2022年12月13日星期二

深度硬核:亚马逊真实搜索量终极解密

关于亚马逊搜索量,行业争议已有五六年之久。虽然亚马逊在后台多个模块陆续披露了搜索量数据,但卖家朋友们可能并未注意,其实它们都不是真正的搜索量。

这篇文章,我们也筹备一年有余。陆续写过2篇阶段性的解密亚马逊搜索量的文档,但一直未对外发表,就是因为亚马逊的数据还有诸多矛盾和谜团未解。

但随着亚马逊近期的一个调整,我们认为时机已经成熟。搜索量这个悬而未决的问题,是时候给大家一个结论,终结行业争议了。

由于篇幅较长,我们先把结论贴在这里,暂时没时间阅读的卖家朋友可以直接记下:

  1. 现在的"搜索词表现"模块的"搜索查询数量"是真正的搜索量

  2. 商机探测器中搜索词的"360天搜索量"是搜索人数

  3. ABA排名是PC端的搜索人数排名

有兴趣的卖家朋友则可以跟随我们一年多来的研究历程,逐渐抽丝剥茧真正的搜索量。

曾经我们以为的搜索量

都不是真的搜索量

整个研究过程十分坎坷,可谓一波三折,在经历第四波的时候,真正的搜索量才逐渐浮出水面。这三折分别是:

  1. 第一折:ABA(品牌分析)数据

  1. 第二折:商机探测器

  2. 第三折:搜索词表现1.0

    换句话说,ABA、商机探测器、搜索词表现1.0这三个亚马逊后台的模块给出的数据,背后对应的都不是搜索量。直到搜索词表现2.0出现的时候,亚马逊给出的数据才看起来"像"搜索量。

    之所以说"像"搜索量,是因为这里边依然有很多疑点,或者说,在亚马逊的多个模块给出的数据之间,矛盾似乎越来越多了。

    本篇长文,我们会从商机探测器聊到搜索词表现1.0,再到最新的搜索词表现2.0,然后再回过头去重新审视我们已经习以为常的ABA数据,毫无保留地与大家分享我们在搜索量上的研究。

    我们也会为大家逐一解密,为什么ABA、商机探测器、搜索词表现1.0不是真正的搜索量,我们又是如何逐渐洞察到真正的搜索量的。最后,我们还会与大家分享我们的搜索量模型的方法,以及使用亚马逊数据的一些实用建议,供大家参考。

    文章虽长,如果大家能耐心看完,我们敢保证,一定会有非常巨大的收获。不仅能知道什么才是真正有参考价值的数据,同时对亚马逊后台的数据逻辑也会有更加深刻的认识。

    文章会分五个部分逐渐展开:

    1. 关于搜索量的几个常识性认知错误

    1. 后台到底什么数据才"像"是真正的搜索量

    1. 搜索量还有什么疑点

    1. Sif是如何做搜索量模型的,准确率如何

    1. 如何正确地认识和使用亚马逊数据



    关于搜索量的三个常识性认知错误

    在解读真正的搜索量之前,我们必须先指出几个常见的关于搜索量的认知错误。这些认知错误并不是大家的问题,而是因为亚马逊不严谨或不透明的数据统计所致。如果不仔细加以研究,非常容易被误导。

    澄清这些错误,有助于大家真正理解这些看起来是搜索量实际上并不是搜索量的数据到底代表什么含义,避免被误导,做出错误的决定。

    错误一,认为商机探测器里的细分市场是真实搜索量

    这个问题在商机探测器刚开始出来的时候,有大量用户没经过仔细研究,就误以为是搜索量。这个错误并不严重,很快大家就认识到商机探测器给出的是同类商品聚合之后代表的细分市场,也就是某类需求的代名词,而不是单个关键词。


    错误二,认为商机探测里的搜索词是真实搜索量

    细分市场的搜索量不是关键词的搜索量,但是细分市场的二级菜单里,有一个"搜索词"模块,这个里边是具体的关键词,所以很快,大家就认为这个是真实搜索量,并在很长的一段时间里深信不疑。我们跟很多研究过这个数据的大佬交流,他们都认为是。

    但做数据分析的直觉告诉我们,这个数据应该也不是搜索量,因为按照这个数据做推断,亚马逊的GMV体量,要比实际的小好几倍。

    但这个问题并不好证明,因为我们的推断模型引入了其他变量,这些变量的值也存在一定的不确定性。但我们坚信,这个数据从直觉和逻辑上说不通。

    于是我们选择了默默的顶住压力,不对搜索量模型做出调整。即便一些友商为了讨用户欢心,逐渐将搜索量改成了和商机探测器保持一致,但我们依然不为所动,因为我们相信那不是真正的搜索量。

    转机出现在亚马逊推出了搜索词表现1.0,逐渐开始证明我们的坚持是对的,这也是错误三的由来。

    错误三,以为搜索词表现1.0里的搜索量是真实搜索量

    亚马逊并没有将搜索词表现模块划分过1.0和2.0版本,这是我们自己的划分。之所以这么划分,是因为亚马逊对搜索词表现做过改版,改版前和改版后的数据有比较大的出入。且1.0版本中出现过一个极其重要的数据,正是这个数据,让我们开始逐渐挖掘到真正的搜索量,并据此逻辑严密地证明了商机探测器里的搜索量不是真的搜索量。

    为了给大家真实还原我们的研究过程,我们把改版前称为1.0版本,改版后称为2.0版本。

    在1.0版本中,我们挖掘到了一些表征搜索量的隐含数据。这个隐含数据来自于搜索词表现数据内部多个字段间的矛盾。

    很多卖家应该没注意和留存过这个中间版本的数据,所以我们在这里贴一些出来,让大家对我们的研究过程有更真切的感受。

    我们先给大家看一下原始数据。在1.0版本的时候,我们下载了2022年7月份的搜索词表现数据,并做了简单的整理,我们主要关注搜索查询数量、点击量、点击率、加购量、加购率、购买量、购买率这7个数据。

    我们将点击量/点击率、加购量/加购率、购买量/购买率两两相除,得到另外三个指标,如下图所列。

    这三列数据很有意思,同一个关键词下,它们的值非常接近。

    我们猜测,同一行这三列数值其实应该是同一个数字,之所以不完全相等,是因为亚马逊在计算点击率、加购率、购买率的时候只保留了2位小数,我们还原回去的时候会因为省略的小数位数,带来一定误差。

    我们还猜测,点击量/点击率、加购量/加购率、购买量/购买率这三组比值,得到的都是同一个值——搜索量。

    为什么是搜索量?我们先做一下逻辑上说明,然后再用数据证明。

    亚马逊的电商数据,在全球范围内有诸多类似的应用。其中转化漏斗数据的计算,全世界通常有两种方法:

    一个是将转化漏斗的第一个环节的变量,作为所有后续指标的固定分母,比如当第一环节是搜索量的时候,那么后续的所有点击率和转化率都以搜索量为分母,得到搜索点击率和搜索转化率。这是在衡量市场数据的时候更常使用的一种标准,也是亚马逊现在很多市场数据在使用的标准。搜索词表现,我们认为就是这种计算方法。

    另一个标准是转化漏斗的下一环节除以上一环节,比如大家习惯的点击率是点击量/曝光量,转化率是购买量/点击量。这种计算方式一般是在计算卖家自己的数据时更常用的标准,方便你评估在你自己的转化流程里,每个环节的转化(和对应的流失)是什么水平。大家自己产品的广告数据就是这种计算方法。

    假设这三个值可能代表搜索量,而亚马逊也直接给了一个搜索查询数量,我们分别用这三组数据与搜索查询数量做一下对比。

    很容易发现,这三个数值与搜索查询数量并不相等,而且好像还有好几倍的差距。于是我们使用这三个值分别除以搜索查询数量,得到分别的倍数,如下图。

    于是,诡异的地方出现了。这三个比值得到的值都是搜索量,亚马逊也给出了搜索查询数量,这两组数据理论上应该相等。

    但它们并不相等,且通过比值算出来的搜索量比搜索查询数量都要大1.5-4.5倍不等。

    所以问题就来了,两个理论都应该是搜索量,但为什么并不相等,而且中间还有好几倍的差距?谁才是真正的搜索量?谁又不是搜索量?

    虽然亚马逊的指标解释通常都语焉不详,但我们把官方给的解释又通读了一遍之后(以下截图大家现在已经无法看到,因为已经更新了),发现了搜索查询数量真实含义的一点蛛丝马迹。

    在这个截图里,亚马逊官方解释的是,搜索查询数量是同一个买家在24小时内发出的请求去重之后的数量。也就是说,这个搜索查询数量,如果是一天的数据,可以理解为某个词的搜索人数;如果是周或者月,则可以理解为周或者月的搜索人次。比如一个客户在一周的周一和周五都搜索了同一个词,那么这个客户在这一周会记2个搜索查询数量。

    由于搜索词表现最细的颗粒度也是周,所以我们认为这个数据代表的就是搜索人次。

    于是,在搜索查询数量和我们我们算出来的三个比值,显然那三个比值更像是搜索量。

    什么才是真正的搜索量

    那我们如何确定点击量/点击率、加购量/加购率、购买量/购买率得到的比值确实就是真正的搜索量呢?

    证明的机会出现在了搜索词表现2.0版本,亚马逊在9月份左右升级到了搜索词表现2.0版本。

    同样是22年7月份的数据,可以明确的看到,同一个词laptop的搜索查询数量比1.0版本的时候大了好几倍:1.0版本是1,219,284,2.0版本则是5,504,032。

    而5,504,032这个数值,刚好和我们通过三组比值算出来的数值几乎一模一样,这显然绝非巧合。

    这个变化还是蛮大的,为什么会发生这个变化?我们注意到,亚马逊对查询数量做了新的定义。

    这段话包含两个含义:

    1. 多次请求会重复计数,也就是一个关键词一个客户一天内查询多次,不会去重

    1. 翻页,也会算作是一次搜索请求

    这两个特征,就和我们之前所了解的A9算法一模一样了。多次请求会重复计数、翻页会重复计数、在左侧增加任何筛选条件也会重复计数。

    也就是说,之前1.0版本的确实不是搜索量,更像是搜索人次,而中间相差的倍数,就是代表一个词平均每个消费者会搜索几次。

    如何证明商机探测器里的"搜索量"不是真的搜索量

    现在,有了这个数据,请允许我们掷地有声地向大家证明,商机探测器的搜索量并不是真正的搜索量。这也算是我们对自己曾经的那份朴素的坚持的一份有力声明。

    我们找到在搜索词表现里出现的第一个词laptop,去商机探测器找到对应的数据。

    同样的关键词,商机探测器里显示过去360天的搜索量只有600万,平均一个月才50万。但这个词在搜索词表现里,今年7月份就有550多万的搜索量,很明显,商机探测器里的搜索量绝非真正的搜索量。

    那商机探测器的数据到底代表的是什么含义呢?我们用数据做一下推理。

    我们依然使用laptop这个词,我们来统计一下laptop这个词在商机探测器的7月份的数据。

    由于商机探测器的"趋势"模块给的是细分市场的趋势,所以我们先大致统计laptop这个细分市场在7月份的搜索量,然后再根据laptop这个词在这个细分市场的360天的搜索量占比来大致计算laptop这个词在7月份的搜索量(相当于假设laptop这个词在laptop这个细分市场里的搜索量份额,在7月份的时候和360天里是大致相等的)。

    下图是laptap这个细分市场的搜索量趋势。

    我们将laptop这个细分市场在过去一年的搜索量做一下记录,分别如下:

    然后选择其中的7月份的数据进行统计。由于7月的第一周和最后一周只有部分天数在7月内,我们取它们所在当周的数据除以7,再乘以在7月内的天数,最终得到laptop这个细分市场在7月份的搜索量大致是1,648,792。

    然后我们把laptop细分下市场的多个关键词360天的搜索量做一下求和,得到15,626,037(具体计算过程就不在这里贴出来了,我们直接用计算器加的)。

    这个数据和过去一年的数据求和15,965,958大致相当。我们之所以要研究这两个数据,是害怕亚马逊在不同模块给出的数据又有差别,为保险起见,我们用上了可以用的所有数据做交叉验证。

    而这两个数据不完全相等的原因,则是因为按周的趋势数据,从21年12月5日开始,到最新的一周2022年12月04号(最后一天是12月11号)那一周结束,比360天要多出几天,所以数据稍微大一点,属于正常范围。

    根据360天的搜索量总和,我们算出laptop这个词的搜索量占比大致为6,004,659/15,626,037=38.43%。于是大致推测7月份1,648,792万的细分市场搜索量,laptop这个词的搜索量大致是1,648,792 * 38.43% = 634,049。

    我们在搜索词表现中已经明确,7月份的搜索人次是1,219,284,搜索量是5,504,032。

    634,049这个数据,比7月份实际上550多万的搜索量,仅有其1/9。差距如此之大,基本可以证明,商机探测器的搜索量,与真正的搜索量相距甚远,绝不可能是真正的搜索量。

    但634,049这个数据又留下了一个新疑点:它比7月份laptop这个词在搜索词表现里的搜索人次1,219,284也差不多小了一半,这又是为何?

    对于这个误差,我们有两种猜测:

    1. 商机探测器的搜索量,可能指的是搜索人数。也就是说,商机探测器里统计的,是在某一段时间内搜索过某个词的消费者数量。比如客户在某一周的周一和周五都搜索了laptop这个词,商机探测器只会计数1(统计周期内按同一个消费者去重);但搜索词表现里会计数2个搜索查询量,因为去重周期是24小时。

    2. 商机探测器指的是搜索人次,数据统计的误差来源于我们在这个过程中做的假设:我们认为laptop这个细分市场里的多个关键词,在1年的时间内搜索趋势都和这个细分市场是完全吻合的,同时在prime day那一个月的搜索量的增幅也是相等的。但实际上可能会有一些差异,或者有可能laptop这个最头部的词的搜索人次增加比例要比其他小的词大不少,所以实际上laptop这个词在7月份的搜索人次要比634,049这个数字要大。

    这两种猜测我们倾向于第一种,因为后边还有新的疑点也指向这个猜测。

    但.............

    原文转载:http://fashion.shaoqun.com/a/1198899.html


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