关键词词库近200万条解读_歌曲《关键词》表达了什么(2024年11月精选)
鬩多变体广告策略与关键词库建立 在亚马逊平台上,多变体产品的广告推广需要明确几个关键点: 1️⃣ 自然搜索结果中,同一个关键词只会展示一个子体,而广告可以展示不同的子体。 2️⃣ 引流款是低价款,只要能维持盈亏平衡或略赚,前期甚至略亏,但排名能上去,都是OK的。有了引流款,流量才能转化到其他子体。 3️⃣ 多变体的价差:前期价差不宜过高,还是以同类型市场均价为参考。链接稳定后,可以慢慢尝试提高。 4️⃣ 对于广告而言,投放1个ASIN和同时投放多个ASIN的区别在于:在关键词下面,哪个商品进行展示是由亚马逊决定的。 建立关键词词库的步骤: 1️⃣ 找到与产品类目相似的竞品,记录ASIN。 2️⃣ 反查竞品ASIN流量词,常见的渠道有亚马逊卖家后台的ABA数据、H10数据、SIF、卖家精灵等。 3️⃣ 下载数据,处理数据。分别下载竞品的ABA数据和卖家精灵数据,记为表格1和表格2。然后分别只保留关键词和搜索频率排名。把表格1和表格2数据放一起,进行整合去重,就得到了一个关键词表格。 4️⃣ 对词进行筛选:明显不相关的词直接剔除,明显相关的词做个标记保留。然后就是去筛选那些模棱两可的词,一个个去前台搜索,结果和你产品相关的就可以保留,不相关就剔除。 5️⃣ 导入关键词词库,找出词根。设置好表头(几级词,相关性,一级词根,二级词根,三级词根,竞品品牌词,品牌词,颜色,特殊属性等),按照搜索频率升序或搜索量降序进行排序。 6️⃣ 选择2-3级词中,2-3个词根的大词做广泛/短语匹配,看系统能不能跑出一些表现好的词。反复测试,直到找到表现好的。 广告投放策略: 1️⃣ 新品期,选择几个强相关的、搜索结果对比其他竞品有点优势的三四级的长尾词,精准匹配,然后做测试。如果效果不好,就换下一批精准长尾词。 2️⃣ 选择2-3级词中,2-3个词根的大词做广泛/短语匹配,看系统能不能跑出一些表现好的词。反复测试,直到找到表现好的。 3️⃣ 当流量款断货或者自然位已经很靠前的情况时,可以增加投放子体,让系统进行随机展示。对于特殊属性词,比如变体的颜色不一样,那在打“变体颜色+关键词”这种类型的词时,可以对变体进行单独投放! 通过以上策略和步骤,你可以更有效地推广多变体产品,提升自然排名和广告效果。
大卖实操|如何利用卖家精灵30分钟快速搭建关键词词库
埋词是可以直接影响到产品的曝光、转化率和销量,在新形势下,该如何做到精准埋词呢?分享一份超全面的亚马逊listing埋词技巧,包含了如何搜集整理关键词、建⽴关键词词库、关键词布局、关键词验证以及关键词埋词机制每个部分都有非常详细的解释,666,你懂得
沃尔玛新品运营一个月:我在做什么? 最近有点懒,好久没来唠叨了。这次分享可能没啥逻辑,也可能没啥用,但希望能给那些不知道从哪儿下手的小伙伴们一些参考。新店新品上架开卖已经一个月了,有些产品慢慢做起来了,近一个月达到了GMV$1000的小目标。下面是我做新品的思路,大家随意看看。 准备工作:关键词和Listings 首先,流量是关键。有曝光才有点击,有点击才有可能出单。所以我们追求的是流量和转化。 关键词:我目前不知道有啥软件可以查看沃尔玛数据,所以我是参考亚马逊的数据来查找关键词的。拿着这些关键词去沃尔玛前台查一下,看看能不能搜到目标产品,心里有个数。 Listings:提高链接质量分。内容上按要求修改,价格上保持有划线价。可以找经理申请,实操中发现最好是有可以随便调控价格的第三方站点链接,这样沃尔玛链接的价格不用动,只要动第三方链接的价格就可以生成划线价。评星的话要不人为干预,要不听天由命。 广告投放:精准出击 投放也很重要。从准备好的关键词词库里找词打广告。实在不知道广告词是什么,就开自动广告跑几天。无论自动还是手动,我都是先用低cpc跑的。接下来每天日常拿着广告词去前台搜自己的产品,看看能不能搜到自己广告位甚至自然位。搜不到,视情况调整关键词,调整cpc。开了自动广告的记得定期去下载Item Keyword Performance看看出单词是什么,有合适的可以试试拿去打手动。 遇到的问题:标签和广告 我这批货刚入库,就遇到标签问题,要重新贴标,还得花钱。我立马开case联系客服,想了解到底出了什么问题。相关负责人帮我们拍了照片,原来标签褪色了,扫描不出来。我们自查后发现,可能是因为标签被胶带盖住,天气热就容易褪色。 产品入库后,我立马开了广告,结果一周都没出单,广告费倒是花了不少。建议大家先优化好链接再开广告,不然效果可能不好。后来,慢慢开始有订单了。 其他注意事项 如果没记错的话,我大概是产品上了半个月了才收到邮件说让我加一下招商运营经理,所以大家一定要检查一下邮件。有个经理多了个出谋划策的人,经理会给你定目标,不过有一说一,经理给我定的初步目标我就觉得有点难了,目前都还没达到。 总之,做沃尔玛运营一个月下来,虽然有些小插曲,但也学到不少东西。希望这些经验能帮到大家!
如何在亚马逊上找到精准和长尾关键词 在亚马逊上卖东西,关键词的选择可是至关重要的。除了昨天提到的关键词反查功能,亚马逊还有一个非常强大的工具——卖家关键词挖掘功能。这个功能可以帮助你找到更多与产品相关的核心关键词和细分场景,从而优化你的关键词词库。 刨丝器的关键词挖掘案例 比如,我们以刨丝器为例。打开卖家关键词挖掘功能,输入“grater”这个关键词,你会得到786个能带来流量的关键词。这些关键词虽然不都包含“grater”,但搜索结果都指向刨丝器这个细分品类。把这些关键词用在优化listing和PPC上,效果绝对杠杠的。 更精准的关键词扩展 如果你想要更精准的关键词,可以设置单词个数最小值为3,并选择词根匹配(静态挖掘)。这样,基于“grater”这个核心关键词,你会得到346个包含搜索词的精准和长尾关键词。这些关键词更能反映客户的具体需求,用来提高listing的转化率再合适不过了。 总结 总的来说,卖家关键词挖掘功能非常适合用来拓展关键词。通过这种方式,你可以找到更多精准和长尾关键词,从而更有效地吸引目标客户。记住,关键词的选择和优化是一个持续的过程,需要不断探索和调整。祝你在亚马逊上卖得风生水起!
如何构建亚马逊关键词库? 建立关键词库是提升亚马逊运营效率的关键一步。下面,我们将通过一个实例,详细介绍如何搭建一个高效的关键词库。 首先,你需要一个初始关键词词库。以一款化妆包为例,通过分析标杆竞品的ASIN,你可以拓展出大量的流量词。但这些词并非全部可用,因此需要通过筛选条件快速过滤掉不相关或流量太小的词。 接下来,对关键词进行分类管理。你可以根据关键词的购买率、单词长度等因素,将它们分为核心关键词、精准长尾词等不同类别。这样,在广告投放时就能更精准地定位目标受众。 ᠩ过以上步骤,你就能搭建出一个高效且实用的亚马逊关键词库。记得定期更新和维护你的关键词库,以适应市场变化和产品更新。 现在,你已经掌握了搭建亚马逊关键词库的关键步骤。赶快行动起来,优化你的亚马逊运营吧!
大多数人不知道的关键词调研技巧 你知道吗?亚马逊A+图片下方的关键词被90%的卖家忽略了。很多人觉得写了也没用,但实际上,这些关键词虽然不会显示在listing页面上,但对于有视觉障碍的买家来说,使用屏幕阅读器时会被语音播报。 而且,这些关键词还能增加产品被检索到的概率。所以,这个部分一定要填写!那么,到底该怎么写呢?你可以参考那些卖得好的竞争对手。 打开竞争对手的listing页面,找到A+图片,右键点击“检查”,找到src前面的词,这个词就是竞争对手埋的关键词。多看几个竞争对手,你就能知道该填哪些词了。这样不仅能丰富自己的关键词词库,还能更有针对性地写listing和投广告。 敏哥出品,必属精品!
如何快速从0到1搭建关键词词库呢? 首先你要做的就是找到类目中卖的比较好的,跟你产品相似度最高的,10个左右竞争对手。 把它们的asin复制下来,接着打开卖家精灵的拓展流量词,输入对应asin,点击查询。 查询后你能得到一个庞大的流量词数据表,当中有搜索量过低的,也有很多不相关的词。 接着就是要进行细致的筛选,输入搜索量最低3000,剔除一些搜索量过低的关键词。 接着根据下方关键词的前10张展示图,快速判断关键词跟产品的匹配度,匹配度低的直接点击右侧的删除就可以了。 筛选完成之后,点击上方的导出按钮,一张初步筛选过的关键词调研表就完成了! 接着找到产品中搜索量靠前的5-10个核心词,打开卖家精灵的关键词挖掘,输入关键词后,可以进一步丰富关键词词库。 同时可以借助工具归纳的高频词,对刚刚导出的调研表,按照功能、属性等参数进行进一步分类。 这样一张分类清晰的精准关键词调研表就完成了! 最后我这里有一份详细的快速搭建关键词词库的方法,留 “3个6”,你懂得 敏哥出品,必属精品!
亚马逊COSMO算法详解:广告投放新策略 最近,亚马逊推出了一个新的算法——COSMO,虽然我已经听说了一段时间,但直到最近才仔细研究了一下。以下是我对COSMO算法的一些理解,希望能和同行们交流讨论。 首先,COSMO算法的核心是为消费者打上标签,然后利用这些标签进行产品匹配。这有点像淘宝的千人千面,每个人的购物体验都根据他们的兴趣和历史行为进行个性化定制。 标签的划分是通过关键词来实现的。无论算法如何升级,关键词始终是关键。最近,我注意到两个有趣的现象: 1️⃣ 广告搜索中关键词数据的增加:以前,只有自动广告和手动关键词广告有关键词数据,但现在,从今年开始,各种类型的广告数据中都有关键词的身影。同类匹配、ASIN定位、类目广告搜索数据中都有关键词。这让我联想到,亚马逊可能正在收集更多与消费者相关的关键词数据,以优化COSMO算法。 2️⃣ 精准匹配与广泛匹配的成本差异:我发现精准匹配的花费高于广泛匹配,但展示量却低于广泛匹配。这让我感到困惑,因为从理论上讲,广泛匹配应该能匹配到更多的关键词,获得更高的曝光。然而,实际情况却并非如此。 为了解释这一现象,我提出了一些可能的猜想: 精准投放的关键词流量较高,所以曝光更高。我的广告中有些关键词在搜索排名中有10万到30万的搜索量。 因为COSMO的应用,广泛匹配的精准度可能更高,只推送给与产品关联度更高的消费者。加上我的产品类目(户外)受众群体相对小众,所以数据的对比明显。 那么,COSMO的推出对广告投放策略有什么影响呢?我有以下几点思考: 关注长尾精准词:这些关键词能更准确地反映顾客的购买习惯。不过,这也取决于COSMO算法的强大程度。毕竟,人的购物习惯是复杂的,今天想买的东西和明天想买的东西可能会因为各种因素而发生变化。 扩展关键词词库:一个产品可能有多个属性(也可以称为词根),每个属性的关键词都要有。是否投放这些关键词,要看产品的营销策略和成本空间。 视觉素材和广告标题的重要性:不仅要在标题中埋入核心关键词,还要考虑产品的受众群体的语言环境。例如,卖嘻哈服饰的广告文案可以用rap的感觉来写。 希望这些思考能对大家有所帮助!如果有更多问题或想法,欢迎交流讨论!
Python电商评论情感分析实战指南 探索电商评论的情感世界!从原始数据到情感洞察,我们带你一步步走过这段旅程。 第一步:数据准备与词云预览芦𐦍𖩛:通过API或爬虫,从电商平台收集用户评论。 词云生成:使用matplotlib和wordcloud库,生成初步词云图,直观感受高频词汇。 第二步:分词与停用词剔除✂️ 分词处理:使用jieba(中文)或NLTK(英文)进行分词。 停用词移除:移除如“的”、“和”、“但是”等常见但对情感分析无贡献的词汇。 第三步:关键词打标 - 正负向词汇表𗯸 构建词库:手动或半自动构建正负向关键词库,例如“好评”、“满意”为正向,“差评”、“失望”为负向。 词语打标:对每条评论进行分词后,检查是否包含关键词,并打上相应的情感标签。 第四步:评论得分计算 权计分:对每条评论中的正负向关键词进行计数,并乘以相应权重,得到总情感得分。 判断情感倾向:设定阈值,如0为中性,大于0为正面评价,小于0为负面评价。 第五步:结果展示与应用✨ 情感分布图:制作柱状图或饼图,展示正面、负面、中性评论的比例分布。 深入分析报告:根据情感得分,挖掘产品或服务的具体问题点与亮点。 实时反馈系统:建立实时监测机制,及时响应消费者情绪变化,提升客户满意度。 通过以上步骤,你可以深入了解消费者的真实声音,高效管理电商平台上产品的市场表现。现在,你已经掌握了从原始评论到深度情感洞察的全过程,快去实践一下吧!갟쀀
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