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アップグレードされています。キーワードごとに商品を見つけ、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...層ごとに探し出しています。キーワードデータベースの構築は、商品検索時に表示されるための効果的なキーワードを見つけ出すことを可能にします。
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
商品のコアキーワードを使用して商品に関連するキーワードを新たに見つけ、そのキーワードとの関連性を分析し、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。
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、キーワードと検索ボックスに入力したキーワードとの比率を表します。
相関度が高いほど、キーワードと検索ボックスに入力した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、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。
（数値は一例ですので、実際に使用される際は、確認したい数値を入力してください。）
キーワードにカーソルを合わせると、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、キーワードで自分の商品または競合商品が検索されることを意味しています。
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。
数字前にあるチェックボックスをクリックすると、削除を選択することができます。
上記のフィルターをよって、商品にとって関連性の高い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をすることもできます。
実際にキーワードデータベースを使用して商品カタログを作成する際には、タイトル> 箇条書き>商品の説明>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。
AC推薦ワードをチェックボックスに入れてフィルタリングすると、そのキーワードからの成約があり、効果が他のキーワードより優れているものにACロゴが表示されます。
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。
キーワードの重要度は、「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、商品名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、検索結果の1ページ目に、12個の商品タイトルに該当する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ページ目の商品名に該当するキーワードが入っている競合商品が多いことを意味します。このキーワードは商品にとって重要度が高くなりますが、同時に競合商品との競争率も大きくなることを意味します。
正確なキーワードのワードデータベースを作成した後で検索頻度の分析を行い、そのキーワードに対して購買者が最も興味を持つ商品カテゴリーと検索パターンを分析することが出来ます。
取得した291の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」を表示します。ワードの後ろにある数字は、キーワードが使用されている頻度を表し、頻度が高いほどキーワードの重要度も高くなります。
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で見つけたphone standに関連するキーワードを直接に、使用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、商品カタログを作成することができます。
今回「phone stand」で見つけた関連するキーワードは、「tripod（三脚）」、「mount（マウント）」、「gooseneck（フレキシブル）」などになります。
キーワードで広告する場合、そのキーワードを最短で目標順位に押し上げ、目標のトラフィックや注文が達成されるか検討する必要があります。
キーワードランキングは注文数とコンバージョン率（成約率）を基に計算されており、各キーワードランキングはそれぞれのキーワードに対して目標注文数を持っています。SPR指標とは、キーワードマイニングにおいて各キーワードが検索結果の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ためのものです。
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を判断できます。
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における広告などを除いた自然検索結果の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、市場への参入の難易度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低く、この市場に参入することは比較的容易であることを意味しています。
キーワードの競争度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。分析したい指標ごとに従ってキーワードを並び替えることで、効果の高いキーワードを見つけることができ、それによって、より低いコストで広告からの集客をすることができます。
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。
コアワードは検索数が多いものの、競合する商品が多い場合があります。
ロングテールワードは検索数が少ないものの、精度が高く、コンバージョン率も比較的高く、新商品に使用するのに適したキーワードです。
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見つけることで、購買層を素早く狙うことができます。
yoga matを例にします。
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関連キーワードを見つけることができます。
検索結果には、すべて「yoga mat」という単語が含まれています。
「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）などの商品の特徴を表したキーワードを発見することが可能です。
これらのキーワードは月間検索数は中程度ですが、購入率は高くなっています。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、キーワードの数を多くすることで、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、ルートマッチを使用すると、商品の利用シーンから細分化された市場のカテゴリーを発見し、ニッチ商品を探し出すことができます。
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、より細分化市場を開拓することが可能です。