《利用ABA的数据，纵深挖掘亚马逊蓝海市场，我们是怎么去做这个事情的？》来自：
生财有术

Nowbe2022年12月27日17:02

大家好，我是飞鱼数据参谋(AmzFish.Cn)的创始人赵伟，非常有幸在生财有术亚马逊航海板块来分享我们针对亚马逊ABA数据的研究和分析的结论，同时在最后三个部分，会和大家分享一下如何更好的利用ABA数据趋势来选品、制定运营节奏和布局，希望可以给各位一些启发和帮助。

由于我们不是卖家，我们是纯技术IT团队，所以在打造飞鱼的过程中，得到了很多大神的帮助。他们给与了源源不断的开发需求和分析维度，才有了现在功能丰富多彩的飞鱼数据参谋的可视化工具。

在这里面着重需要感谢一下为飞鱼不断提供帮助的生财有术圈友们。黑五电商的任佳伟，航海Lenry教练，优联荟的顾小北和国民哥哥，还有何轩，跨境大师兄和门与路。

一、先来解剖一下ABA的知识点

相信很多小伙伴跟我们最初状态是一样的，之前可能有听说过ABA，但是实际并没有详细的去研究过这是一份什么样子的数据，到底能为我们的亚马逊运营工作带来或者是提高到什么样的价值。

同样一开始我们也是同样带着种种疑惑，但由于我们是一个专业的技术团队，对经手的项目都会刨根问底的触达到需求底层的本质，同时本着我们对客户负责，对产品口碑负责的态度，促使我们必须要足够了解这份数据才能更好的开发出实用性比较强的产品工具。

所以在2020年第一次接到客户委托开发ABA数据需求时候，我们就着手展开了针对亚马逊ABA数据深度挖掘的工作，就像剥洋葱一样，层层拨开直到看到内核本质。

亚马逊ABA数据到底是怎么来的？

我们在研究它的过程中，通过不断地去剖析它，同时也参考官网的学术解释，终于被我们发现ABA数据产生的主要来源。

它其实就是我们在亚马逊前台搜索框的行为数据统计，而且这个数据是按照用户检索交叉频次来进行统计的。除了手动输入搜索框之外，它还会把下拉框里面的推荐词点击也计算在ABA的查询频次统计当中。

这个让我们怎么理解呢？简单点，其实它主要是为了定义用户的主动搜索行为。

比如用户需要什么，就会主动表现在他具体输入了哪些搜索词，同时搜索人次多了，系统推荐的下拉词也会是用户首选去点击的一种行为。

再进一步剖析，其下拉词的排序，也是源于用户主动输入和选择的搜索行为，当然这里需要排除掉一些非正常卖家找黑科技去干扰数据的问题，而为了避免这些异常数据，我们一般会推荐卖家们参考周数据作为数据分析的基础，比日数据能平稳一些，比月数据能更细粒一些。

ABA商品是怎么统计出来的？

我们研究发现亚马逊会将搜索词下有过搜索行为的访客，进行行为跟踪记录，并且无差别的将访客所产生的点击浏览商品的行为也进行收集，然后进行数据汇总。

举个例子，一个访客通过搜索词进入搜索列表，在第一页点击了第二行的第4个商品，在第十页点击了第三行的第5个商品，而后又在第十页点击了第五行的第三个商品。

这些点击行为，只要是在同一个搜索词内发生的，亚马逊都会无差别的把它们都汇总起来。汇总以后，亚马逊会去做统计计算，将所有搜索同一个词的访客行为进行分析，并且计算统计出他们之间交叉点击次数最多的前三个商品，这就是ABA的搜索词商品的由来。也就是我们看到的点击份额占比最高的三个商品。

从另外一个角度来分析，这三个商品，我们可以认为它们一定是在当前搜索词中，对访客来说是需求匹配度和搜索相关性最高的商品数据集合。

亚马逊ABA数据能给卖家带来什么帮助？

ABA能够给到我们的是每周100W的数据榜单（美国站）。榜单最大的作用就是拥有海量搜索词，并且这个是亚马逊提供的内部搜索排名的数据，而且这些都是由用户行为所产生的数据，所以它足够权威。

然而大部分的卖家使用方法都只是在亚马逊后台搜一下主核心词，复制一下搜索长尾词，去到广告投放一下，然后看广告效果好不好。又或者是查一下竞争对手的商品ASN到底包含有多少搜索词，是否能够抄一下。

然而，如果仅仅只是单一周的数据拿来去简单使用一下，那么能准确发挥到ABA数据本身价值的作用空间，实在是非常的有限。

聪明一点的卖家可能都想到了，如果把每周数据的节点连起来那么价值会更大。就只是需要下载很多周的数据而已，然后再通过一些Excel公式方法再将他们所有的周数据全部都串联起来，那么就能分析出一个搜索词的固定流量周期走向的规律。

在这里面我们再延伸讲一下，如果一个词它有一个曲线，这个词的所有长尾词也是有曲线的，那么如果我们把这些曲线全部联合在一起会有什么结果呢？

回想一下初二的时候大家学习的几何知识，老师会告诉我们一个口诀原理，由点成线，由线成面。

那么所有的长尾词的曲线连在一起，它就形成了一个行业细分市场的数据面了。而且通过单个词的趋势，我们可以看到历史4年的周期性变化，甚至是什么时间节点流量排名会上升，什么时间节点流量排名会下降，这些周期性变化都可以通过这个长尾词组合起来的细分市场数据面来进行流量风向的选品决策和判断。

二、ABA趋势曲线能做什么？

我们正是最初发现了ABA历史数据具有周期性变化规律的这一特性，才促使我们开发了趋势曲线对比的功能。同时又针对趋势曲线的波动相关性，拓展出来了更多的飞鱼数据参谋的相关迭代软件功能。后续经过更多的内测卖家使用，提出了种种宝贵的想法和运营方案。我们又增加了更多场景化数据分析的功能。
以下是当前使用的飞鱼数据参谋软件看一个搜索词的ABA趋势曲线截图，图中不同颜色的线代表了不同的年份。我们可以看到从2019年到2020年，它四年的曲线基本上是保持一致的，偶尔每年只是有那么一两周的偏差，这就是这一类产品需求的固定流量周期规律。

所以如果我们决定要做当前搜索曲线的产品，那么我们一定可以根据历史数据，提前规划好运营的节奏。应该在全年第几周的时候进行产品布局，然后在全年第几周的时候，我们需要去做流量收割，最后在全年第几周的时候，我们需要清货离场。有了这些清晰地思路，我们就能准确判断，在这个产品赛道上我们应该使用什么样子的运营打法。

通过软件生成的数据曲线解析，可以很清晰看到这些数据情况。在趋势上升的时候，对于我们选品的机会成功率会高一些，由于需求量源源不断地上涨，也就是用户搜索人数会每天会逐步增加。如果在同频赛道里面，刚好竞争对手数量也比较少，那么成功率会高一些。同样在这个时间周期内你的竞争对手投放的广告也相对不会那么疯狂，所以广告投放的性价比上，也会拿到比较低廉的Bid出价。

同样在趋势下降的时候能够给我们带来一些什么启发呢？首先我们可以通过曲线预知到产品搜索需求的整个销售周期。销售周期的时长又可以估算出我们实际的备货数量，同时也可以根据运营节奏，来动态调整销售价格和库存量的合理对冲值。这样，我们就不会因为错误的销售预判造成备货过多的亏损，同时也可以明确感知到每个阶段的广告预算规划。

这就是曲线带给我们的理解，接下来，我会分享一下这个曲线从趋势选品到运营节奏，再到搜索词布局规划的每个环节中，是如何帮助我们进行时间节点把控的。

三、亚马逊ABA对选品的帮助？

我们都知道，趋势挖掘选品有两大方向，就是季节性选品需求和节日性选品需求，这两大块其实是有一个本质性区别的。

季节性选品跟春夏秋冬，也就是气温变化相关一些，更多的产品方向会以场景化的细分人群需求，作为切入点，往往会是一些固定的相关类目。比如像服装，户外用具的桌子、烧烤、帐篷等等这些产品。

另外一个类型就是以节日为目的需求的产品。它其实更多会以情感创意主题为切入点，结合多类目组合的产品形态出现。

什么叫多类目组合呢？就是说它不会确定在某一个类目下面做主要竞争点。举个例子，比如钱包，单看它的产品分类，它是属于一个皮具类的产品。但是如果你给它放一张自定义贺卡，它就可以出现在情人节的流量赛道当做送给情人的礼物，放在父亲节当做送给父亲的礼物。所以它会以一种情感为创意主题的组合型产品出现在节日流量赛道里。

当我们需要看趋势的时候，在选品的维度，我们第一要看到整个趋势的需求是否有阶段性涨幅，其二就需要结合我们商品的场景、人群、性别和文化等这些特征作为选品方向的思路去结合思考。这样子就不会再竞争激烈的大类目中迷失了方向，最终还是回归到商品本质的客户需求属性上去，才能拿到最后的结果。

四、亚马逊ABA趋势对运营节奏的价值有哪些？

随着我们对亚马逊ABA研究不断深入，得到了很多的专业级别卖家的认可，有了大咖们的加持，源源不断地运营思路和选品策略就不断地向我们进行涌入。针对大家的需求，我们从软件功能上来想办法解决大家消耗时间和人力的场景，尽量开发成辅助大家运营的趁手工具。

当然在这个过程中，我们也越来越意识到运营节奏在整个销售环节中的重要地位。所以针对ABA趋势我们有了更深层次的理解和认知，接下来，结合飞鱼数据参谋软件，我们来依次展开每个时间节奏点的探讨。

在运营节奏上我们一共划分了4个时间阶段：

•什么时间是最好的备货准备时机？•什么时间是最好的进场时机？•什么时间是最好的利润收割时机？•什么时间是最好的清货退场时机？

我们做了一个简单总结。在趋势上升节点前一个月，就是运营准备期。需要选好商品并且备货准备FBA计划。在FBA到仓的前一周，需要提前把精准筛选的投放词做好广告架构的流量分层处理。

当商品到仓上架，时间节点刚好也是趋势曲线上升的时间段，那么广告预算需要开足马力去抢夺流量资源。这个就是我们所谓的最好的进场时机。

那么流量在高点的时候是应该怎样进行利润收割呢？首先，你肯定会有一个预期的搜索词自然流量排名的位置，比如预估搜索词自然排名在第1页的第几位置的时候，就达到计划的预期目标了。这个时候就可以逐渐的降低广告预算和整个广告出价Bid。

当然需要合理的观察流量变化，如果流量少了，广告肯定是要往回拉起的，这种感觉其实有点像小情侣谈恋爱。多一些少一些的去试探一下平台系统对你的态度。如果一切顺利，绝大部分流量都能靠免费流量来支撑订单。那么广告花钱少了，省掉的就全部都是我们的利润。这个阶段，就是运营节奏的稳定期。

趋势下降的前两周甚至是前四周的时候（根据每个卖家的商品库存量去决定自己的清货节奏），在趋势转折下跌节点的前两周去做各种的促销活动或者降价清库存。如果在趋势断崖式下跌之前，你把货全部清掉了，那么恭喜你，你已经找到了清货退场的最好时机。

把握好每个阶段的节奏。我们的选品方向，运营方向其实就非常清晰了。下面咱们一起来看一个具体的例子：

这张图里，我通过4个颜色区域划分，来给大家详细讲解下每个时间节点的运营节奏。

在红色区域内，我们可以看到时间节点从全年的第20周开始到第24周结束，也就是一个月的时间。这就是备货准备的时间周期范围。我们需要在这个红色区域内的做好所有的前置准备，不然会很容易错过趋势上升时期的流量红利。

通过整个趋势排名的波动，我们也可以看到红色区域内，从最左侧的90多万名的位置，通过四周的时间，搜索词排名爬升到了70万排名的位置，对于这个排名位置来说，流量还不是特别的大，但是这个阶段内，已经是布局准备阶段的最后时间节点了。

在蓝色区域内，我们可以看到时间节点从左侧五十多万名的位置，仅通过四周的时间，搜索词排名就爬升到了十万名的位置。相当于一个月飙升了四十万名的排名落差。而就这四十万的落差高度，其流量的覆盖层级可想而知是非常庞大的。而且在这十万名以内，基本上就属于兵家必争之地了。

然而由于短暂的周期上升，其实有很多商品并不一定能够稳定停留在这些搜索词的核心位置上的。对于卖家而言，这些的流量机会很有可能都是留给有准备的人的。

如果在蓝色的区域内，我们将整个广告拓流的节奏把握的特别好，那么在这个黄金时期就能抢到很多优质的流量位置。从而在进入到绿色区域的时候，我们就能拿到更好的流量转化。

同时，经过一段周期的稳定后，一但自然流量达到了你的预期位置，那么相应的广告部分的预算支出就可以进行大范围内的调整优化了，省出来的部分就是利润。所以在绿色区域当中，把握好时间节点节奏，就是下场收割利润的时候。

预测流量下跌其实就是通过四年的历史数据进行预判的，如果只单看在后台最近一年的数据变化，是没有办法区分出来商品热度流量规律的。也是因为有了四年的历史沉淀，我们可以很清晰的在黄色区域内找到每一年的大致流量下落的时间节点。

所以在黄色区域内，就是从全年的第44周到第48周的时间周期范围，都是运营节奏的清货阶段。而且很清晰的可以看到实际流量的跌落点大概在全年的第46周到第47周的位置开始的，所以根据需求流量下落节点向前推个2周到4周时间去开始你的整个清货节奏。

不要在大跳水的时候再去抢夺广告，那时候你是根本抢不过同行的，因为大家都在很高出价的去推流量，有的卖家很有可能是纯靠广告去做清货的。所以，这个时候不要因为节奏的问题，导致你前面在绿色区域赚取的利润被后面黄色区域全部吃掉，这样又是辛苦白干了一年。
如果是一种常规性的产品，我们举个例子，比如夏天快要到了，会有清洁游泳池工具的用户需求，每年大概在5月份前后，相关搜索需求量就爬升起来了，然而这也是一个季节性常态的产品。在分析ABA的时候，用飞鱼不断地去筛选查看趋势的曲线，你就会发现大部分的词都具有这样子的常态属性。周期性变化，已经是这类产品的固定规律了。

当然如果我们去分析这种细分赛道的长尾词波动性，就会发现流量变化的特别明显，因为长尾词流量是买家个性化需求瞬间集中爆发来的，有天气诱因，也有环境诱因，还有可能是人群诱因引起的。当需求没有了，搜索排名也就会瞬间就掉落下来。

大词往往作为主要的需求入口，相对来说会看起来比较平稳一些。如果对大词的周期变化不好判断，除了观察他们的长尾词变化，也可以通过缩小他们的对比数据的排名落差空间进行分析，也就是示例图片里面右侧的灰色游标。

五、亚马逊ABA对搜索词布局规划的帮助？

上面提到曲线趋势会通过整理分析历年搜索词数据来帮助卖家安排运营节奏，那么反过来想，我们是否可以通过这些数据，来进行自己产品搜索词的布局，让他更容易被搜索到，从而获得更好的流量呢？

所以在飞鱼数据参谋软件里，我们决定不仅提供趋势分析的功能，也要把搜索词的流量结构也展现出来。那这个流量结构是怎么实现的？又是怎么帮助布局规划的呢？

首先，需要明确我们的目的是规划明年3月到5月份产品推什么样子的关键词和流量结构。

因为前提已经假定是老产品，所以会有历史数据作为支撑。那么我们的思路应该是优先定位到历史数据中2022年的3月到5月份都有什么词，而且这些词的流量结构都是什么样的。

为了对比3月到5月份的搜索词数据跟当前月份的数据有哪些区别，我们需要将对应月份的ABA搜索词数据全部整理出来，同时还需要拿当前月份的搜索词数据，对比分析一下，看看哪些搜索词是只有在3月到5月份才会出现的。将这些带有时间周期波动的搜索词也全部整理出来，同时根据排名大小，进行流量分级归类处理。（后面会详细说明具体操作方法）
首先，我们借助飞鱼数据参谋的商品ASIN报告功能创建出来今年3月份到5月份的所有ABA数据和当前11月数据的对比报告。

其次，按照创建好的商品ASIN数据报告，分别下载到本地，也可以在线进入报告详情，查看分析出来的数据报告。

重点观测的数据方向是流失的搜索词，因为通过对比数据后，在历史周期存在的词，而现在不存在。那么这些词才是重点需要关注的，然后进一步通过趋势分析，尝试找到这些搜索词的固定搜索波动周期，如果数据吻合就全部收集下来，作为搜索词分析样本保留。

在这里需要拓展一个知识点：

作为卖家，对ABA数据的定位是关键词，根据商品特征进行描述埋词。作为买家，对ABA数据的定位是搜索词，根据搜索行为所产生的搜索词。

所以如果需要再进一步的剖析，我们则需要换位思考去分析买家的搜索行为习惯和使用场景。当然，第一步还是需要先把对比差异化的搜索词数据筛选出来。

下图红色区域内的搜索词，就是我们在上一个部分所提到的对比周期数据重点查出来的流失搜索词。当我们看到历史榜单排名为零的搜索词数据时，很有可能就是我们需要找的具有固定周期流量变化的搜索词。为了进一步的确认这些搜索词的周期数据，我们需要依次查看他们的搜索词趋势数据，逐个排查这些搜索词的价值。

当看到具有以下类似搜索词趋势波动的截图时，恭喜你已经找到了初步的样本数据。接下来，需要记录一下搜索词的数据波动周期，同时根据ABA排名和对应周期月份进行分类整理。

这是一个非常繁琐的工作，需要花点时间进行数据整理，然后按照以下的表格进行归类。为什么需要这样子做呢？因为需要精准布局流量入口，而且还要拿到搜索词趋势上升阶段的流量红利。所以需要通过不同的时间段和排名范围进行拆解，从而可以规划出广告的每个层级流量池的预算范围。

为了更精准的验证出搜索词和目标商品的相关性，我们还可以使用飞鱼数据参谋的潜力竞品功能，查询一下在指定的时间周期范围内，ABA商品的上榜期数情况，同时也判断目标商品是否在指定时间周期内也频繁出现在商品榜单的位置。

通过数据汇总，整理出来所有的搜索词归类，同时标记出对应月份的流量排名最高点（下图仅仅只是作为演示示例使用）。分析搜索词跟商品的相关度，主要目的是调研上榜商品是不是对应的相关商品（相似款或者目标商品）

如果上榜的商品大部分都不是跟目标商品相关的，从而大概率上就可以判断，当前搜索词的相关度匹配不高，可以忽略掉这个搜索词。

在筛选关键词的时候，我们还需要善用飞鱼数据参谋的关键词收藏功能，可以利用创建多个收藏文件夹的方式，来区分归类我们通过月份筛选出来的关键词。

同时在每一个文件夹下，我们还可以使用系统帮我们拆解的词频词根功能，可以快速分析出来哪些词根的频次在对应月份内比较突出。大概率会是当前月度的买家新产生的或者是新爆发的搜索需求，它们可能会是场景需求，功能性需求或者是季节性需求导致的。

将收藏夹内的关键词数据下载下来，按照突出的词根Beach、Waterproof和Picnic进行归类，同样需要查找他们的ABA排名和趋势波动范围。也是需要按照月份+排名范围的模式来进行关键词归类整理。这样子，我们就有了比较清晰的关键词数据库。

通过飞鱼数据参谋的市场挖掘功能针对词根的核心关键词进行搜索爆发周期验证，可以通过长尾词汇总功能查询出来，beach词根组合的搜索词真正买家需求爆发的时间点是在第21周开始的，因为他的长尾搜索需求叠加式爆发。从侧面可以分析出来，5月下旬天气转暖海边沙滩垫的搜索需求开始暴涨起来。

同样使用picnic的词根组合的搜索词，真正买家需求爆发的时间点是从第10周开始的，这个时间段长尾搜索需求开始逐步持续的爆发。从爆发时间节点可以分析出来，3月初天气回暖对户外野餐聚会的需求是不断逐步增加的。

通过以上所有流程的整理，我们最终得到了一个属于自己产品本身的历史关键词数据库，通过飞鱼数据参谋软件进行的相关性量化，流量大小量化，流量趋势量化和流量分布结构量化的数据验证后，我们可以整理出以下的四种广告架构方向：

•哪些是重点主推词（相关性高）•哪些是次要推广词（根据时间节奏）•哪些是纯手动打精准位置的词•哪些是做长尾流量布局的词

自己商品的历史关键词数据整理完了，接下来需要将同行竞品的商品搜索词数据也一并进行拆解分析。

通过飞鱼数据参谋的反查流量功能，将竞品ASIN的所有历史数据全部深挖出来，并且进行横向数据对比。总结以下三点作为核心分析诉求：

•查找竞品ASIN有的搜索词，而我的商品没有这个搜索词•查找竞品ASIN连续上榜周期较长，而我的商品连续上榜周期不长的搜索词•竞品ASIN连续上榜周期少，而我的商品连续上榜周期长的搜索词

最后，通过以上所有流程的整理分析，相信你已经对未来3月到5月份的广告推广布局，有了非常清晰的策略方案。

提前做好数据分析布局，是非常有助于我们抢夺流量趋势爆发的时间入口，这就是所谓的大麦精细化数据分析运营的实战操作手册，希望能够给你一些帮助。