正確で効果的なキーワードデータベースは、Listing構築の基礎となるものです。Listingの最初の掲載でも、その後の広告の最適化でも、すべてがキーワードを中心に展開される必要があり、そのため、商品のキーワードデータベースは、Amazonの運用プロセス全体を通じて中核となるリソースであると言えます。
セラースプライトのキーワードマイニング機能は完全にアップグレードされました。キーワードでの商品を見つけ、またこれらの商品に関連するキーワードを、1から10、10から100、100から1000...層ごとにマイニングします。検索キーワードに関連する巨大なキーワードデータベースの最終的な構築は、商品により多くのキーワード検索トラフィックの入り口を与えられるし、より多くの効果的なキーワードも獲得できます。
以下、4つのシーンでこの機能がどのように使われるのか、その概要を説明します。
1、ワードから拡張-正確なキーワードデータベースを迅速に構築
2、注目キーワード-キーワード属性の一括分析
3、広告掲載-キーワード競争度分析
4、大きなワードから小さなワードへ拡張-ロングテールワードの深堀り
1、ワードから拡張-正確なキーワードデータベースを迅速に構築
商品のコアキーワードを使用して関連キーワードを拡張し、関連性をスクリーニングし、無関係なキーワードの排除を行うことで、正確なキーワードデータベースを構築することができます。
高さと角度を調節できるphone standを例にしましょう。
キーワードマイニングでphone standというキーワードを入力し、リサーチをクリックすると、2,580のキーワードがある初期ワードデータベースが表示されます。
その後、以下の手順で商品との関連性を判断し、正確なキーワードをフィルタリングしていきます。
1.1、キーワード相関度に基づく
相関度は、Amazon検索結果の1ページ目に表示される同一競合ASINの自然ランキングにおける、キーワードとクエリキーワードの比率を表します。
相関度が高いほど、それはキーワードとクエリキーワードが指している競合ASINの数が多いことを意味し、クエリキーワードとの関連性も高いことを意味します。
ここでは、相関度＞5、月間検索数＞100にすることで、合計296の関連度が5以上、トラフィックがあるキーワードをフィルタリングしています。
（ここでのフィルタリング条件の記入は参考だけ）
1.2、商品の外観に基づく
対応するキーワードにマウスを乗せると、このキーワードにあるAmazon検索結果TOP10の商品画像（自然検索結果）を見ることができ、商品画像を通じて、同じ商品があるかどうかを迅速に判断することができます。
同じ商品があれば、アマゾンのキーワードで自分の商品または同じ競合商品を検索できることを意味します。
もし、トップ10に自分の商品と同じものがなければ、そのキーワードは商品との関連性が低く、露出が見込めないと判断することができます。
キーワードの前にある数字のシリアルナンバーをクリックすると、削除を選択することができます。
上記の一連のフィルターを経て、商品に関連性の高い正確なキーワードのワードデータベースができ、それをExcelシートにエクスポートして二次分析もできます。
もちろん、キーワードデータベースを使用してListingを書く際には、タイトル> 箇条書き>商品の説明>Search Terms>その他 という優先順位に応じて、キーワードの有効性を考えてみましょう。
参考できる指標は、AC推薦ワード：
チェックボックスでACロゴのあるキーワードをフィルタリングすると、そのワードが注文がある、性能が他のキーワードより優れていると判断できます。
また、キーワードの販売数や販売率などの指標もあります。
また、キーワードの重さは、タイトル密度と合わせて判断することもできます。
そのキーワードはアマゾンの検索結果の1ページ目にある商品の中で、タイトルに該当キーワードが含まれている商品の数です。
たとえば、タイトル密度が12であれば、そのキーワードを表す検索結果の1ページ目に、12個の商品タイトルに該当キーワードが含まれています。
タイトル密度の値が高いほど、検索結果の1ページ目は、タイトルにこのキーワードを埋もれた競合商品も多いことを意味します。キーワードが商品に多くの重みを持っていますが、キーワードの競争度も大きくなることを意味します。
2、注目キーワード-キーワード属性の一括分析
正確なキーワードのワードデータベースを得た後、キーワードの単語頻度分析を行い、購買者が最も興味を持つ商品属性と検索習慣を理解するのに役立てます。
取得した291の正確なキーワードをそのままExcelシートからコピーし、「キーワードマイニング-キーワードを一括分析」に貼り付けます。
リサーチをクリックし、「注目ワード」を示します。ワードの後の数字はワードの頻度を表し、頻度が高いほどキーワードの重みも高くなります。
キーワードの属性の違いによって、キーワードを分類し、ユーザーの興味傾向を把握することで、優先的に表示させることができます。
商品名ワード: stand / holder
シーンワード：desk / phone / cell / iphone / ipad / mobile / tablet / bed / desktop
機能ワード：adjustable / cute / foldable / portable
また、商品のコアワードphone standで拡張したキーワードを直接ワード頻度分析することで、細分化カテゴリー選定の参考として、商品を開発することができます。
例えば、tripod（三脚）、mount（マウント）、gooseneck（フレキシブル）などです。
3、広告掲載-キーワード競争度分析
キーワードを広告する場合、そのキーワードを最速の効率で目標順位に押し上げ、目標のトラフィックや注文をもたらすことができるかどうかを検討する必要があります。
キーワードランキングの中核的な影響要因は注文数とコンバージョン率であり、各キーワードランキングはそれに対応する目標注文数を持っています。キーワードマイニングにおけるSPR指標は、各キーワードが1ページ目に到達するためにどれくらいの注文数が必要かを見積もるものです。
得られた正確なキーワードをSPR値の昇順に並べると、1ページ目に到達するまでに必要な注文数が最も少ないキーワードは、以下のようになります。
さらに、キーワードでの商品の成熟度、つまり競合商品の総合的な運用力も調べる必要があり、これらの要因によってキーワードの競争度も判断できます。
キーワードマイニングの市場分析指標は、そのキーワードのAmazon検索結果（自然検索結果）の1～3ページ目の商品の平均価格/評価数/星評価を示しており、市場への参入の容易さを最初に判断することができます。
例えば、平均評価数が低ければ、新商品の参入障壁は高くなく、この市場で新商品を生み出す難易度は低いということを意味します。
キーワードの競争の激しさを測る指標は他にもあり、クリック集中度、PPC入札額、広告ライバル商品数などが挙げられます。最も気になる指標に従ってキーワードを並び替え、よりコスパが高いキーワードをフィルタリングできて、より低いコストで広告トラフィックを手に入れます。
4、大きなワードから小さなワードへ拡張-ロングテールワードの深堀り
キーワードは一般的にコアワードとロングテールワードに分けられます。 コアワードのトラフィックは多いものの、競合が多いということはよくあることです。
特定されたコアワードを使って、ニッチなロングテールワードを拡張することで、購買層を素早く狙うことができます。 ロングテールワードのトラフィックは少ないものの、精度が高く、コンバージョン率も比較的高く、新商品に優しいワードです。
yoga matを例にしましょう、キーワードマイニングでキーワードを入力し、「ルートマッチ」（＝旧バージョンの静的キーワードマイニング）にチェックを入れることで、yoga matというキーワードを元にキーワード拡張ができます。
得られた結果には、すべてyoga matというワードが含まれています。
yoga mat thick（厚手ヨガマット）、large yoga mat（大判ヨガマット）、yoga mat non slip（滑り止めヨガマット）などの商品特徴ワードの採掘が可能です。
これらのワードは、月間検索数は中程度だが、購入率は高いです。また、SPR値が低いため、低い販売数でも1ページ目に表示させます。初期段階ではメインキーワードの代替とすることが可能です。
また、言葉の数（キーワードの単語数）を重ねることで、より正確なロングテールワードを発見することもできます。
また、ルートマッチによると、商品の利用シーンを参考しながら、細分化市場のカテゴリーを拡張し、ニッチ商品を探索することができます。
例えば、yoga matから、yoga mat bag（ヨガマットバッグ）、yoga mat strap（ヨガマットストラップ）、yoga mat towel（ヨガマットタオル）、foldable yoga mat（折りたたみ式ヨガマット）など、細分化市場を開拓することが可能です。
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