Amazonの「カテゴリーの平均クリック率とコンバージョン率」を計算するにはどうすればいいですか？ 「Amazon 商品選びコンパス」のデータの意味を簡単に分析

質問: 図を見ると、10 月以前のクリック数 / 一目でわかるビュー数の比率は 1 に近かったのに、10 月以降は比率が小さくなっています。 10 月以前のトラフィックはすべて検索によるものでしたか (ありそうにありませんが)?それとも、Amazon は 10 月にデータ統計を調整したのでしょうか?それとも、この 2 つのデータを誤解したのでしょうか?

3. 検索対購入比率（検索対購入比率）は以下のように表される。

検索購入比率、このデータが分かりません。これについては、「コンバージョン率に関する誤解」で説明されています。このデータのもう一つの意味は、検索コンバージョン率を推定できることです。

検索購入比率は、購入された ASIN の数 / 表示された ASIN の数です。検索対購入比率は2.35‰で、2.35個のASINを購入するには1,000個のASINが表示されることになります。

ブランド分析の検索クエリパフォーマンスのデータと組み合わせると、実際には検索ごとに約 24 個の ASIN が表示されることがわかります(これは私の経験であり、あなたの観察結果は異なる可能性があります) 。

1回の検索で24個のASINが表示されると仮定すると、2.35個のASINを購入するには1000/24=41.67回の検索が必要となり、つまり1個のASINを購入するには41.67/2.35=17.73回の検索（検索回数）が必要になります。推定商品検索コンバージョン率（検索注文数/クリック数）は1/17.73以上、つまり5.6%以上です。

なぜより大きいのですか?検索クエリ パフォーマンスで検索クエリの量と合計クリック数を観察すると、検索数がクリック数を上回っていることがわかります。これは、一部の検索ではクリックが発生しない可能性があることを意味します (なぜクリックが発生しないのでしょうか? 検索結果が顧客の希望どおりでない可能性があります)。 [ここでの説明に誤りがありましたら、ご訂正ください。]

この推定検索コンバージョン率の精度 (検索パフォーマンスではすでに 1 つのコンバージョン率計算について説明しましたが、これは別の計算です) は、エクスペリエンスの精度 (約 24 個の ASIN を表示) に依存します。これら 2 つの変換率には違いがあります。

Amazon は価格帯ごとのコンバージョン率などの重要なデータを提供しませんでした。返品率と返品理由。前者は利益計算に使用でき、後者は製品の改善に役立ちます。


4: オファーと選択のメトリック（オファーと選択の指標）は次のとおりです。

12ヶ月:
90日間:

上記の 2 つの上昇チャートは、12 月と 90 日間のデータ チャートです。販売者数 販売者数とは、販売者アカウントの数を指します。 Amazon は具体的な数字を明らかにしていないが、具体的な数字を明らかにしてもあまり意味がないだろう。

新しいブランドの数 新しいブランドの数は、選択した期間中に市場に参入する販売者の数を反映できます。各ブランドには少なくとも 1 つの販売者アカウントがあります。

ASIN の数: サブリストの数。個人的には、この値には、販売終了となったものの、犬に変更されずに詳細ページにまだ存在する ASIN も含まれていると思います。この値は大きすぎると感じるので、犬に変化したものは含めないほうがよいでしょう。

7日間、30日間、90日間を基準として選択し、1ヶ月間と3ヶ月間で削除されたASINの数を計算できます（上記のスクリーンショットでは、7日間のASIN数は556.9K、30日間は593.1K、90日間は652.8Kです。その差は36.2Kと59.7Kで、削減されたASINの数は36.2K/1増加し、59.7/2よりも多いこと、または3ヶ月間で新しく追加されたASINの数32.4Kと比較していることを意味します）。大きくなっていますか、それとも小さくなっていますか?

規模が大きくなれば、参入する人よりも退出する人の数が多くなり、利益が減少し、競争が激化している可能性があります。ほとんどのノードは、ASIN の数が減ったり増えたりする状況 (Amazon が販売者を排除している) にあるはずです。ノードには複数の製品があるため、これを計算しても実際には新しい製品を選択する上であまり意味がありません。 [上記の分析は間違っている可能性があります。ご意見をお寄せください]

新しい ASIN の数 新しい ASIN の数は、選択した期間中に作成された新しいサブリストの数です。 (7日間、30日間、90日間の値は変更されていません。そのため、この新しいASINの時間は90日間になる可能性があります)。 [上記の分析は間違っている可能性があります。ご意見をお寄せください]

ASIN ごとのオファー ASIN ごとの販売者の数はあまり参考になりません。これが平均値です。販売中止となった ASIN には販売者がいませんが、一部の ASIN には複数の模倣販売者がいます。正常値は 1 です。2 の場合、このカテゴリではフォロー売りの重大な問題があることを意味します。

星評価 星評価に対応する ASIN 数量の分布。通常、4 つ星以上が最大の割合を占めます。一般的に、返品率の高いカテゴリーでは 4 つ星評価の割合は小さくなりますが、それでも他の星評価よりは高くなります。

この比率をより具体的にするには、ブラウザで F12 キーを押してソースコードを表示し、水平バーのピクセル長を見つけて計算します (上のスクリーンショットでは、4 ピクセル以上は 276、3 は 55.1、2 は 8.1、1 は 4.1 で、計算された比率は 80.4%、16.1%、2.4%、1.2% です)。
広告費。 1 日あたりの平均支出額は以下のように 0.1 と示され、ほとんどの人が費やす金額は 0.3 です。

平均0.1は小さいように思えるかもしれませんが、12か月間で527.2KのASINがあり、各ASINの1日あたりの平均支出額は0.1であるため、Amazonの1日あたりの平均広告収入は52,720になります。主な競合相手が 1 日あたり 100 ドルを費やしていると仮定すると、潜在的な競合相手の数は 527.2 人になります (もちろん、この方法では潜在的な競合相手の数を計算することはできません)。
 

 
02.商品選択コンパスデータとサードパーティツールデータの比較

Amazon が提供するデータには限界がありますが、サードパーティ ツールが提供するデータよりも Amazon の公式データを信頼しています (サードパーティ ツールを使用しないようにという意味ではありません)。サードパーティ ツールのデータは Amazon から取得されるか、独自のデータ モデルを通じて推定されるものだからです。以下では、Product Selection Compass のデータとサードパーティ ツールのデータを比較します。

次の 2 つの画像は、英国サイトにおける 1 月の同時点の製品選択コンパスとサードパーティ ツールの販売データを示しています。

売上データはまだ比較的近いですが（製品総数には大きな差があります）、結局のところ、1つはトップ100の売上であり、もう1つはカテゴリ全体の売上です。

サードパーティが提供するトップセールス、集中度指数などのデータについては、Amazonが提供する月間売上（以下を参照）を使用する忍耐力があれば、それらを計算することもできますが、時間がかかります（サードパーティツールが有料なのはそのためです。結局のところ、時間はお金です）

1月の同カテゴリーの販売量は183,130で、過去30日間のBSR1販売者のバリエーションの総販売量は5,500以上で、このBSR1の販売量は3%以上を占めました。同時に、7.78%を占める**エルフの販売量と比較してみましょう（下図参照）。



データの正確性に関して、簡単な例を挙げます。たとえば、売上を計算する場合、**Elf のデータ、特に多変量データは、単一の変量の情報を使用して推定されますが、Amazon のデータは各変量の実際のデータの統計であることは間違いないため、ここでも大きな誤差が生じます。

製品選択ツールのデータはそれほど正確ではないかもしれませんが、それでも製品選択において大きな役割を果たしており、互いに置き換えることはできません。

03.最後

この記事を書き始めたとき、私は以下に示すようにすべてを詳細に書きたかったのです（バックステージのスクリーンショット、英語と中国語）。次の図は、Amazon ヘルプ ページで提供されているモール製品ガイドの利点を示しています。公式データが正確であること以外にメリットはないと思います~~~///(^v^)\\\~~~

たとえば、ツールに入るためのパスは次のとおりです。
このツールに入るには、バックエンドのホームページの「新製品推奨」カードから入るか、ナビゲーションメニュー - 成長 - 製品選択コンパスから入ります（この成長メニューの下には、製品選択ツール - ビジネスチャンス検出器もあります。これら 2 つのツールの違いは、一方がカテゴリのデータを提供し、もう一方が製品、ブランド、キーワードのデータを提供するという点です）。

入ると、マーケットプレイス製品ガイダンスの機能紹介ページ、製品のグローバル需要、カテゴリーインサイトの 3 つのタブがあります。

後で考えてみると、これは私の要約ではなく、初心者向けのチュートリアルのようなものでした。それは冗長で役に立たない。多くの内容を省略し、より重要と思われる内容に直接進みます。

「素晴らしい返事」

まあ、大したことじゃないよ- Amazon オペレーション

同意します: wkming、ポニョはここにいます

共有していただきありがとうございます。とても役に立ちます。いくつか質問させてください。

1. 分類ノード ID に対応するテーブルのクエリ列でキーワードを見つけて検索します。具体的かつ正確なサブカテゴリが見つからないか、対応するサブカテゴリが見つかりません。 Amazon は検索精度の面ではあまり優れていないように感じます。それとも私の検索に何か問題があるのでしょうか?皆さん助けてください。

2. 購入検索の場合、1回の検索につき約24個のASINが表示されます。これは、フロントエンドで特定のキーワードを検索したときに表示される ASIN の数を意味しますか?

要約すると:

1. 検索パフォーマンス = クリック数 / 検索ボリューム（広告との違い：広告はクリック数 / インプレッション数）。キーワード広告の検索順位のクリック率の参考になります。

2. 推定コンバージョン率: =販売数/クリック数、=販売数/一目でわかる表示回数。クリック数と概要ビューの違い: 1 つは、このノード内のすべての検索用語の平均コンバージョン率であり、もう 1 つは、カテゴリ全体の製品の平均コンバージョン率です。クリック数はクリック数（1 人が複数回クリックしても 1 回としてカウントされます）、Glance Views はページビュー数（1 人が複数回クリックしても複数回としてカウントされます）です。

3. 検索対購入比率 検索対購入比率 = 購入された ASIN の数 / 表示された ASIN の数。検索から購入までの比率は2.35%です。つまり、2.35 個の ASIN を購入するには、1,000 個の ASIN が表示されます。コンバージョン率を推定するために使用できます。

4. 7日間/30日間/90日間のASIN数とブランド数の変化を観察することで、このカテゴリーへの参入者や退出者が増えているかどうか、利益が減少しているかどうか、競争が激化しているかどうかを推測できます。

忘れる• 深圳 • 2024-03-04 14:55

1. すべてのノードが利用できるわけではなく、キーワードで検索しても対応するノードを見つけることはできません。カテゴリ>商品タイプ>商品タイプキーワードに従ってレイヤーごとに検索します2。はい、フロントエンドで特定のキーワードを検索して表示されるASINの数

カキタン

商品選択コンパスのデータには一定の遅れがありますが、そのデータは Amazon が自社プラットフォームのビッグデータを通じて集約しています。定期的なデータですが、非常にリアルです。例えば、製品コストを見積もる際に大きな参考価値を持ちます。プラグインの選択の場合、データは比較的リアルタイムですが、プラグインの選択はクローラーによってキャプチャされたデータに基づいています。データが取得されない場合、何らかの影響が生じる可能性があります。第二に、アルゴリズムに基づいて推定される可能性があります。一般的に言えば、Amazon のバックエンドからのデータほど正確ではありません。

販売したいカテゴリーがトップセラーによって独占されていない限り、市場に参入することができます。ただし、商品選びコンパスのデータにAmazon自身の売上データが含まれているかどうかはわかりません。やはり、自己運用も大きな割合を占めます。

匿名ユーザー

同意: komoribe、ポニョはここにいる

ブランド分析の検索クエリ パフォーマンスのデータを組み合わせると、検索ごとに約 24 個の ASIN が表示されることがわかります (これは私の経験であり、お客様の観察結果は異なる場合があります)-------検索ごとに約 24 個の ASIN が表示されますが、このデータはどのように取得されるのでしょうか?

1985年以降に生まれた変なおじさん• アメリカ合衆国 • 2024-03-08 14:40

検索語のパフォーマンスレポートでは、検索ボリュームと表示ボリュームの関係を調べて、1 検索ボリュームは通常 24 表示ボリュームであり、2 つの間の一般的な確率は 4%、つまり 1/24 であることがわかります。 2 週間前に、この関係の計算に関する関連記事を書きました: https://feishu.cn/docx/H5OHdxLEmorRTaxhXQWcCn7mnBg 、時間と興味があればご覧ください。議論を歓迎します。しかし、正直に言えば、製品選択コンパスのカテゴリはBSRであり、ここでの製品の多くは精製されていないため、上記の指標は参考としてのみ使用できます。セグメント化された市場の製品は、精製されていない製品であり、あまり正確ではありません。

匿名ユーザー

検索クリック率セクションには、次の内容が記載されています: この値は、広告検索位置のキーワードのクリック率の基準として使用されます。このように計算された値は高すぎると感じます。結局カテゴリーレベルで計算するのですが、このカテゴリーでは一定の仕様の製品を作っています。

忘れる• 深圳 • 2024-03-05 17:42

特定の製品の細分化は、ノード平均値と大きく異なる場合があります。この値は参考値であり、そこから予想される変動範囲を導き出すことができます。実際のところ、商品のコンバージョン率には正確な値は存在しません。期間によってコンバージョン率が異なり、キーワードによってもコンバージョン率が異なり、またリスティングのステータスによってもコンバージョン率が異なる場合があります。私たちが通常使用する変換率は平均値です。