故事背景：
介绍下2018年的故事背景，2017年10月中旬从某基离职 ，11月份入职新公司，新的公司是做蓝牙体脂秤起家，在美国站有个小类的Best Seller,在Health & Household > Body Composition Monitors这个类目，大类排在Health & Household类目的400名左右。我当时接手负责的是欧洲站相同类目的产品，但是接手的情况是在欧洲各个各个站的小类和大类的排名并不理想
接手前英国站的排名大致在大类的2000-3000名之间
（图片来源：H10插件截图）
入职新公司后，急需做出一番成绩。2017-2018年，那时候圈子里盛传VC账号下的ARA数据很神秘，很厉害，可以查到竞品的销量、流量、出单关键词等数据。抱着怀疑和试一试的态度，在索诺surtime系统里斥巨资，购买了竞品英国站和德国站的A9数据。
数据基本构成如下
（图片来源：自己建的思维导图）
精准关键词分析
（图片来源：A9数据截图）
近3个月的商品曝光量、点击量、销量明细
（图片来源：A9数据截图）
NAT流量入口ASIN
（图片来源：A9数据截图）
CPC流量入口ASIN
（图片来源：A9数据截图）
我是如何做的？
当时拿到这份数据的时候还是将信将疑，那个时候对A9的算法也没有更深入的理解。
拿到这份数据的之后，我是如何利用和分析？
电商的本质是在做流量和转化率，
简单理解即是：流量X 转化率=订单
那我们首先就要弄清楚自己产品的流量入口有哪些
1. 自然搜索流量（关键词搜索）：简单的来说就是关键词搜索流量，这是亚马逊所有流量的最根本来源
2. 类目搜索流量（类目节点搜索）需要关注的就是产品放在什么类目下，放在哪个细分的节点下，精准的节点决定了用户的精准程度（精准与否决定转化率）以及所要面对的竞争对手有多少
3. CPC广告（付费的关键词排名）
4. 关联流量
5. Deals活动
下面是一个常见的用户行为流程, 我相信大部分人网购也差不多是这个样子
搜索关键词----浏览页面----点击产品----深度浏览产品详情页----加购物车（Wishlist）----付款购买
分析步骤：
首先，我们分析竞品的近3个月的商品曝光量、点击量、销量明细，把自己的产品相同时间的数据整理后进行对比，看相差的销量和流量有多少，推出我们需要到达相同的排名要多少销量，以及备货数量。确定我们的销售目标，根据竞品之前的销售轨迹，进行模仿以类似的节奏进行运营上的调整
其次，通过分析精准关键词情况，根据关键词在搜索、点击、加购、购买等各个阶段的占比，选出相关性和转化最高的词来优化产品页面，即重新进行埋词，Q&A干预，关键词的干预-测评和增加对相关关键词的广告投放
再次，每日跟踪竞品的运用动作，进行相应的调整
最后，完成对竞品的超越并维持排名
具体操作
1. 首先确定日均销量和备货数量
2. 根据购买关键词的占比，确定推广关键词的优先级，根据自己产品关键词的排名情况，确定测评和广告补单的数量，并进行相应的补单操作，并跟踪相关的排名数据
3. 记录每天的流量和销量变化，根据补单和对竞品的观察做相应的调整
销量部分目标的确定
根据竞品7天销量，14天销量，30天销量的平均值算出日均销量，例如7天销量占比40%，14天销量占比30%,30天销量占比30%，日均=7天销量*0.4+14天销量*0.3+30天销量*0.3
关键词的确认
1. 选择购物词占比超过4%的词，
（图片来源：A9数据截图）
首先要，确定他们的关键词收录情况，收录即关键词是否能在亚马逊的搜索框里搜到
用H10里的INDEX CHECKER功能
（图片来源：H10截图）
其次，用这些关键词重新进行埋词的操作
用H10里的SCRIBBLES功能，这个功能可以自动显示每个词出现的频率
（图片来源：H10截图）
再次，进行测评及广告上的调整并记录关键词的自然和广告排名位置变化情况
用H10里的KEYWORD TRACKER功能或者表格进行记录
（图片来源：H10截图）
通过5个月的不断的尝试和调整，终于实现了对竞品的超越和在大类排名上的突破，从3000名推到700名
（图片来源：H10截图）
在经过3个月的努力，把排名从大类前700提到大类175名
（图片来源：H10截图）
在德国站用相同的方法，把新品从0最高推到大类前30名
才上架的排名
（图片来源：H10截图）
5个月后的排名
（图片来源：H10截图）
通过A9的数据，反查竞品销量和购物关键词的方法，实现了两个产品在半年内销量和排名上的突飞猛进，也让我在新公司逐渐站稳了脚跟。
现实意义
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