优化亚马逊选品：7招你必须知道

可以缩小亚马逊选品范围的7个建议

一、在Goldilocks的价格范围内查找产品

将畅销的商品价格定位在20-50美元之间，这个价格范围能够更好地吸引消费者，而过于便宜或者昂贵的商品很难帮助卖家上手。

二、小而轻的商品销路好

选择小而轻便的产品可以减少运输成本，并且FBA费用也更容易管理。

三、写出所知道的

更了解一个项目，就更容易突出它最强大的功能，以及如何使用该产品来单独改进。另外，对于该产品也会有更高的热情来说服别人去尝试。

四、产品具有热门关键词

如果发现某一产品的关键词被广泛使用，则可以将其放在待选名单中，但是要注意太多的关键词会代表激烈竞争，可能会降低期望。

五、寻求Rank与LQS的结合

目标是找出排名低的产品(这意味着更接近于最高级别)并且LQS至少为70的产品。

六、寻找那些没有太多评论的产品

要注意避开带有很多评价的产品，因为要在异常激烈竞争中胜出，评价少的产品会有5星评级好一点，从而能带来正面影响并提高上市前几率。

七、已计算的保证金应小于25%

当考虑选择产品时，最佳选择应该是在Amazon上价格要低25%或者更低。要看看能从中得到多大利益并投入多长时间回报。

总之，上述7个方法都可以帮助卖家准确地选择适合Amazon卖家销售的正确的商品。

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常见问答(FQAS)

主要是通过分析亚马逊商品的评论信息,找到商品的优点和缺点,帮助购物者选择最佳商品。同时也通过系统学习买家购买习惯,主动推荐更优质的商品选择。

亚马逊提供开放API,可以调用其接口获取商品详细信息,包括评论数据。同时也可以利用脚本程序抓取亚马逊页面上显示的评论内容。需要注意遵守亚马逊开放API的各项限制。

主要采用自然语言处理技术,例如词频统计,关键词提取等方法分析评论文本,筛选出出现次数最多的商品优点词汇,如“性价比高”、“实用 durable”等。然后进行分类汇总得出商品的主要优点。

同样采用NLP技术分析负面评论,识别常见问题词如“质量差”、“轻薄容易破损”等。同时针对 einzelnen词进行情感分析,识别出文本中表达的情绪倾向,如中性、正面、负面等。从而找出商品在用户体验中的不足。