本節(jié)論述的流量是我們上架的 listing 能夠獲得的流量，在闡述這個(gè)邏輯體系前，先要糾正一下一個(gè)運(yùn)營誤區(qū):絕對的“流量第一”關(guān)鍵字優(yōu)化導(dǎo)向。

例如很多第三方收費(fèi)軟件提供的單日流量數(shù)據(jù)表，即使很多運(yùn)營沒有這樣的編程水平但是財(cái)大氣粗的跨境電商公司們可以花上成千上萬美元向那些第三方信息公司購買，沒錢折騰的“小賣”們也會(huì)拼了老命在Google Trends 或者其他 keyword數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上對比各個(gè)詞組做出自己的一份搜索熱度排序表(因?yàn)樵诖蠖鄶?shù)情況下購物習(xí)慣或者搜索習(xí)慣是幾乎不會(huì)改變的 )，但是這樣就會(huì)有奇效了嗎?答案是并沒有什么作用。

當(dāng)然，從“流量第一”出發(fā)對關(guān)鍵字進(jìn)行優(yōu)化的確可以增加產(chǎn)品的搜索曝光率和流量增長率，但是需要注意的是，我們提到的是搜索曝光率和流量增長率而不是曝光量和流量，它們各自的關(guān)系如下:我們listing能獲得的總流量(Y)等于曝光量(X)乘以點(diǎn)擊率(C)即Y=X×C點(diǎn)擊率因?yàn)榕c產(chǎn)品主圖有關(guān)所以可以暫且認(rèn)為該值為定值;其中曝光量(X)等于關(guān)鍵字總搜索量(F)乘以搜索曝光率[ P(X)]，即X=F×P(X)，其中搜索曝光率[ P(X)]與該關(guān)鍵字搜索后顯示的商品總數(shù)量(N)成反比，即P(X)o 1/N，或者可以記為P(X)=b/N，其中為參數(shù);以上推導(dǎo)的都是總量數(shù)據(jù)而非單日數(shù)據(jù)，所以假設(shè)單日流量為 yi(1≤i≤n)，單日曝光量為xi(1≤i≤n)，單日關(guān)鍵字搜索量為fi(1≤i≤n)單日能搜索到商品的總數(shù)量為ni(1≤i≤n），所以上述公式可以整合為連等式。

從上述推導(dǎo)可以發(fā)現(xiàn)，單純從流量出發(fā)基本屬于做“無用功”，因?yàn)檫@么做同時(shí)增大了分母ni(1≤i≤n)與分子fi(1≤i≤n)，同時(shí)隨著分ni(1≤i≤n）的增大，搜索結(jié)果頁面的頁數(shù)也會(huì)急劇增加。

以“sexylingerie”比“bodystocking”為例，兩者在亞馬遜“Women”下的搜索結(jié)果分別為40000+與3000，搜索頁數(shù)分別為400與81根據(jù)上述仿真數(shù)據(jù),在首頁流失率僅為 10%左右的情況下,一般40 頁后就基本無流量產(chǎn)生了更何況在實(shí)際網(wǎng)頁數(shù)據(jù)中流量流失率高達(dá)50%~70%,所以一旦搜索結(jié)果數(shù)量增多會(huì)給自然流量的增長帶來毀滅性的災(zāi)難。

如何找到與自身產(chǎn)品匹配的關(guān)鍵字呢?這就需要在流量與搜索頁面結(jié)果數(shù)量這兩者中取得一個(gè)亞衡值。

以數(shù)學(xué)推導(dǎo)的方式解釋。

我們已經(jīng)得到了流量(y)，曝光量(x)以及點(diǎn)擊率(C)之間的數(shù)理關(guān)系，其中單日流量為yi(1≤i≤n)，單日曝光量為xi(1≤i≤n)，單日關(guān)鍵字搜索量為fi(1≤i≤n),單日能搜索到的商品的總數(shù)量為ni(1≤i≤n）。

考慮到搜索曝光率[P(X)1]與該關(guān)鍵字搜索后顯示的商品總數(shù)量(N)成反比即P(X)o1/N 。

不過這一簡單的反比關(guān)系過于簡單且不嚴(yán)謹(jǐn)，所以這里需要引入流量流失率(L)這一數(shù)值，其表示流量因?yàn)轫摂?shù)增多而產(chǎn)生的流量減少。

例如，當(dāng)?shù)?頁流量為 10000，第2 頁流量為 4000 時(shí)，流量損失率為 0.6，流量的留存率則為 0.4。

同時(shí) ，設(shè)置搜索結(jié)果的頁數(shù)為P，其具體數(shù)值會(huì)因?yàn)樯唐房倲?shù)量(N)的變化而變化，關(guān)系為P=N/48,48 這一數(shù)值的來源是亞馬遜搜索的首頁展示數(shù)目，在不同類目下其數(shù)值可能不同。

因此，單日搜索頁數(shù)pi(1≤i≤n)與單日能搜索到的商品總數(shù)量ni(1≤i≤n）之間的關(guān)系為pi(1≤i≤n))=ni(1≤i≤n)/48。

其中第k頁(p=k)的流量，轉(zhuǎn)換成單日數(shù)據(jù)表示。

同時(shí)，我們需要把搜索曝光率的計(jì)算稍加改進(jìn)，使其與 listing 所在頁面的產(chǎn)品數(shù)量成反比(因?yàn)轫撁嬲故镜漠a(chǎn)品越多，用戶點(diǎn)擊某一產(chǎn)品的概率就越低)，即在第頁時(shí)，搜索曝光率:單日流量為yi(1≤i≤n)，單日曝光量為xi(1≤i≤n)，單日關(guān)鍵字搜索量為fi(1≤i≤n)，單日能搜索到的商品的總數(shù)量為ni(1≤i≤n)。

公式能幫助我們理解哪些要素影響了單個(gè) listing 的流量波動(dòng)。

舉例而言，假定現(xiàn)在已知某個(gè)關(guān)鍵字單日的搜索次數(shù)為 200000次，且單日通過該關(guān)鍵字搜索到的商品總數(shù)量為 500，那么ni(1≤i≤n）這時(shí)候就等于 500。

假設(shè)此時(shí)我們的商品剛剛上架，排在這 500 個(gè)商品中曝光頁數(shù)的最后一頁，那么我們的商品就會(huì)在第 11頁(用pi(1≤i≤n)=pi(1≤i≤n)/48來計(jì)算數(shù)，同時(shí)向上取整數(shù))。

假定每頁的流量流失率相同且為 60%，那么這時(shí)(0.4^11)×2000008≈4,這意味著在這種情況下我們的商品最多可以獲得約8個(gè)流量(實(shí)際上這里預(yù)估的值高于實(shí)際值，這是因?yàn)?listing 的曝光點(diǎn)擊率不可能是100%，所以8 次有效曝光或者有效搜索很難轉(zhuǎn)化為 8 個(gè)有效流量。

但是當(dāng)需要判斷某個(gè)類目或者某些關(guān)鍵字組合的流量大小時(shí)，就需要用新的方法對亞馬遜平臺(tái)頁面進(jìn)行流量測試。

假設(shè)想要判斷“dress”這一關(guān)鍵字搜索頁面的單日流量，首先需要在搜索擎中輸入“dress”進(jìn)行搜索。

我們可以看到搜索結(jié)果非常多，“dress”這一類目作為亞馬遜服裝的大類目其單日搜索量非常大，假設(shè)單日“dress”的流量有Fi，那么n天時(shí)間內(nèi)搜素“dress的總流量。

同時(shí)，因?yàn)槊總€(gè)搜索頁面的流量存在流失效應(yīng)，所以這里也需要用到上文提到的流量流失率(L)這一數(shù)值，其含義為流量會(huì)因?yàn)轫摂?shù)增多而減少。

正如上文所述，當(dāng)?shù)?頁流量為 10 000第2頁流量為 4000 時(shí)，流量損失率為0.6，流量的留存率則為0.4。

那么n天時(shí)間內(nèi)搜索“dress”且在前2頁內(nèi)點(diǎn)擊進(jìn)入listing進(jìn)行瀏覽的總流量。

再設(shè)這些流量的平均轉(zhuǎn)化率為Pi，訂單 review 平均轉(zhuǎn)化率為P，那么n天時(shí)間內(nèi)“dress”搜索結(jié)果的前2頁所有 listing一共增加的 review數(shù)量。

由此可以得到一個(gè)結(jié)論:我們能夠根據(jù)“dress”搜索結(jié)果下前2頁所有 listing的review數(shù)量波動(dòng)，倒推出了“dress”的單日搜索量。

但是這個(gè)推導(dǎo)邏輯還存在一定的邏輯漏洞，雖然我們可以統(tǒng)計(jì)“dress”搜索結(jié)果下前2頁所有 listing在一段時(shí)間內(nèi)review增長的數(shù)量，但是其review增長并不全部依賴于“dress”的搜索流量，而是由所有能夠搜索到這2頁產(chǎn)品的各自關(guān)鍵字組合所擁有的全部搜索量。

假設(shè)一共有x個(gè)關(guān)鍵字組合即 keyword 組合，每種組合的流量會(huì)在n天時(shí)間內(nèi)給“dress”搜索結(jié)果下前2頁產(chǎn)品帶來N個(gè)review，其中搜索“dress”本身帶來的review數(shù)量為N-d那么在n天時(shí)間內(nèi)“dress”搜索結(jié)果下前2頁所有 listing的review的增長量。

由上述推理可知，只要能夠獲得所有能搜索到“dress”這個(gè)關(guān)鍵字搜索結(jié)果下出現(xiàn)的前2頁產(chǎn)品的關(guān)鍵字組合(keyword 組合)就能夠根據(jù)review的增長數(shù)量推斷出這些組合的總搜索量。

但是如果真的去一個(gè)個(gè)查找“dress”的各種關(guān)鍵字組合是肯定辦不到的那么是否就無法判斷某一關(guān)鍵字或者 keyword 在亞馬遜平臺(tái)上搜索量的大小呢?并不是(在7.3 節(jié)會(huì)詳細(xì)闡述亞馬A9 算法對產(chǎn)品的排名邏輯。

在亞馬平臺(tái)上，每一個(gè)關(guān)鍵字組合其搜索結(jié)果是不同的，流量越大的關(guān)鍵字，其不同組合下的產(chǎn)品排名差異就越大。

因此，對于大流量，屬性小幅度重疊或者不重疊的關(guān)鍵字就可以直接根據(jù) review增長數(shù)量的差異來判斷不同關(guān)鍵字組合的流量大小。

假設(shè)需要對比“casual dress”與“dress”兩個(gè)關(guān)鍵字在亞馬遜平臺(tái)上搜索量的差異，可以分別搜索這兩個(gè)關(guān)鍵字。

因?yàn)榱髁苛魇?L)的存在，且該數(shù)值必然大于 50%，根據(jù)“二八定律”原則只統(tǒng)計(jì)“casualdress”與“dress”下前2頁產(chǎn)品的review 數(shù)值無論是通過技術(shù)手段@還是人工計(jì)算手段，我們可以得知于2018年9月2日casualdress”前2頁產(chǎn)品的review數(shù)值為33864(不包含廣告產(chǎn)品首頁review數(shù)量為20126,第2頁review數(shù)量為13738)“dress”前2頁產(chǎn)品的review數(shù)值為48613(不包含廣告產(chǎn)品首頁review數(shù)量為28039,第2頁review數(shù)量為20574)且于2018年9月3日“casual dress”前2頁產(chǎn)品的review數(shù)值為33979(不包含廣告產(chǎn)品首頁review數(shù)量為20217,第2頁review數(shù)量為13762),“dress”前2頁產(chǎn)品的review數(shù)值為 48813(不包含廣告產(chǎn)品首頁 review 數(shù)量為 28169，第2頁 review 數(shù)量為20 644)。

由此可得，“dress”下前2頁的產(chǎn)品于24小時(shí)內(nèi) review增加了200個(gè)“casualdress”下前2頁的產(chǎn)品于24小時(shí)內(nèi) review 增加了 115 個(gè)，其比值為 1.74:1。

如果使用一些第三方的輔助軟件，可以得到數(shù)據(jù):(2018年3 月份某一天的數(shù)據(jù))。

以“dress”為直接搜索對象的搜索次數(shù)為197878次，以“casualdress”為直接搜索對象的搜索次數(shù)為 111958次，其比值為 1.76:1與review增長的比值非常接近。

但需要注意的是，統(tǒng)計(jì) review 時(shí)不要直接統(tǒng)計(jì)前幾頁的review 數(shù)量，因?yàn)閬嗰R遜會(huì)實(shí)時(shí)改變排列組合,所以人工統(tǒng)計(jì)時(shí)需要第一次統(tǒng)計(jì)完后把前幾頁的listing鏈接記錄下來，第二次統(tǒng)計(jì)時(shí)點(diǎn)開鏈接計(jì)算 review 數(shù)量，否則統(tǒng)計(jì)出來的 review數(shù)值會(huì)有嚴(yán)重誤差，在使用該方法進(jìn)行類目流量預(yù)測時(shí)，還需要注意以下兩點(diǎn):(1)測試類目不可有過多屬性重疊。

如果測試的兩個(gè)關(guān)鍵字組合或者 keyword組合有多個(gè)屬性重合，例如“casualsummer maxidress”與“casualpartymaxidress這兩個(gè)詞就用多個(gè)屬性重疊，那么此時(shí) review 增長數(shù)量的比值并不能體現(xiàn)這些合搜索量的大小，因?yàn)橹丿B屬性造成了產(chǎn)品曝光的重疊，會(huì)給流量預(yù)測造成較大的誤差。

(2)根屬性不同的類目無法進(jìn)行流量對比。

這是因?yàn)橥ㄟ^ review 變動(dòng)還預(yù)測流量的前提是 review 的留評率保持一致，但是一旦根屬性發(fā)生變化，該前提就不再成立。

例如不能將鞋子關(guān)鍵字組合與裙子關(guān)鍵字組合的搜索結(jié)果為參照進(jìn)行流量對比，因?yàn)樾宇惸康?review 留評率與裙子類目的review 留評率有較大的差異:但是T恤類目和上衣類目就可以做流量對比，因?yàn)槠鋬烧叩?review留評率趨于一致。

因此，統(tǒng)計(jì)不同關(guān)鍵字或者 keyword 組合搜索結(jié)果下前幾頁 review增長的比值，就可以得出不同關(guān)鍵字在亞馬遜平臺(tái)搜索量的相對大小值。

當(dāng)想要了解某一個(gè)類目與現(xiàn)在從事的類目之間流量的差異時(shí)，可以通過該方法去預(yù)估其他類目的流量從而評判其市場大小。