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2023-06-04Hi sir 我又来问几个弱汁问题了。 目前我们情况是，售价接近3000美元的东西，nich比较小众，产品类目按分类来算，我们是第三层，拿衣服来举例子（shirt-long sleeve shirts-long sleeve shirts for girls，我们是卖for girls那个层级，并且这个层级里面中高端产品，类目搜索词2000左右。） 1.目前投的类目词用词组匹配，发现质量得分只有3。分析一下发现search term前期出挺多第二层级的词，就像~for girls这个词一样，第三层的词完全包含在第二层的词里面，只是后面多几个英文。是否能将第二层排除掉？又怕重伤……还是只能手动见一个排一个？ 2.关于衡量谷歌广告的指标，有看到说看关键词进来的停留时间与自然流量停留时间作对比。但是发现哪怕投品牌词，进来付费流量还是比自然流量停留时间短。我现在是看GA4的Google ads campaign 加购，checkout 数（请看图）但是因为Ga4数据不精准，很难判断广告成效。是否还有别的指标来衡量？ 3 前段时间对一个品牌词广告进行了调整，因为流量实在太小，于是把Max click上限出价撤掉，把品牌词从词组匹配改广泛，然后发现单条checkout 成本直线上升……（但是看了search term 广泛出的词也没有十分离谱，花钱最多的仍然是精准匹配那几个词。）这两个改变哪个影响广告效果更大？ 4.老板现在需要统计每个sku营销成本，想综合看哪个赚钱哪个亏钱，但是广告现在，哪怕投a sku 的搜索广告，但出了a b c的单，就比较难分配每个sku花多少钱……请问sir这种怎么统计比较好

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2025-03-06 今天给大家分享一个通过AI分析爆款视频，通过AI生成更适合客户需要的爆款视频文案的方法。 话不多说马上开始， 首先我们打开这个网站： https://proboost.microdata-inc.com/tiktok/Home （建议直接用谷歌浏览器打开） 进到主页，点击”跨境DeepSeek” 然后点击安装谷歌插件，安装完，到第三方数据平台查找我们的目标爆款视频，这里我用fastmoss做为案例（由于fastmoss直接打开达人视频的端口是不一样的，插件读取不了数据，所以要再从达人主页是选择目标视频，其它平台我没有测试过，如果插件读取不到数据，就只要从达人主页里去点击视频就可以了），点击右边的插件，开始读取，剩下就是看你们需要什么就问什么，可以看看AI给我的数据，只能9张图片，最后一张是费用，一个问题消耗一个砖石，这样算起来还是很划算的，大家赶紧用起来吧，真的很好用，尤其是用在保健品上。

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2024-12-08七月份上的这么个小破站，还是就一个页面。 每天点击 2-3 个，曝光数据也就那样，上个月的询盘 11 个。 而这样的网站，我 25 年的目标是，每个月能做成两个，一年积攒到 24 个，基本一个月有 240 个询盘了。 且这里面需要注意一点，就是随着时间的沉淀，网站的权重信息是会不断增强的，且询盘数据可能会上升的。 这里再分享下我上一个新产品时，站群布局的思路，一句话总结就是「一主多辅」。 主站正常做，且尽可能将产品做全面、内容做全面，外链等做全面。 辅站直接使用 EMD 域名，然后单页面去快速部署、快速上线。 没了，就是比较简单。 且我认为这种做法，用在 C 与联盟上都没什么问题，后续我打算团队规模大一点再逐步去放大。

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2024-10-08 今天群里小伙伴提到 AI 数字人（AI KOL）做联盟营销的事情，我来分享下其基本逻辑。 记得之前收藏过一篇这样的帖子，但是翻了好几次都没找到。 那篇帖子主要就是分享他们做 AI KOL 的经验，把亚马逊的热销产品全部整理下来，然后利用 AI 去做相应的推荐视频，再挂上联盟营销链接后发布到 YouTube 上。 那用户看到这样的信息后，便会点击相应的链接去购买。 一旦成交转化达成，作者便可以获得 3% 左右的佣金。 这套逻辑非常简单，流量来自于社媒平台，直接推荐亚马逊联盟产品来变现。 主要就是看能不能实现 AI 数字人制作的标准化，以及整个工作流的高度自动化。 去年也有群友分享过他们的成绩，总体上就是看执行吧。 继续从这个角度拓展下，看图。 可以看到亚马逊 Listing 页面上有非常多的网红开箱视频，这些网红从哪里来的？ 其实这是 Amazon Influencer 计划，只需要你的社媒账号有一定的粉丝量，便可以申请相应的账号。 等账号申请下来后，便可以不停拍相应的开箱视频，从而达到引荐成交目的。

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2024-07-15 上周有跟知乎的前 SEO 负责人聊一下午，分享下重点。 因为他们主要是做百度，谷歌只是附带着做，但基本逻辑差不多。 这里聊下他们是怎么分析 SERP，然后做针对性内容的。 首先就是数据抓取，就是将每一个关键词的前几页结果都抓取出来，再针对结果分析其中的共性。 比如「图一」就是某个网站在某个关键词下的排名情况，会发现其标题中基本都有「第、强、排行榜」这样的关键词。 那从这个角度出发，搜索引擎算法是青睐这种类型内容的，也就说明后续我们输出内容时，需要往这个方向靠。 「图二」则是他们的数据分析报表了，原理就是对搜索结果进行词条切片，然后分析各个词条的出现频率。 至于具体的分析方法与数据统计逻辑，没好意思问那么细（可能商业敏感）。 不过大体的逻辑基本清晰了，就是调研关键词搜索结果页面，然后数据分析页面关键词共性，再从共性出发创作「概率」大点的内容。 有了数据分析结果，下一步就需要创作相应内容了。 他们现在的方法，主要还是 AI 创作。只不过模型训练上花了不少功夫，可能并不是适合我们。 那我们作为小个体，是不是也可以从这个点出发，将 SERP 的分析结果融入到内容生成的 Prompt 里面呢？

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