最近在圈子裡面，亞馬遜免費公開ARA數據的消息傳得是沸沸揚揚，很多公眾號自媒體都紛紛跟進。但是呢，很多賣家看完這些文章報道以後還是一臉懵逼，不少老鐵都要求讓我寫一篇文章深挖一下，也讓他們對這件事情能夠有一些更詳細的認知和更清晰的方向。那麼，新年的第一篇乾貨文章，就從這個話題開始吧！
首先關於亞馬遜的ARA數據，全稱是Amazon Premium Analytics, 之前一直是亞馬遜VC賬戶的功能。ARA的具體構成和板塊介紹，我去年曾經寫過一篇文章深挖過ARA，感興趣的老鐵可以點擊這篇文章查看：《揭秘亞馬遜ARA神奇數據》在這裡我就不多說了。
看完我之前寫的那篇介紹文章以後，各位老鐵應該有注意到，在亞馬遜ARA數據體系裡面有一個非常非常重要的數據模塊：Amazon Search Term. 可以這麼說，ARA數據體系裡面最有價值的就是這個Amazon Search Term數據了，能夠給我們的運營選品提供非常重大的意義和參考。
那麼，好消息就是亞馬遜免費向第三方賣家開放了這個Amazon Search Term 的數據權限，亞馬遜有一個新的叫法稱之為：Brand Analytics. 關於賣家賬號進入的路徑，我下面做了一個圖示，大家看看圖示就知道了。另外需要注意的是，這個新功能只對完成品牌備案2.0的第三方賣家開放，並不是對所有第三方賣家開放的。
就目前來說，這個新開放的Amazon Brand Analytics (簡稱ABA) 只有Amazon Search Term這一個數據模塊，後面會不會繼續增加數據模塊就不得而知了，我估計是有可能的。其中，大家需要注意的是這個SC的ABA和VC的ARA還是有很大區別的，唯一的共同點就是ABA和ARA都有Amazon Search Term這個非常重要的數據模塊。因為之前亞馬遜VC的ARA數據是要收年費的，費用還不菲。但是這次亞馬遜給第三方賣家開放的ABA是免費的（後續要錢也不一定），所以總的來說算是一個重大利好了。
這個好消息的來龍去脈相信大家已經理解了，那麼接下來就是給大家聊一下，我們如何把ABA裡面的Amazon Search Term數據，應用到我們日常的選品和運營當中去。
講應用之前，大家先要明確下面幾個概念，不然很難理解這個數據其中的精髓所在：
#1 Clicked ASIN:
#1就是排名第一的意思，後面2和3就是排第二第三的意思。#1 Clicked ASIN就是說基於這個search term的搜索結果下面，被點擊最多的ASIN，#2 Clicked ASIN就是被點擊第二多的ASIN。但是呢，具體的點擊量是多少，這個數據是無從知曉的。
Click Share：
關於這個概念有點晦澀，我簡單舉個例子你們就明白了。比如power bank這個詞，#1 Clicked ASIN就是一個Anker的充電寶，假設power bank這個詞在亞馬遜上面所有產生的clicks點擊是100。這個時候，如果這個#1 Clicked ASIN的Click Share是30%, 那麼就意味著這個anker充電寶從power bank這個詞所有的點擊裡面分到了30個。不過這裡需要注意的是，power bank這個詞在整體亞馬遜裡面產生的點擊具體數量我們是不知道的，所有都是基於相對數量的考量。
Conversion Share：
這個概念我也用上述例子來闡述，如果power bank在整個亞馬遜裡面產生的轉化是100，這個時候，如果這個#1 Clicked ASIN的Conversion Share是30%, 那麼就意味著這個anker充電寶從power bank這個詞所有的轉化裡面分到了30個。當然power bank在亞馬遜裡面所有的轉化具體數量我們是不知道的，知道的只是比例關係，這個還是需要注意。
Search Frequency Rank：
這個數據體現的就是關鍵詞基於全站的搜索頻率排名，大家需要明白的是這個是一個Rank, 一個排名，並不是具體的數值。也就是說它只是一個相對的數據指標，而不是絕對的數據指標。比如你排第一名，你可以是100分，也可以是50分。所以說，亞馬遜只是告訴了你這個關鍵詞搜索量的排名，而並沒有告訴你具體的搜索量。你只能做相對的比較性分析考量，而無法去獲取絕對數據。
介紹完了上述的數據指標含義，我相信各位已經注意到Amazon search term 數據有一個很明顯的特點：他是一個基於相對數據的指標，而不是絕對數據。這樣難免有遺憾，畢竟絕對數據更具有說服力，但是我覺得即使是相對數據，也具有相當大的參考價值。
下面我來介紹幾個我們團隊經常用的使用場景，希望能夠給大家提供一些借鑑，同時起到拋磚引玉的作用。畢竟基於一份數據不同的賣家都能開發出來很多不同的使用場景。做電商最需要的就是要會玩數據，基於數據才能實現理性選品和理性運營，不然按照很多老鐵感性選品運營模式，做亞馬遜就和摸彩票差不多了。
使用場景1
當我們想要切入一個細分市場的時候，需要經過詳細的市場調查和考量。特別是亞馬遜這種FBA壓貨模式，稍有不慎其實都會帶來巨大的庫存損失。這個時候，就可以藉助Amazon Search Term數據，幫助我們能夠有更準確的認知。
我們來看一看下面這個例子，這個也是我團隊成員之前做的分析報告。有一個做廚房溫度計的廠家聯繫我們，希望我們幫他們做代運營，這個工廠實力還是不錯的，產品也有優勢。基於這個產品，我們開始調研，如下圖所示，這個玩意中國人用的比較少，鬼佬用的比較多，主要是在BBQ的時候，用來測量食物溫度的，鬼佬的廚房特別像實驗室，感興趣的老鐵可以好好研究一下。
這個產品主關鍵詞有兩個：food thermometer; meat thermometer 接下來，我們先把food thermometer 放進amazon search term 數據模塊裡面進行搜索，得出結果如下：
由上圖可知，food thermometer衍生出來的，在排名前三的詞裡面，其中各自排名前三的#1 Clicked ASIN，#2 Clicked ASIN，#3 Clicked ASIN 的click share和conversion share 比例均大於70%。這個意味著什麼呢？這就說明這個廚房溫度計產品已經被高度壟斷了，流量和訂單都被頭部力量完全瓜分，這個市場已經處於充分競爭且飽和的狀態，很難有機會了。
另外還有一點需要注意的是，大家看看第三個詞 food thermometer instant read，這個嚴格來說應該算一個長尾詞。按照我們傳統的關鍵詞長尾理論來說，我們需要繞開競爭激烈的大詞，主打競爭小流量獲取更容易的長尾詞，這樣才是新市場逆襲的關鍵。但是我們看一看這個詞相對應的 #1 Clicked ASIN，其中#1 click share 高達73.33%，#1 Conversion Share 也達到70%，一個長尾詞food thermometer instant read 的流量和訂單基本上都被一個產品所壟斷，剩下第二，第三幾乎都無法分走一杯羹，這個從側面上更加佐證了廚房溫度計這個產品壟斷嚴重，如果要進入的話必須要準備大量的前期推廣預算以及真正有特點過硬的產品才行了。
為了進一步增加結論的準確性，我們換了一個大詞來進行搜索，這次用的是meat thermometer, 得出的結果如下：
從上圖可得知，遇到了和之前搜索food thermometer時候類似的情況，因為分析的邏輯是一樣的，我就不再贅述了，大家可以嘗試著自己分析看看。總體來說，這種充分競爭的飽和市場，建議一般的中小賣家就不要輕易嘗試了，虧損的可能性巨大。
使用場景2
接下來我們再來看看第二個使用場景，大家都知道，我們在新品推廣的時候，關鍵詞的自然排名是重中之重。 但是很多老鐵經常會遇到這樣一種情況，費盡千辛萬苦好不容易把關鍵詞頂上了首頁，但是發現還是不出單，或者只是零星幾個訂單，這樣的結果非常尷尬，相信遇到這種情況的老鐵應該不少。很多人猜測是不是因為review少或者優化不到位的問題，其實並不是，就拿優化來說，現在亞馬遜發展到這個階段主圖標題五點描述這些已經優化到了天花板，也屬於賣家的基本素質之一了，可突破的空間並不大了。至於review，很多產品上了首頁review很少或者沒有review，也能夠穩定出單。
所以，核心問題在於關鍵詞的選擇上，舉個例子大家就明白了。一個listing的搜索流量有時候是比較分散的，可能會均勻分配在10-15個關鍵詞上面，如果是這種情況的話，你推起來了其中1-2個你所認為的大詞主詞，其實貢獻是非常有限的，這就容易出現所謂大詞上首頁但是沒單的情況，根本原因就是你所理解的這個大詞並不是你的listing真正的流量貢獻大詞。
所以說我們在新品選詞的時候一定要注意，並不是這個詞搜索量巨大，那麼這個詞就一定是你的產品的最大流量貢獻詞，兩者千萬是不能劃等號的。當然，也有一種情況是一個listing的搜索流量集中在1-2個大詞上面，這種listing你只要把有限的幾個大詞推起來，基本上就能實現穩定的出單。所以選詞推詞要根據具體情況來，有的listing適合主推大詞，有的listing更適合去打長尾。那麼如何去做前期判定呢？
這個時候Amazon Search Term 數據的作用就可以發揮出來了，比如我們看看這個產品：iPhone X的手機殼，這個時候我們可以選擇目標ASIN鍵入進行搜索：
由上圖可知，其中iPhone X case 和他的複數 iPhone X cases在rank 排名上面非常的領先，特別是iPhone X case，把後面其他的詞遠遠的甩開了。雖然我們不知道iPhone X case具體的搜索量，但是從排序的巨大差異上來看，基本能確定搜索流量的大頭都在iPhone X case，這個產品只要你拼命把iPhone X case這個詞推上首頁就行了，壓根不用管什麼長尾詞，甚至廣告都不用去開，這種產品就是典型的大詞主導型。所以說，這些手機殼也是黑科技刷單氾濫的重災區，因為大家都卯起勁來打1-2個核心大詞，拼殺非常集聚化，導致了競爭尤為激烈！所以說，ABA數據在新品選詞打詞的時候，能夠給我們提供很多借鑑參考。
今天就和大家聊到這裡了，不過，各位老鐵需要知道的是ABA數據的使用場景遠遠不止兩個，正如上文所說，基於一份數據可以衍生出來千千萬萬的適用場景，我也希望能夠起到拋磚引玉的作用，同時也歡迎大家在評論區交流討論，大家一起頭腦風暴，繼續深挖！
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