Google Trends对于跨境卖家选品和市场分析意味着什么，我们这里就不展开了。
卖家精灵集成的Google趋势，是实时查询Google趋势的数据接口，支持网页/购物两种模式，支持最近5年的历史趋势。
并且，永久免费，无需翻墙就可以使用！

在关键词挖掘页面输入关键词，不仅可以显示该关键词在亚马逊站内的一系列信息，现在，你还可以看到该关键词在谷歌的搜索数据信息，做到了站内站外信息结合。

点击右边G图标，就可以查看关键词在Google上的历史搜索趋势，默认展示近5年的数据。

在详细页面内可以选择切换google网页/购物搜索、导出为Excel表格等。

=============================Google趋势 开始一本正经的介绍=============================

数据时代，数据的价值是无法估量的。如何抓住有效信息并创造财富已成为跨境电商新的增长点。说起数据分析，很多人都会觉得遥不可及，其实有那么一款良心工具，非常值得各位去研究。那就是谷歌趋势Google Trends。那么谷歌趋势是什么，有哪些用法呢。

众所周知，就搜索引擎而言，谷歌是一家独大，PC端占有率接近80%，移动端占有率接近96%，全球的互联网用户都在使用它，每天搜索次数高达几十亿。为了能更好的凸显这些搜索数据的价值，谷歌在2006年推出了谷歌趋势。谷歌趋势是一款免费的在线搜索工具。你可以通过它查看某个关键词在一定时间范围内的受欢迎程度和搜索趋势。而这些数据指标主要来自在谷歌搜索，谷歌购物，YouTube，谷歌新闻和谷歌图片。

那么谷歌趋势有哪些功能呢？

其实使用起来非常简单，输入你想要查询的关键词，就会得到关于该词2004年至今的谷歌趋势指数（某时间内，准确的搜索量除以平均搜索量，数值从0-100，数值越大热度越高），同时你还可以给它设置对比项，最多同时对比5个关键词。

关键词在区域和城市的热度排名，你可以在区域和城市之间做切换查看具体排名。也可以点击下载按钮下载区域关键词报告。

关键词的相关主题和相关查询，你可以从这里了解相关词的热度和指数。点击搜索条件可以查看搜索量飙升和当前热门的相关关键词。这与我们亚马逊的BSR和新品榜有点像。

除了查询关键词的功能，你还可以在左上角的菜单栏查看当前热搜词与排行榜、年度热搜榜等来了解当前热门信息。

了解了它的基本功能，我们再来说说它的数据的使用方法以及能帮助我们做到什么。谷歌趋势虽然不能深掘数据信息，但是它可以寻找利基市场，做产品与调研，制定季度营销战略和跟踪数据趋势，比如做关键调研，了解行业趋势，了解品牌和产品趋势和竞争对手分析等等。

1、查询关键词信息

相信做亚马逊卖家的小伙伴对于关键词并不陌生，不论是标题、五点描述、PPC、评论埋词等，关键词都是核心。那么如何知道我们的关键词是否准确，那么今天就可以试下谷歌趋势,以spoon为例，scoop也是勺子的意思，那么它俩谁的热度更高更适合拿来做关键词呢。将它俩输入搜索框内进行对比，看看两者的热度差距，哪个更具有商业价值，同时，你可以更改国家、地区、城市，来看看具体的地方是否有什么差别。

2、寻找合适的市场

如果你是市场调研组的员工，是不是经常会遇到一些寻找热门市场或者信息等难题？那么谷歌趋势可以有效地帮助到你。还是以spoon与scoop为例，在图中我们可以看见巴基斯坦和日本是搜索勺子最多的国家，所以如果我们做勺子的生意。首选巴基斯坦和日本。其次可以看到，法国人更倾向于把勺子叫做scoop，所以在优化关键词时，应当特别注意。

3、制定营销策略

制定一个营销策略需要大量的数据支撑。这些数据要么来自以往的经验，要么来自数据报告。那么谷歌趋势就是一个很好的数据来源，它能帮你分析一款产品的历史趋势，根据趋势我们可以判断出什么时候开始一个项目、什么时候结束一个项目、是否有季节性。以Umbrellas为例，我们会发现每年的6月份雨伞的搜索量都会达到一个峰值，是一个很明显的季节性产品。那么，每年的6月份之前，我们雨伞就应该完成备货。

4、了解行业内竞争对手

在谷歌趋势里输入品牌名，就可以查看它历年的趋势和它的热门市场。以3C类产品的代表品牌sony为例，每年的12月份该词都会达到巅峰，可能与圣诞节有关，但是sony连年的搜索热度都在下降，是不是整个行业的一个趋势还是竞争对手的崛起，这都是非常值得我们去深究的。

5、做内容营销

相比做内容营销的小伙伴都知道，热门事件对于我们来说有多重要，所谓的热门事件就是短时间内该事件的关键词极度上升，那么如果能“蹭热度”，我们的营销文案讲也会被更容易搜索出来，做内容营销最在意的就是文章的热度。谷歌趋势里的热门词等就是很好的来源。

总的来说，谷歌趋势作为一个大数据工具把基本的分类已经帮我们做到了，而且还是一项免费的工具，对我们平常人来说已经算是有很大的帮助了，毕竟更深层次的数据分析与开发就可能需要耗费更多的人力财力。

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