1、爆款listing的關鍵指標判斷

在亞馬遜的運營中，爆款的打造對于亞馬遜賣家來說永遠是一個經久不衰的話題，無時無刻都有人在研究討論著，也沒有一個亞馬遜賣家會拒絕爆款。

但想打造一條爆款鏈接，并不是一件容易的事，尤其是在內卷極其嚴重，競爭越來越激烈的環境下。因此，更加凸顯了一條爆款鏈接在亞馬遜公司的重要性，甚至于有的爆款鏈接決定著公司的命根子。

所以，打造一條爆款鏈接也算是所有亞馬遜運營在工作層面上共同的理想目標，而這個理想目標也常常讓他們“夜不能寐，食不知味”。

因為打造爆款涉及到的內容滲透到運營的每個細節，特別在于數據數據這一方面，大部分亞馬遜賣家爆款的成功也印證了數據分析對于爆款打造的重要性。

今天，小匠就來跟大家分享一個判斷爆款listing的關鍵數據指標，希望可以幫助各位賣家在運營中能找到方向。

在運營中，我們常常會用到H10這款工具，其中有個功能是Cerebro，可以幫助賣家做Asin反查，同時查看該Asin的關鍵詞分布。

首先，我們先來了解幾個定義：

Total Keywords：關鍵詞總數

Sponsored Keywords：廣告排名關鍵詞，廣告后匹配到的關鍵詞

Organic Keywords：自然排名的關鍵詞，也就是listing抓取到并且有收錄的詞。

Amazon Recommended：“亞馬遜推薦”，這里指的是這個詞沒有埋到Listing里，同時廣告也沒有匹配到這個詞，但亞馬遜系統認為這些關鍵詞與Listing相關度很高。因此這個“推薦”也是賣家不可忽略的一個找詞維度。

你的亞馬遜listing即將爆斷貨來臨時，能否提前預測到？

我們拿某一類目的兩個asin進行反查比較，兩個Asin分別是首頁的和不是首頁的。

從數據中可以觀察到，不是首頁的產品的廣告詞數量是自然詞的兩倍之多，從運營的角度看，這個數據是不太正常的。

而首頁的產品的數據顯示，自然詞的數量遠超廣告詞，且OT（Organic/Total）高達85%。

兩個數據對比，恰恰也說明了首頁產品的關鍵詞流量表現，自然詞數量是要占據總關鍵詞的大多數的。

1）新品期到14天后，OT（Organic/Total）數據比例達到70%以上

2）新品期到45天后，OT（Organic/Total）數據比例達到80%以上

另外，也可以通過OT比來判斷關鍵詞的權重算法：

1）大于80%以上的listing權重好，關鍵詞排名的穩定性強

2）小于50%以下的listing權重不好，關鍵詞收錄和排名都不穩定

因此，假設你listing的OT比與爆款listing的OT比相差甚遠，那么就要找出對應的問題所在，從而對癥下藥。

02、爆款的選品建議

除關注在新品上線后的OT比之外，賣家在進行爆款打造前對于這幾方面的數據關注也不可缺少：

1、產品的市場容量、行業壟斷。

市場容量決定了你選品之后訂單量的天花板，如果一款產品市場競爭激烈，然而市場容量卻相對較少，也就意味著產品銷量岌岌可危；形成行業壟斷賣家，可以根據價格定位不同階層賣家。即使高價賣不動，降價也有應對的Asin。所以，市場容量和行業壟斷程度的評估也是不可少的。

2、市場的競爭程度。

競爭程度越大的產品，那么推廣起來的難度越大，對于中小賣家來說，面對資金和資源的雙重挑戰，做起來并非是易事，因此，在數據分析指標考量上，合理評估產品的市場競爭程度是重要因素。

3、自身的資源和目標定位。

清楚意識到自己當前的實力狀況，不盲目，合理根據運營狀況，定位合理的目標，一步一個腳印，最終實現盈利。

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4、產品的生命周期和發展趨勢。

對于廣大跨境電商賣家而言，針對新產品上架方面都會選擇發展前景更為廣闊的產品，而不會去選迭代性的產品，因此前期的準備工作就顯得尤為重要，首先就要分析好一款產品的時間周期情況，主要分為上新期、成長期、穩定期和衰退期。因此在上新期和成長期時就要朝著爆款的趨勢進攻，以致于在產品的后續發展階段才能更為穩定。

判斷產品生命周期的時候，可根據產品的搜索趨勢等數據進行綜合分析比對。

5、有差異化的空間。

伴隨著大量第三方賣家的不斷涌入，平臺同質化的現象越來越嚴重。想要在平臺上得到更多的訂單，賺到更多的利潤，差異化策略必定是趨勢走向。產品質量過關嗎？功能強大嗎？跟競品對比，買家會看上嗎？跟競品相比，自家產品有沒有可以突出的點？這些都是需要賣家去考核的點。

6、清貨的難易程度。

每款產品都具有生命周期，在產品的銷售末期清貨就顯得較為困難，進而就會影響到產品的利潤，因此在開發產品的時候就需要考慮到后期的清貨難易程度。

當然，選品數據不單單這些維度去考慮，還應從當地國終端消費者的需求、自身供應鏈的優勢、產品可持續的利潤，獲客成本推廣的力度、資金鏈的周轉、毛利率能不能達到30%以上等等因素量力而行，不盲目跟風，切勿膨脹拉長產品線。

需要注意的是如果前期無法對數據做出正確判斷，應該給產品的試錯成本及粗糙容忍度設計合理的界限。

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