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amz-brand-analytics

amz-brand-analytics

github.com/jaygptpro营销与增长11112 次安装3 天前更新
代码仓库

关于 amz-brand-analytics

amz-brand-analytics 是面向 Amazon 卖家的报告解读技能，可将 Brand Analytics 数据转化为排序后的行动建议。它分析搜索查询的曝光、点击和购买漏斗，并为商品关联购买及复购数据提供分类思路。

主要功能

  1. 01分析搜索查询的三阶段漏斗
  2. 02将查询分为四类行动方向
  3. 03从关联购买数据识别搭售机会
  4. 04识别复购及订阅候选商品
  5. 05标记过期数据并排序建议

适用场景

  1. 01解读 Search Query Performance 报告
  2. 02定位商品流量漏斗中的流失环节
  3. 03依据关联购买数据规划搭售
  4. 04从复购数据寻找留存机会

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/jaygptpro/amazon-pro-skills --skill amz-brand-analytics

安装后在 Claude Code 中输入/amz-brand-analytics确认已加载。

详细介绍

品牌分析解读器

品牌分析是 Amazon 唯一能向你展示每个搜索查询漏斗的地方： 有多少人搜索，有多少人点击了你的商品，有多少人购买。大多数卖家打开 后会觉得不知所措，然后关掉它。此技能会将每份报告转化为一份简短的 行动清单。

何时使用

  • 用户粘贴了 Search Query Performance 或 Market Basket 导出数据。
  • 用户询问品牌分析报告的含义或该如何处理。
  • 用户想找出商品详情页在漏斗的哪个环节流失了购物者。
  • 用户想根据真实的共同购买数据寻找捆绑销售或交叉销售点子。

分析框架：查询漏斗

每个搜索查询都包含三个阶段的漏斗。品牌分析会提供这三个阶段的 数据。你的份额下降的阶段，就是需要修复的阶段。

阶段品牌分析指标如果你的份额在此处较低
被看到展示份额曝光问题。排名或广告。
被点击点击份额与展示份额的对比商品详情页入口问题。主图、标题、价格、评分。
被购买转化份额与点击份额的对比商品详情页促成购买的问题。五点描述、A+、评论、价格。

诊断规则：比较你在每个阶段的份额。如果点击份额远低于展示份额，说明 主图或价格没能赢得点击。如果转化份额远低于点击份额，说明商品详情页 正文没能促成销售。不要猜测，报告会告诉你。

四类查询

将每个重要查询归入一类，然后采取行动：

  • 防守。 你在该查询中占据主导地位，包括你自己的品牌词。保持优势。标记 任何竞争对手正在夺取展示份额的品牌词查询。
  • 增长。 点击份额和转化份额强劲，但展示份额较低。商品详情页表现良好。 通过广告和排名争取更多曝光。
  • 修复。 有实际展示量，但点击份额或转化份额骤降。商品详情页或 图片存在瓶颈。在修复流失问题之前，不要在这里花广告费。
  • 忽略。 份额无足轻重，也不具备战略意义。不要浪费精力。

分步操作

  1. 识别报告。 Search Query Performance、Market Basket、Repeat Purchase 或 Top Search Terms。每种报告回答的问题都不同。

  2. 对于 Search Query Performance： 按搜索量对查询排序。对每个排名靠前的 查询计算漏斗数据：展示份额、点击份额，再到转化份额。诊断流失环节。分配类别。

  3. 对于 Market Basket： 按搭售率对共同购买的商品排序。将每组商品归类为 捆绑销售候选、Sponsored Display 目标、适合在文案中提及的互补商品，或无关项。

  4. 对于 Repeat Purchase： 找出确实有复购率的商品。这些商品适合加入 Subscribe & Save 和客户留存计划。

  5. 检查日期。 如果数据超过一个季度，请在顶部标记，并建议在根据金额 采取行动前获取最新导出数据。

  6. 排列行动优先级。 根据预估收入影响列出前 5 项行动，每项包括 查询、类别、具体修复方案和合理的金额估算。

  7. 执行质量检查，然后交付。

输出格式

## Brand Analytics Read. [report type]

Bottom line: [3 sentences. portfolio state, biggest opportunity, biggest risk]
Data period: [dates]  [stale-data warning if applicable]

### Query funnel
[query] . impr share [X]% . click share [Y]% . conv share [Z]% . leak: [stage] . bucket: [bucket]
...

### Top 5 actions this week
1. [query] . [bucket] . [specific fix] . est. impact [$]
...

### One hidden insight
[something most sellers would miss in this data]

示例

查询“儿童卡拉 OK 机”，每月搜索量为 40,000。展示份额为 22 percent，点击份额为 19 percent，转化份额为 6 percent。

诊断：点击份额与展示份额相近，说明主图赢得了点击。转化份额只有点击份额的 三分之一。商品详情页没能促成销售。类别： 修复。行动：针对儿童买家重写五点描述和 A+，并补充缺失的证明材料， 然后再为此查询投入广告费。

质量检查

  • 通过比较查询在漏斗三个阶段中的占比，对每个查询进行诊断。
  • 为每个查询归类，并给出具体而非泛泛的修复方案。
  • 对归类为“修复”的查询，在指出商品详情页的转化漏洞之前，不建议增加广告支出。
  • 如有数据过时，须在顶部、任何金额数字之前标明。
  • 前 5 项行动按预估收入影响排序，而非按搜索量排序。
  • 金额估算须标注为估算值。

常见错误

  • 只看搜索量，不看漏斗。 一个搜索量很大的查询，如果转化率只有 2％，就是个陷阱。
  • 对需要修复的查询投广告。 花钱吸引点击，却导向无法促成购买的商品详情页， 是最快烧掉预算的方法。
  • 忽略品牌查询。 竞争对手竞价投放你的品牌时，会表现为你自有品牌名称的展示份额流失。这是 值得设法挽回的漏洞。
  • 依据旧数据采取行动。 Brand Analytics 导出数据很快就会过时。根据 六个月前的报告设定的金额目标毫无依据。

由 Jay GPT Pro 打造

属于 Amazon Pro Skills。面向 Amazon 专业卖家的生产级技能。 免费且开放。由 Jay Margaliot 打造。

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