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续:测试自然seo下的amazon的ST等其他特征
今晚有空了,今晚拿自己的自发货产品对词对销量对review对ST等进行测试分析,基于的是自然SEO角度,和自上非VP review。由于这个产品是我当前新开发的潜在爆款,所以产品不方便透露,就简单分享下几个有趣的自己测试结论。

情景1:假设某产品有2个变体,变体分别为:  变体1,变体2,然后变体1中含有词A,变体2中含有词B,当你搜索B的时候 ,亚马逊搜索引擎首先分析展现结果是 变体2展现,然后变体1与变体2进行叠加,给了变体1与变体2,因此接下来变体1得到展现。所以这里面的规律值得研究。

情景2:假设某产品的ST的特征如下:
ST1:.........,A,.......
ST2:.....B,......,C.....
ST3:XXXXXXXXXXXXX
ST4:
ST5:
以上的表达意思是,假设一个产品的st有st1,st2,st3,st4,st5这5行组成,并且st1中包含A词,ST2中包含B词和C词,且B词与C词之间用,隔开
此时假设搜索词为 ABC,最后的结果是 这个listing,依然会被搜索到.因此这里面的ST的特征与外面有些说法之间存在了差距,那么到底该信谁的,我只相信我的测试实验数据分析,那么大家应该如何判断,我觉得最好是自己亲自测试.

情景3:假设某产品有2个变体,变体a和变体b,a与b的叠加中包含了C的词,而产品没有任何FBA的销售记录,仅有非VP自上的review,那么客户搜索C的时候,其实发现此时自发货的该产品的排名在其他一些等条件或者比该产品review多又是FBA的listing下的排名靠前,这个结论,由这样的实验得出来的结论,如果有兴趣的,其实可以去深思  FBA/FBM,review权重/销量/词销量/转化率/等的综合排名分析.

我有一个习惯,我喜欢对我有疑问的信息进行测试,当然我的测试仅可能的按照 控制变量法完成 实验组和变准组的对比实验.   以上情况,我是按照我的真实测试与结果进行总结与部分简单分析附上的.有兴趣,欢迎大家留言自己的结论信息~~~  

当然我的测试习惯不会停止的,就像我之前做google的seo和ppc测试分析一样,这样得出来的数据信息,我觉得是有一定的价值的。

好  this over , 欢迎沟通交流~~~
 
脑子进了长江水 2017/6/30
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2个回复
  • 春风十里
    测试ST觉得没啥意义,我ST经常不填,该爆的还是会爆,不爆的还是不爆,很多ST和标题没有的词亚马逊都可以帮你把排名整上来。重点抓选品+转化比较有实际意义
    2017/7/2
  • 能vnbnfvj
    测试ST觉得没啥意义,我ST经常不填,该爆的还是会爆,不爆的还是不爆,很多ST和标题没有的词亚马逊都可以帮你把排名整上来。重点抓选品+转化比较有实际意义
    2017/7/2