做爆款宝贝关键词分析，要经历这四步

优秀的运营都有一个共性能力，就是透过现象看本质。通过关键词数据分析，在繁琐的优化任务中，直接找出问题的核心点，并解决它。

那么关键词背后都有哪些不为人知，但又需要商家深耕的运营知识点呢，我们一并来学习掌握下。

1 构建关键词逻辑体系

词根：关键词体系中最小单位，基词是由词根组成，词根在后期优化标题中起到至关重要数据拆解透视作用。

产品词：一件商品会覆盖多个产品词。如电脑桌，也可以称呼书桌，办公桌，写字台等。每一个产品词都是在拓展新的流量渠道。制作标题前，覆盖更多产品词去拓展数据。

核心词：顾名思义，中心化。产品围核心词去优化，涉及到seo，首图，内页表达，通过核心词定位词背后细分市场，聚焦人群画像做透视分析。

关键词类型：核心词是包含关键词类型的。在关键词类型可以分别大词，精准词，长尾词/飙升词。每一个类型的词都可以做核心词优化，取决于产品本身权重积累。不同的场景，在商家推广中也会起到不一样的效果，这个会在第三步“解析关键词数据透视”详细提到。

2 体系能解决什么问题

优质的标题制作：

每一次点击都是一次事件，事件背后由时间、地点、人物、事件、高潮组成。所以优质标题的核心点，在于用户匹配。匹配度越高，用户流量越精准。

产品与关键词词高匹配，高转化。首图与关键词高匹配，高点击率。电商运营核心矛盾点就是解决点击和转化。

如何找到蓝海词：

点击生意参谋-市场-搜索分析输入产品词，统计时间7天，在相关词分析查看数据。

数据指标参考“搜索人气，在线商品数，商城点击占比，支付转化率”。

筛选条件（核心法则）：

搜索人气高，在线商品数低（弱竞争）,商城点击占比少（有生存空间），支付转化率高（成交是根本目的）

还可以通过以下两个指标，进行快速分析：

竞争力指标：

搜索人气/在线商品数，数据越高，说明流量规模大且竞争度低，可以快速筛选蓝海关键词

支付指标：

交易金额/在线商品数，数据越高说明该词背后人群消费力强，有一定的利润空间

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这个数据无法直接导入excel表格，所以要手动复制黏贴很多数据进表格，比较麻烦，我这里就直接用插件来转化一下，它会直接给我算出这两个数值，也可以一键导入excel表格，插件是要购买市场洞察才能用，但可以免费用。

再者要考虑词的转化率，首先一定得具备转化能力，在和行业类目或竞品数据做对比，制定合理的数据指标目标值，方便后期更好的优化。

高效的标题优化：

数据方面要具备参考性，简单的说就是点击量要大，能支持数据分析。落地实操中，可以放大时间轴，通常我们选择30天的数据量做标题优化。

（1）如何拆解标题中词根，在天猫搜索框后复制宝贝全标题+aaaa输入，系统会自动拆解词根；

（2）收集自然搜索关键词汇总，做表格统计；

在这里可以看到每一个词根的访客，销量数据，通过表格数据透视清晰明了剖析了每个词根转化率（收藏加购率也可以制作）。

词根是搜索流量的入口，引流的最小单位。所以我们后续优化尽可能多覆盖流量大且精准的词根，可以借鉴竞品成交词根和蓝海词。

优化步骤：

1）删除转化率为0的词根；

2）剔除引流能力弱的词根，替换竞品成交词根或自己搜索蓝海词根（注意新添加的词根要和宝贝属性相匹配，相关性不匹配只会降低宝贝整体的转化率）；

3）每更换一次观察数据一段时间，观察新词根是否比旧词根能带来更多流量和销量。

优化的核心在于迭代，快速试错也是一种能力。通过重复反馈过程，更快得逼近所需目标或结果。

3 解析关键词数据透视

如何合理的选择关键词进行有效推广，“四步数据透视法”解决关键词背后秘密。

第一步：首先，明确目的。

不同的应用场景下关键词选择是不同的。上诉按关键词的类型区分有大词，精准词，长尾词/飙升词。比方商家想实现通过直通车快速拉升搜索权重。

首先我们得明白直搜递增的逻辑，是因为这笔订单通过关键词成交，所带来的搜索权重。在直通车推广中，流量的载体是关键词，想要流量有价值,必须要成交转化，成交才会加权重。

其次关键词本身影响两个维度，自身的流量规模上限，和背后人群标签（词对应产品的转化率，精准流量）。商家直搜拉带动自然流量，会不会遇到瓶颈往往取决与核心词自身的流量规模上限。在关键词类型中，长尾词/飙升词趋势上能顺势而为，但是一定要注意词本身的流量规模。趋势能影响流量爆发速度，上限会决定流量大小。

词的类型不同，在推广中运用场景不一样，如下图所示仅供参考。

第二步：渠道来源

那么对应关键词在哪里能找到呢？不少商家觉得自己类目小，产品又是标品对应词肯定为数不多。其实在以下渠道可以拓展更多的关键词。

渠道：生意参谋-市场-搜索排行/搜索词分析

1、找到TOP20w词表；

找直通车词表链接，这里就不直接发了，自己搜索，或者问直通车客服

2、直通车添加关键词-推荐关键词；

3、淘宝APP搜索下拉框（同理Pc端）；

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