推广这个动作，我认为从选品那一刻就应该开始思考因为它不完全等于广告或者站外一个孤立的操作很多人在选品和推广的时候只看“市场有没有需求”或者“我有没有利润”但实际推广过程中，这两个问题都会流于表面最终决定推广阻力的，是平台的流量和算法逻辑+预算和资源PS：产品本身的产品力和listing对转化影响也很大，但是这个是最基本的功课，大家都知道，所以这里不展开亚马逊的流量分配，目的是最大化曝光GMV如果有历史数据，那算法预测点击和转化率高的流量分配自然多低的话只能花钱买流量拿广告来讲，那广告效率比对手差，自然要靠更多的花费预算来支撑但在不同的产品、不同的类目里，实现效率差最小化所需要努力是不一样的所以又需要根据资源和预算

很多人选品的时候喜欢数据化选品但是我慢慢发现，数据化选品实际上就是基于历史数据做未来的决策数据化选品是好的，但我们是不是忽略了一点当下确定的产品，需要考虑的不是之前和现在的市场环境而更应该考虑未来6个月（甚至更长的实际）的竞争处境我是基于FBA的角度来考虑这件事的从产品确定到实际上架销售和推广过程市场环境从来都不是我们确定这个产品这一刻决定的而是在未来3-6个月决定的还有另外一点常见的选品思路会看市场体量和竞品月销量这两个数字只能说明了市场有没有需求但从选品到实际运营还涉及到另一个问题在这个市场里，自己的预算和资源够不够用来竞争在这个问题的评估上我认为下面这几个点远比市场体量要重要的多1. 头部ASIN的评论数量

这几天被GPT的新生图模型刷屏了从一开始的midjourney到去年的nano banana本以为作图的技术要求已经一降再降了GPT这个新模型更离谱整体体验下来发现，不管是对排版，渲染，文字识别和再生成，对输入信息的理解程度几乎达到商用水平（只要信息输入足够准确，出图基本可直接用）甚至给我的感觉是它先用你的提示词先自己收集了信息，再生成而不是生成一堆看似准确实际很多误差的内容我自己测试了一下，不使用任何复杂的提示词结构，只是用一句话它就直接生成一个设计精美的详情图既然这样如果放到实际应用场景，我们怎样使用它1. 直出一套A+设计创意之前nano banana生成A+套图的时候还需要先有排版创意然后再一张张生成现在

这两天看到一个理论：Jobs To Be Done也有人说成焦糖布丁理论这是一个哈佛大学商学院教授提出的概念：用户购买产品，本质上是在雇佣它去完成某项任务、解决某个问题很简单很好理解的一个概念但不知道有多少卖家知道并运用这个概念在日常运营中看完这个理论，想到我前两天用Rufus去调研产品的时候对比了两个产品（标品），两者的星级一样，功能也一样但是价格相差两美金而这个产品只是一个10美金价位的产品两美金的差价已经将近20%的溢价但是结果是高价的卖了400+一个月而低价的连50个都不到尽管低价的产品的review数量多，还有5星视频review但销量就是这么悬殊我让Rufus给我推荐买哪个答案是高价产品它告诉我低价只

做了这么久亚马逊，时不时会看到类似广告停了久没有订单这样的问题有的运营新品一上架，广告猛开，然后单量蹭蹭往上涨，就以为自己推品成功了但是如果有一天预算不够或者广告一停，订单腰斩甚至直接没单接着开始怀疑自己的产品有问题，市场有问题其实有没有一种可能，就是流量结构，从第一天就搭错了依赖广告出单的链接，无非就是用钱掩盖自然流很局限的问题这个问题和运营能力无关，而是底层认知的问题如题，今天从底层逻辑出发，拆解正确的流量结构搭建路径，以及那些容易被忽视问题 底层逻辑认知 亚马逊的流量分配逻辑，可用理解为一套关键词权重系统你在某个关键词下出了多少单，这个词就给你多少自然权重广告单和自然单都算，但效果（或者是权重分）不完全一样

系统对链接关键词的收录，是链接能够触发到的所有流量的基石之前有个小伙伴问了我关于收录的问题今天把亚马逊收录再系统性的讲一遍 一、两种收录的底层逻辑 在传统的A9算法逻辑下亚马逊对产品的收录分为两个静态收录和动态收录 1. 静态收录 亚马逊系统成功抓取并识别了你Listing埋藏的关键词（标题、五点、后台ST等），并将其存入后台数据库这个时候，你的ASIN就与一系列的关键词建立了关联检查静态收录的方法很简单 在前台搜索框输入ASIN + 关键词，如果能搜到，说明已静态收录静态收录的逻辑是基于文本关键词匹配收录覆盖范围主要来源于下面几个模块：标题五点描述长描述/A+后台Search Terms其他属性类目节点如果发

为什么要分析竞品广告打法？因为通过分析竞品的打法，不仅可以帮助自己制定差异化策略更重要的是可以用别人的钱验证过的经验，看看自己的产品广告怎么打能少走弯路，少交学费（并不推崇直接复制任何广告打法，别人的成功无法复制，本文仅作思路参考）正常操作我们无法直接进入竞品的广告后台看他的投放、Bid和Budget但通过前台数据结合第三方反查工具，反推出竞品的广告架构 先提供我自己的一个简单的分析链路：流量--->词--->位置 一：流量结构分析 看看竞品的流量结构，判断流量来源通过第三方工具查看竞品的总流量词数量中，自然流量词与广告流量词的占比同时看看广告词和自然流量词的排名位置情况一般会有三种情况： 1. 强

购物车丢失的原因有很多，其中一个就是调价价格波动超过15%会触发平台价格监控机制单次大幅提价（超20%）可能被判定为价格异常，从而直接导致购物车丢失但是今天发现有个产品，sale price（优惠价格）到期了，直接用your price（原价）在销售然后就没单了，点进前台去看，发现购物车丢了（图片来源：Amazon）一开始怀疑是产品绩效和跟卖问题，但是页面并没有跟卖记录之所以没有想到是your price的原因是因为，这个链接之前也有sale price 到期之后以your price销售，购物车也没丢但是这次排查了其他可能导致购物车丢失的影响因素后，发现只有your price是变动的，于是把sale pric

亚马逊最近在品牌分析中的的 Demographics（人口统计） 板块推出了新功能，支持按 ASIN 级别搜索和查看买家特征在保证数据真实的情况下为什么这么说，因为这些数据是用户自愿分享的，如果用户随便填的话数据就失真，至于这部分数据的获取亚马逊是如何进行的、具体的情况怎么样的，不得而知当然在其他地方我们也无法获取到这些信息，所以目前这些数据还是有意义在的从品牌维度到Asin维度的细化，个人认为这个功能真正让卖家可以了解具体产品的用户画像，甚至可以说是精细化运营的一个里程碑式的更新但是功能的使用有点小门槛第1点和第2点门槛基本过滤掉了铺货型FBM卖家对功能的使用1. 店铺需要注册Brand Registry，这个

今天给大家分享一个快速制作产品广告视频的工具这个工具最主要的功能就是可以通过提供一个商品链接，它能够快速的自动生成产品介绍文案脚本同时也提供主播库给用户选择，可以选择不同的主播讲解产品，生成产品介绍或者广告视频除了通过URL链接一键生成视频外，也可以自定义文案脚本和视频素材，它会根据提供的素材进行剪辑拼接成视频目前使用下来唯一的缺点是：免费版生成的视频会带有水印所以比较适合氪金卖家使用感受:一键操

一直以来，我们对于转化率的影响因素的认识都停留在价格，星级评价，详情页描述，图片等但是在图片这个因素里，我们一直强调的是图片的内容，而很少提到图片大小对转化率有什么样的影响（当然，这里并不是说其他因素不重要，只是多提供一个维度去思考转化率问题）在这方面，其实是有专门的机构做过调查的谷哥上有一篇研究报告显示：页面加载时间从 1 秒增加到 10 秒，访问者跳出率会增加 123%。（图片来源：think

随着亚马逊优惠券新规生效这两天相信很多小伙伴遇到了同样的问题---优惠券失效我自己很多优惠券也处于失效状态，看了很多同行的讨论大致整理一下目前失效的原因1, 优惠券价格>亚马逊允许的最高优惠价后台会出现这样的报错根据自己的验证结论，这里的优惠券最高价=近90天最低价*0.95而优惠券的当前价格=list price*已经设置的优惠券（按百分比设置优惠券）或者优惠券的当前价格=list pri

制定广告策略之前，一定要先搞清楚目前产品打广告需要达成什么目的，不同的目的对于不同的广告类型以及策略不知道大家在做广告策略的时候，首先会看哪些数据广告策略个人一般按下面思路展开去做一、广告目的确认首先确认一下产品目前处于什么阶段：这里我不会用新品老品去做区分一般分为爬坡期，冲量期，稳定期不同阶段的广告目的不一样，需要关注的数据指标也不一样下面的内容以第二阶段冲量期为例展开冲量期的广告目的其实就是字

关于库存周转天数，网上目前大多数解析：是指企业从取得存货/产品入库开始 ，至消耗、销售为止所经历的天数。再严谨一点就是在一个会计年度内，存货从入账到销账周转一次的平均天数。再看看相关的计算公式：1- 存货周转天数=360/存货周转次数2- 存货周转次数=销售成本/平均存货3- 平均存货=(期初库存+期末库存)/2对于库存周转天数的作用判断，目前学界的一个共识：库存周转天数越低越好，越低代表存货的占