【新機能】キーワードの動的マイニング

2019-12-25
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キーワードの最適化はどうすればいいのか、ということを悩んでいるセラーが多いです。タイトルと5点記述などは直接に商品の露出量と転化率に関連しています。PPC広告の場合には、どんなキーワードを選んでキャンペーンするのか、入札額の高さなどは、利益に大きな影響を与えています。

以前はエクセルを使ってキーワードを選ぶのが一般的でしたが、このようなやり方は少なくとも2週間以上が蓄積されたデータができた場合に、キーワード分析を行うことができます。しかしアマゾンの新商品に対するトラフィック支援期間は1カ月しかないので、キーワードを見つける時には、もう遅いかもしれないです。
セラースプライトのキーワードを動的/静的にマイニングする機能は、商品を登録する前に、キーワードをスクリーニングすることができます。新商品に対するトラフィック支援期間からトラフィックを得ることができるなら、他の運営さえよければ、新商品はもう半分に成功したと言えます。

セラースプライト−キーワードスプライト−キーワードマイニングのページをアクセスして、キーワード動的/静的マイニングの機能がみられます。



動的マイニングと静的マイニングの違いはなんですか?

laundry bin(洗濯カゴ)を例にしましょう。これを例にしたのは、アメリカ人は着替えた服をまとめて週末に洗濯するの傾向があり、アメリカサイトにおいては代表的な商品です。静的マイニングのところに入力して、「リサーチ」をクリックします。



全てのキーワードは8個があり、主なキーワードlaundry binが第1位で、その他のキーワードは月間検索数の順位から並んでいます。キーワードを比較すると、静的マイニングしたキーワードが、ほとんどlaundry、binこの二つのワードが含まれています。例えば2つのワードが繋がっているlaundry bin with lid 、2つのワードが分けているlint bin for laundry roomなどが挙げられます。これは、静的マイニングはそのワード自体に対して引き延ばしています。ここでlaundry、binという2つのワードを含んだキーワードが(一定の検索数がある)示されています。

「フレーズ一致」をクリックし、「リサーチ」をクリックすると、検索されたキーワードが6個だけです。この場合に、laundry binというワードがリンクされているの関連フレーズだけが示されるため、静的マイニングを直接クリックして得られたキーワードより少ないです。


次は、動的マイニングを見ましょう。検索ボックスの上から「動的マイニング」をクリックし、laundry binを入力して、「リサーチ」をクリックします。


検索されたキーワード数は500個以上で、明らかに静的マイニングより多いです。並び順も、月間検索数の順位から並び替えることではなくて、人気度の順位から並んでいます。人気度とは、このキーワードがそれに応じる細分化された市場(需要が同じ)に与えたトラフィックを指してます。トラフィックを点数化して、最大は5点、最低は1点となります。その人気度点数が高いほど、直近6カ月に、このキーワードが市場にもたらしたトラフィックの比率も高い、ということを示しています。

キーワードを見てみると、一見laundry binというワードとはあまり関連性がないです。これは検索の間違いですか?

実はこれはビッグデータの産物ーー動的マイニングはもっと知能的だからです。

それぞれのキーワードのには細分化された市場があります。たとえばlaundry binは洗濯カゴの市場であり、関連するキーワードと元のキーワードは同じ種類の商品(似たような細分市場やターゲット消費者)を指しています。大量のデータから計算された結果、laundry binというキーワードを検索して、実際に購入したいと思うような商品は、他のキーワードとも密接に関連していて、この市場での人気度から順位をつけています。

これから実証してみましょう。キーワードにマウスを置くと、そのキーワードが属するカテゴリーにあるBSRが見られます。

まずlaundry binを見ましょう。右側に出てくるBSR商品は、洗濯カゴです。


clothes hamper(衣服カゴ)を見てみると、この二つのBSRの商品がこれほど似ているのは驚いきました。


この例から、動的マイニングしたキーワードは、検索キーワードそのものではなく、キーワードにある細分化された市場を狙っていて、その市場内のキーワードの人気度でランキングされていることが分かります。もし2つのキーワードの人気度が似ているならば、この2つのワード自体がこの市場で互いに置き換えることができます。1つの市場に複数のキーワードがあるので、お互いのトラフィックは関連トラフィックです。

動的マイニングの作動原理を話しましょう。ビッグデータはカスタマーの探索経路を記憶することができます。カスタマーは様々なキーワードを検索し、検索経路を残して、最終的には同類商品を指します。この場合はその2つのキーワード、もしくは経路から生成されたキーワードが関連づけられます。つまり、すべてのデータはカスタマーの行動に基づいています。

PPC広告にどんなキーワードを使うのか悩んでいるとき、アマゾンからいくつかのワードを提示していますが、ほとんどが語根から展開していて、それはセラースプライトの静的マイニングと似ているのではないでしょうか。さらに、多くの新米セラーは、出品前期にはキーワードの調査をせずに、アマゾンから推薦されたキーワードをそのまま採用しています。結局これらのキーワードの入札額は高いが、実際的な効果はよくないです。しかし、もしセラースプライトの動的マイニングを利用して、直接子カテゴリーにおける市場に向けられていたならば、キーワードはあるワードの展開に限定されないです。PPCのコストが下がって、関連トラフィックがさらに多くなっていくことになります。PPC広告は関連トラフィックをできるだけ多く獲得するのではないでしょうか。

多くの場合、カスタマー自分でも何を買いたいのかが分からずに、ただ曖昧な検索しかしないです。ということで、キーワードを設定する際にも非常に正確になる必要はないです。こう見ると、動的マイニングは静的マイニングより知能的です。静的マイニングはあまりにも確実なので、他にもっと広い市場が発見できないですね。しかし転換率と前期において商品のカテゴリーを考える時に、静的マイニングからの得たキーワードを通じて、アマゾンに何を売っているかをアピール必要があります。

だからSearch Termsや、PPC広告の最適化を行う際に、動的マイニングと静的マイニングを組み合わせて利用したほうがいいです。

実戦したい方は、クリックすると検索結果が表示されます:
laundry bin(洗濯カゴ:)こちらをクリックします
lemon squeezer(レモンジューサー):こちらをクリックします


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