亚马逊关键词谬误雷区避坑解析

谬误： 同一关键词在不同广告活动/广告组表现参差不齐，所以某些词不适合去跑某类广告活动。

经常有卖家提出这样的疑惑：他的产品在自动广告中表现很好，但是拿出来打手动的时候就不行了，那是不是意味着这个词不能打手动？

我们在这里要明确的一点是：

同一产品在同一关键词下的表现，是一个预设均值。

假设当我们某个产品的关键词数据跑得足够多时，抛开市场因素、季节更替、自身变动等影响的情况下，我们一定能得出该产品在这个关键词下的一个点击转化常数。

究其原因，是因为每一个关键词对应的其实是一个人群。

虽然我们很难为这个人群贴上足够精确且详细的标签，但应当承认的是，

在数据样本足够大的情况下，关键词所代表的人群在购物行为方面一定存在一个或几个共同点

正是这些相同之处，导致这个人群在搜索同一关键词且浏览同一产品时，形成一个可以作为指标的购买逻辑。

打个简单的比方。搜索并购买Iphone 13 Case Black的人群，一个大家都能想到的共同点就是，几乎全部的这一人群，都对黑色的Iphone 13手机壳有某种需求，无论是自用也好，送人也罢，亦或是卖家购买竞争对手的产品进行实体分析，都可以简单归纳为对产品有需求。

假设这一人群中以自用买家为主，并且这一买家群体基本上以低收入人群构成，同时又几乎全部是男性，其中80%又都是喜欢工业化设计。那么设计思路硬核、价格低廉的黑色手机壳，一定能获得最好的数据指标，且形成常数。

反之那些以女性用户为主的产品，其点击转化数据相对前者一定处于一个较低的范畴。 再换个例子，搜索1-3 Month Baby Pants的人群，如果其人群以新妈妈、中高收入、喜欢蕾丝花边设计的为主，那么符合人群这几个观点的产品一定能拥有较好的数据表现。

而回到我们最初的话题，为什么有许多卖家的同一产品，在不同的广告活动中投放相同关键词时却会有截然不同的结果呢？ 我们刚才探讨了常数。

大家都很清楚，首先要确定某个常数，

一定要有足够大的数据样本作为支撑，且对数据产生影响的其他因素不能发生变化，或者其变化是可预期的，不会对我们的数据判断产生影响。

而在实际的运营过程当中，我们在一个恒定不变的内外环境下想取得足够多的数据，几乎是不可能的。

随着我们的广告竞价、广告预算、展示坑位、产品权重、产品评价、页面变化、关联变化、市场变化、季节更替等等非常多的不可预知的因素变化，对我们进行数据的收集与判断一定会产生影响。