亚马逊关键词怎么优化？价值10W的AMAZON关键词精细化运营全流程

一、亚马逊站内流量入口解析

1. 搜索流量入口（关键词流量入口）

2. 广告流量入口

3. 商品页关联流量入口

4. 秒杀&促销活动流量入口

5. 亚马逊榜单流量入口

6. 类目产品展示流量入口

7. 优惠券及购买折扣流量入口

1. 搜索流量入口（关键词流量入口）

01) 关键词搜索流量入口
02) 搜索下标签属性流量入口
03) 搜索页Amazon’s choice 流量入口（Overall pick)
04) 搜索页Highly Rated (HR推荐词）
05) 搜索页Top Rated (HR推荐词）(Popular brand pick)
06) 搜索页Editorial recommendations 推荐流量入口（简称ER推荐词）

2. 广告流量入口

01) PPC广告投放流量入口（Sponsored Product）
02) 视频广告投放流量入口（Sponsored brand）
03) 展示广告投放流量入口（Sponsored Display）
04) 广告头条流量入口（Headline Search Ads)
05) DSP广告投放流量入口

3. 商品页关联流量入口

01) 捆绑销售关联流量入口（Buy it with 、Frequently bought together 、Make it a bundle）
02) 相关产品对比关联流量入口（Compare with similar items)
03) 相关视频关联流量入口（Videos)

4. 秒杀&促销活动流量入口

01) LD（Lightning Deal 限时秒杀）
02) BD（Best Deal 周秒杀）
03) DOTD（Deal of the Day）
04) 平台大促活动流量入口（比如黑五、网一)
05) 奥特莱斯限时促销（outlet）

5. 亚马逊榜单流量入口

01) Best Seller （热卖榜）排名流量入口
02) New Releases（新品榜）排名流量入口
03) Movers & Shakers （飙升榜）排名流量入口

6. 优惠券及购买折扣流量入口

01) Coupon优惠券
02) Prime 专享折扣
03) 购买折扣
04) 买一赠一
05) 社交媒体促销代码

7. 类目产品展示流量入口

以上就是亚马逊站内流量入口的汇总，每一个流量入口都代表亚马逊的一个流量来源，当你的流量入口越多时，能够覆盖到的流量自然越大，产品成交转化订单的概率也越高。汇总完流量入口后，下一步时汇总整个类目的关键词，也就是搭建整个类目的关键词词库，从而引来更多的关键词流量。

举个比较形象的例子说明一下流量入口与关键词的关系，我们可以把流量入口看成是河流渠道的数量，而把关键词看成河水水量的大小，流量入口与关键词是相辅相成的关系，河流数量越多，河水水量越大，水的总量才越多，只有河流数量，没有水源就会成为无源之水，只有水源没有河流渠道，那能覆盖的范围必然狭窄，流量入口和关键词需要两手抓，两边都不能放。

二、如何快速搭建整个类目的广告关键词词库

广告搜索词报表分析的难点主要在于我们广告搜索词报表数据量大，我们如果逐行的分析，工作量会非常大，并且在广告报表里面大部分的搜索词，它是长尾词，它的数据量是很小的，有些可能只有一两次点击。对于数据量小的搜索词，我们很难下一个确定的一个结论。所以我们进行广告报表分析的思路是汇总相同单词在所有搜索词中的数据。

广告关键词优化思路：

汇总相同单词在所有搜索词中的数据，积累点击量，可以有效提高分析决策的可信度，相比逐行分析速度也更快。

举一个简单的例子，红色裙子出现一次点击，红色裤子出现一次点击，那红色这个单词就出现两次点击。裙子这个单词出现一次，裤子这个单词出现一次，这个就是汇总的基本思路。

只要积累足够的点击量，我们就可以有效提高分析决策的可信度。并且相比我们一行一行的分析这些广告报表数据，它的速度会更快。

那么这种分析思路背后的原理是什么？

为什么要将一个长尾关键词拆分为具体的单个关键词？

特征词分析的原理：

1. 由于消费者搜索不同关键词所代表的需求不同，购买商品的可能性，即转化率是明显不同的，（每一个关键词，它背后代表的是买家的一种需求，不同的需求它的转化率是不同。例如裙子和裤子这两种商品，对同一类人群而言，他们的转化率肯定是不同的。买家搜索的需求越强烈，它的转化率就越高。那如何判断买家对这个商品的需求程度？我们只能通过以往的数据来做一个判断。同一类人群，相同的100个点击下，哪个关键词转化率越高，他的需求就越强），且搜索词对转化率的影响程度远大于广告设置（(自动/手动，精准/广泛等)的影响程度

2. 搜索词虽然由多个或单个单词构成，但具体的单词本身一定程度代表消费者的需求，例如搜索词中包含burgandy，即偏向购买burgandy款式的商品

特征词分析的依据：

搜索词虽然由多个或者单个单词构成，但具体的单词本身一定程度上代表了是消费者的需求。例如：如果搜索词中包含burgandy这个单词，那消费者更偏向于购买burgandy款式的商品。

特征词分析的原理我们大概明白了，那要提高特征词分析的可信度，只能通过提高点击的数量，就是提高样本的数据量，只有积累到一定的数据量，然后数据才能呈现出一个相对客观的结果。同时，相比于在搜索词报表里面，看一行分析一行，我们直接针对出单的单个单词进行优化的方式，一批一批的去优化，我们分析的效率和效果都会有一定的提升。

关键词（广告组内）分组几大类型：

1.词根关键词（核心词）
2.产品特性关键词（修饰词）
3.关键流量词（大词）
4.高转化关键词（出单词）

广告组内部的关键词主要分为以下几种类型：

第一种是产品的核心词，也被我们称为词根关键词。

之所以称为词根关键词，是因为通过这个关键词可以延伸出其他的长尾关键词。词根关键词是我们拓词的基础。

第二种类型是产品特征关键词。

它一般是产品的修饰词。比如红色、蓝色这种颜色词或者是厘米、尺寸这种单位计量词。这些词能够精准的描述产品的特征，是长尾关键词的重要组成部分。

第三种类型是关键流量词，也就是我们常说的大词。

产品的词根关键词有可能是产品的大词，但产品大词不一定是词根关键词。打个比方，沙滩用品，沙滩用品这个词是大词，但它并不是产品的词根关键词，大词是涵盖词根关键词的，它是一种包含关系。所以我们在找产品大词的时候，不要只盯着产品名称，还可以拓展一下思路，找到与产品相关联的词，用广告去打擦边球，这样子，你的链接可以拓宽更多的流量渠道。另外，大词的特点是流量大，但产品的指向性并没有那么精准，所以它的转化率比较低。

第四种关键词类型是高转化关键词，也就是我们常说的出单词。

出单词往往是产品的长尾词，具有明确的产品指向，能够具体的描绘产品的特征。所以往往这类词的转化率会比较高。

以上四类就是广告组内基本的关键词类型。

任何一个关键词都是由产品的词根关键词加产品修饰词组合而成的。

这两类关键词相互组合，形成千变万化的关键词，我们只需要分析好这两类关键词，那它后面延伸出来的变化关键词，我们也能大概知道它的数据表现。

产品修饰词主要分类（如图）：

产品修饰词主要分为以下八大分支。产品修饰词是产品关键词中构成最复杂的，因为它包含的内容比较多。

亚马逊关键词精细化运营全流程

如果我们根据产品的外观划分，我们可以将关键词划分为变体属性关键词、材质关键词和形状关键词。根据产品的使用效果划分，我们又可以划分为功能关键词，效果关键词。根据产品的使用场景划分，我们可以划分为受众人群关键词、场景关键词以及具体的节日关键词。最后一个分支是产品系列，比如iphone 11 系列、iphone 12 系列等等。

为什么我们要将产品的修饰词再进一步的划分？操作这一步，其实是为了方便进行下面的关键词汇总操作。我们先将亚马逊后台的关键词报表下载下来之后。就可以按照关键词的属性给它进行具体的划分。

下载（商品推广–推广的商品）广告报表

直接在后台的广告报表里面直接去下载，要下载的是商品推广，推广的商品这个表格，然后时间选择两个月。

下载完后台的广告报表之后，我们利用sumif函数的模糊汇总功能，去汇总某个特定关键词的所有词组，最后统计出它的出现次数。

我们再看到下面这个关键词表格，这个表格是利用人群关键词来划分出来的一个关键词词库报表，人群词里面全部都是与人群相关的一个关键词，在这里可以看一下有哪些具体的关键词，man boy woman还有西班牙语的男士女士。在广告报表里面，只要我们广告后台有点击过的关键词，我们这里都可以把它给汇总出来，这样子就不会遗漏任何一个关键词。

这里出现的所有关键词，不仅可以放到我们的广告组里面去打广告，我们还可以把这些关键词用在我们产品的标题、五点、search term里面，让亚马逊系统对我们的listing进行更深入的识别。

在这个汇总出来的关键词表格里面，我们可以看到有八个指标。

这八个指标分别是广告的点击量、广告的花费以及它产生的销售额。其中，这里面的ACOS是直接用汇总出来的花费除以销售额得出的一个总的ACOS。

关键词属性很好理解，就是关键词的类型。

最后三个指标，可能你们理解起来稍微会有点难度，这里的点击量占比、花费占比以及销售额占比是一个整体的数据，代表的是这个关键词在整个广告里面的一个占比。

我们在这个表格可以看到，点击量占比下拉出来的数据加起来的一个总和并不是100%，因为我们的这个人群词是跟场景词、节日词以及主词所有的词进行一个总体的汇总，得出的一个占比。

我们看到第一行man这个关键词，它的点击量占比是13.63%，等于说，Man这个关键词，在所有的关键词里面的一个点击量是13%。

在标题编写的时候，我们很多时候并不知道哪一个关键词应该放在前面，或哪一个关键词放在后面。比如说我们对比两个词，一个是人群词，一个是核心主词，到底是人群词该放在主词的前面，还是说主词应该放在人群词的前面？

如果没有数据思维，单从经验出发的时候，有些运营会认为我主词应该放在前面，因为我主词放在前面的一个产品出单更好，但你又有一部分运营可能会认为我人群词应该放在主词前面，他的经验是人群词放在主词的前面，他出单会更多。所以如果是按照这种经验的方式，你去做标题或者做其他东西的话，你得出的结果总是是主观的。

在这里，我们的数据汇总给了我们另外一种判定的方式。我们可以看到这个人群词，表格第一行， men这个单词，假如他的点击量占比以及产生的销售额占比，都要优于主词的话，那我们就直接把人群词放在标题的第一位，反之亦然。

我们很多的运营行为必须要通过数据去验证，而数据怎么样来去验证？

就是要通过大量的数据汇总，得出一个较客观的数据。比如我们抛硬币，正面跟反面，这是最好理解的，抛一百次硬币，正面出现60次，反面出现40次。你不能说正面出现的概率是60%，反面出现的概率是40%，因为数据数据量不不够大。

你这个数据要经过成千上万次的积累才能得出一个比较平均的数据，不然它得出来一个数据是经不起验证的，因为它数据量不够大。

为什么我们汇总出来的一个数据是比较客观的，因为我们可以看到点击量这一栏，men这个关键词的点击量达到14万次，14万次是什么概念？就等于说这个关键词在出现14万次的情况下，它的一个销售额占比能够去到多少，这个数据量是相当庞大的，所以我们是可以直接把这个数据直接拿来用的，假如它的点击量只是100次，或者是只有几十次，那这个数据量我们是觉得还是太少了。

只要关键词的数据量够大，并且得出了一个数据优于其他数据，那我们就可以把这个关键词放在一个优先的位置。例如人群词，men这个关键词的占比是13%，这是比所有其他关键词都排名靠前的，并且他销售额占比是更好的，那我们就把它放在标题的前面，或者是其他位置的前面，给他一个优先级，让他更多的一个出单。因为标题的一个写法就从左到右，越左边越关键，所以我们在这里得出的一个关键词，它的优先级越高的话，我们越把它放在靠左的位置。

当我们了解了产品的主要流量入口以及产品要推广的主要核心关键词之后，下一步就是要找到对标的竞品，反查出这个竞品的流量来源，把它作为我们链接广告投放的对标对象，查看它的主要流量入口，并反查出它的主要核心关键词，为我们最后进行广告推广做准备。