种共生共存的关系。那么问题又来了，如此之多的网站和页面，谷歌凭什么决定其排名的先后顺序？

答案是点击和跳出率。你的网站越多人点击，点击进去后，跳出率越低，排名就会上升。所谓跳出率，就是用户在点击进入页面后，在规定时间里关掉网页的比率。跳出率越低，用户在网页和网站里停留时间久，那么谷歌算法机器人就认定你这个网站和网页信息对用户是有益的。日积月累，排名就会不断上去——谁对谷歌的用户提供了更多价值，谁就排到前面去。

那么亚马逊以什么来确定listing的排名呢？这依然要从亚马逊的本质来看。亚马逊是一个购物商城。其任务是让顾客发现好产品，购买好产品。那么销量毫无疑问是亚马逊最为关注的一个指标。一个listing推荐给了顾客，很多人下单购买，转化率高，那么亚马逊算法机器人基本认定这是一个好产品，将它推到前面去。

一个7天成交100单和7天成交1000单的同种产品排名，后者肯定会高很多。当然，销量只是一个维度。亚马逊也不愿意看到商品卖出去了，但顾客埋怨又多。因此，又推出了评论这一维度，好评数（率）越多，排名也靠前。

其实，稍微了解Amazon在美国的运营结构的人都知道，A9是一家被Amazon收购的公司。名称里的“A”其实与Amazon一点关系都没有，只不过这家公司是一家研究“商业搜索引擎”的公司，所以借用了电话拨号键盘上的A+9的编排模式，并把公司取名为A9.COM, INC.。如果说Google的搜索引擎从设计之初更多考虑的是“用户体验”，那么A9的这家公司却更多考虑的是如何在不断改善客户体验的同时，让商家利益最大化！

从亚马逊平台的视角看A9

亚马逊作为一个网上购物平台，当一个用户前来购物时，他需要揣摩客户的真实意向，将最匹配的产品展示在客户面前。那么A9如何快速精准的将用户“真正想要购买的好的产品”搜索出来呈现给消费者？这需要平台和卖家共同努力。

消费者通过搜索关键词告诉平台的需求，平台将用户的需求和商品建立联系并对商品进行排序。那么排序的依据是什么？由此衍生出来A9算法中最核心的三个指标，相关性、转化率、客户留存率。

【1、相关性】

即搜索结果和客户真实购买意向的一致性。A9通过如下方面衡量相关性：

1、标题，我们要在产品的标题中包含最相关的关键词；

2、Bullet Points，使用长尾关键词作为要点；

3、产品描述，尽量使用长尾关键词；

4、品牌和制造商，所有的listing中品牌和制造商的名字都排在标题首位；

5、类目和子类目，上传产品时，尽可能确保你的产品在最相关，最小的类目；

6、Search Terms，亚马逊为卖家专门设置的插入关键词和用于提高关键词排名的后台隐藏选项，其目的是为了帮助卖家进行SEO优化，同时帮助买家提升页面浏览体验；

最开始平台只能将消费者的搜索词和商品的标题、产品描述、Search Term等进行相关性评分，但是不能保证卖家有意或无意导致描述和商品不匹配的情况，所以必须要有个指标对匹配结果进行校验，这就引出了转化率。

【2、转化率】

A9算法中转化率占有很大的比重，影响转化率的因素主要有销量、排名、评论、产品图片（尤其是主图）、价格等等。

1、销量排名，在亚马逊简单搜索一下，很明显可以看出销量，也就是销量排名，是最重要的排名因素；

2、买家评论，评论数和好评数量是A9算法中最重要的排名因素之一；

3、已回答问题，这是亚马逊没有明确表明的排名因素之一但是，这个数据位于listing顶端，很明显对转化率影响很大；

4、图片尺寸和质量，更大尺寸，质量更高的图片比多张一般尺寸的图片会好得多不是说多张图片不会比单张的转化率高，只是从第一张图片后影响迅速减少

5、变体产品，同一产品有不同属性的时候，有些卖家会创建多个listing这并不是最好的做法用亚马逊多属性变体功能创建一个listing，将所有买家引导到单一页面会更好；

6、Listing完整性，listing越完整越好，创建listing的时候，尽你最大可能填满每一个属性，以便让你的产品显示在搜索结果的前面；

【3、客户留存率】

客户留存率是对卖家的综合表现的评分，这点比较好理解，如同品牌店的商品质量有保障，具体包括如下：

1、订单处理速度，亚马逊知道让买家高兴的最好方式之一就是快速精准的发货因此，长期表现出高效订单处理进程的 vendor和卖家会比那些做不到这点的卖家排名更高；

2、可售库存，亚马逊发现较低的可售库存可能会有更高的退款率和取消率，对留住买家来说显然是不利的；

3、完美订单率（POP），POP衡量有多少订单完美得处理完，从买家点击Add to Cart到产品到买家手中；

4、订单缺陷率（ODR），ODR基本上正好和POP相反；

5、退出率，通常高退出率是因为你的产品库存率低，或者你的listing不完整；

了解了以上影响A9算法的重要因素，卖家就可以按照游戏规则进行优化及精细化运营了。但是卖家还需要跳出自己的视角思考亚马逊平台的底层的商业逻辑。亚马逊的盈利模式是抽成，所以平台最大的目的就是将吸引进来的流量在平台内完成转化，如果某个listing不能完成转化，则引导流量继续流转，所以平台不关心流量在哪个listing完成交易，而是只要能完成转化，平台即可收益。

从这个角度看，每个listing既承接上游的流量又负责将流量继续导入下游，以此充分利用流量。理解了这个底层逻辑，我们就可以更好地顺势而为地玩转关联流量。

如何利用关联流量引流

【1、理解亚马逊BSR与搜索排名】

BSR排名代表了listing在亚马逊上的竞争力与销售情况，排名越靠前，竞争力越大，销量也就越大。

但是大家需要思考一个问题，关键词的搜索排名和BSR排名之间有多少关联呢？我们做个实验，用类目大词搜索，看搜索排序和BSR排序的差别（大家自行实验验证）。通过实验可以发现有相关性，但是影响不是特别大。

那么亚马逊为什么没有把BSR排名作为搜索排名呢？这是因为首先二者背后对应的商品集合是不同的，BSR对应的是类目下的所有商品，而搜索结果是和关键词匹配后分布在不同类目下的商品，另外关键词组合后的情况就更多了，而且搜索人群也完全不同，亚马逊平台为了给用户最佳的体验会结合各种因素锁定商品范围并给出最佳的排序结果。

在相同流量下，转化率越高意味着销量越大，亚马逊因此也能获得较多的佣金，那么因此转化率是关键词搜索排名的决定因素？这个逻辑的错误在于只是局限于单个listing的纵向比较，而忽略了消费者的购买行为逻辑及亚马逊平台的运行逻辑。

首先消费者购物需要经过搜索->浏览->点击这三个步骤的循环，直到用户买到心仪的产品，所以用户在平台逛的越久越有可能消费，和我们在线下逛商场一样的道理。另外从平台的角度看，虽然每个listing流量变化很大，但是平台的总流量是趋于稳定的，所以平台希望用户逛得越久越好。因此平台对listing的角色定位就有了区别，有些listing主要是用来引流的（比如主图做的很棒的listing）。而有些listing主要是负责转化的，比如评论、评价都很不错的商品。

【2、寻找流量大转化率一般的listing】

通过上面的描述，我们知道搜索结果中排名靠前的listing，其自身转化率并不一定很高，平台对其定位就是“引流listing”。

我们正好可以利用这些listing做关联流量引流，那么如何找到这些listing呢？一句话总结就是“BSR排名配不上其搜索排名”。因为BSR排名每天都会做一次更新，可以准确反映listing的销量。所以我们可以对搜索结果的前三页做一个统计，找到那些BSR排名明显较低的listing。这些listring就可以作为我们商品投放的目标listing。

当然我们也可以更进一步，仔细分析这些listing转化率低的具体原因，如产品描述不清晰、产品本身有缺陷、评论数较少或评价较低等等。通过分析也可以优化我们自己的listing或改进产品，最终使我们的listing能承接地住流量，并完成转化。

【3、最大化挖掘关联流量】

其实对于平台来说，流量就分为两类，第一类是搜索流量，第二类是关联流量。对于搜索流量来说，我们要掌控的是一个个的核心关键词的搜索流量入口，每占据一个keyword 的搜索流量入口，就掌握了一个源源不断的流量来源。因此对于搜索流量来说，核心只有一个，不断的提高keyword 的排名和权重，让每一个流量入口的流量最大化。

而对于关联流量来说，更多的是基于平台对于listing的理解和判断，进行智能化的系统匹配和推荐。从这里大家也能够发现写好listing的重要性了吧？只有写好listing 才能够让平台更好的认识自己的产品，从而给予精准的流量匹配。

如果我们的listing能够出现在同类目产品的best seller的下方，那么对于listing来说就是掌握了巨大的流量入口。这就好比是网站的外链，外链的权重越高，对于网站本身的权重提升就会越明显，吸引进来的优质流量也会越多。因此要玩好关联流量，我们首先要考虑的就是如何尽可能多的将自己的listing链接到高质量的竞争对手的下方。

此外一旦两条listing之间产生了链接，无形当中就好比是有一条绳子对于两个产品进行了捆绑，无论你是通过什么样的关键词搜索到链接，最后的结果都是捆绑，因此你会发现这种捆绑是listing与listing之间的捆绑，而不是关键词与关键词之间的捆绑。那么这条绳子有没有可能会断掉呢？当然是有可能的，当你的listing权重下降、销量下滑明显的时候，自然会有新lisitng会取代你的捆绑位置。

关联流量到底处在平台中的什么位置呢？

当然关联流量也会分为“免费关联” 和 “付费关联”，所谓的免费关联展示位，分为三个部分：一个部分是Frequently bought together，另一部分是Inspired by your recent shopping trends，最后一个部分是listing下方的Compare with similar items。

图片来源：www.amazon.com

免费关联说到底是属于自然关联，简单来说就是买家买了A产品之后，还会买B产品。参与购买的买家数越多，数据的模型基数越大，自然产生的关联度也就越高。

当然这其中还会有一些比较小的差别，大多数卖家可能会认为只有当A和B一起产生购买的时候才会形成关联，其实不然，当A和B经常一起产生购买的时候，数据会进行第一个部分的Frequently bought together匹配。

当A和B不是同时产生购买的时候，比如说先买A，过一段时间再去买B，这个时候形成的关联流量就是第二部分的Inspired by your recent shopping trends，也就是原来的买了又买。

而关联流量中的“付费关联” 主要分为两个部分：第一个部分是listing详情页上方的关联广告位，另一个部分是listing下方的付费关联广告位。

此外每一条listing下方的关联展示坑位数量是不一样的，很少有人能够注意到这一点。这个其实跟listing本身整体的流量大小也是有关系的，listing本身的流量越大，自然就能够吸引越来越多的listing跟随。

而谈到关联流量中的“付费流量”，就不得不说到亚马逊的自动广告了。自动广告其实是促进关联流量匹配，打开关联流量入口最好的方式，很多的亚马逊卖家对于自动广告存在比较大的误区，会想当然的认为自动广告的转化率比较差，会跑出很多的无效点击，因此就不开自动广告，或者是把自动广告的出价压得很低，这都是很愚蠢的做法。

自动广告跑出来的ASIN很多卖家其实是不知道如何产生的，其实就是用户搜索关键词进入到A产品listing的页面后，在页面的下方点击了B产品的广告，从而到达B产品的详情页中，因此在B产品的Customer Search Report中出现的就是A产品的ASIN码，如果这种行为模型出现了多位买家的身上，并且能够持续不断的有购买现象产生，A产品跟B产品的关联度就会逐渐升高，甚至B产品会出现在A产品的FBT模块。关联流量就从“付费流量” 转变成“免费流量”，产品与产品之间的关联会更加的紧密。

对于ASIN我想额外补充几点，首先对于ASIN码的定义其实就是一串亚马逊用来对产品进行辨别的字符而已，并没有任何实际性的意义，因此无论是对ASIN进行否定还是用ASIN当广告keyword来进行跑词，都没有任何的效果，如果对这一点有疑问的卖家可以自行进行测试。

自动广告在关联流量中扮演着一个非常重要的角色，对于平台来说，流量是亚马逊的，亚马逊愿意将流量给谁就给谁，对于卖家能够做的就是在自己的能力范畴之内抢到更多的亚马逊站内流量，因此我们需要打开一个又一个的关联流量入口，关联流量入口打开的越多，listing的流量自然就越多。

鸥鹭团队持续研究亚马逊A9算法，目前独家推出了关联流量入口查询功能，不光能看到现有的，还能查询到历史关联流量入口。

我们可以非常清晰的找到我们listing最精准的关联流量入口，从而可以做一个整理归纳，甚至我们可以去做一个关联asin 的搜集整理表，针对性的去做手动中的商品投放以及展示型广告，最后你会发现我们测试后的数据其实是非常不错的，投入产出比远高于普通的手动广告以及自动广告。（这就是分析关联流量的意义所在）

如果你想获得更多免费流量，一定要把关联流量抓进自己手里哦！大家可以去官网免费下载插件~