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分析从搜索到购买在哪一步流失(SQP)

在这个页面,你可以按商品 × 搜索词找出买家在 Amazon 上从搜索到购买的流程中,哪个阶段存在弱点。被搜索并展示 → 被点击 → 被加入购物车 → 被购买,你能看清在哪一步发生了流失,从而把它接到广告和商品页面的改进上。

使用广告数据的 用 N-gram 分析高效的搜索模式 看的是自家广告内部的效率,而这个页面是分析 Amazon 全体买家的搜索行为(整个市场)。

项目内容
本页能做的事按商品 × 搜索词,把从搜索到购买各阶段中哪一步是瓶颈列成一览,并找出可提升空间(机会分数)较大的项
对象整个市场的搜索数据(源自 Amazon Brand Analytics 的 SQP 数据)。看到的不是自家广告实绩,而是 Amazon 全体用户的搜索行为
所需数据・连接已导入 SQP 数据的商品(在已连接的账户中,目标商品的 SQP 已可获取)
执行范围仅分析(只读)。本页的提示词只把漏斗状况列成一览,不会更改或记录广告设置及商品页面
  • 想按商品 × 搜索词,找出从搜索到购买的哪个阶段存在弱点
  • 想定位「已展示却没被点击」或「已加入购物车却没被购买」这类瓶颈
  • 想优先掌握可提升空间(机会分数)较大的搜索词
  • 想确认在季节因素或中长期趋势下,搜索漏斗按月是如何变化的
  • 想在制作月末报告之前,先确认贡献度幻灯片所需的数据是否齐全
  • 有无 SQP 数据 … 尚未导入 SQP 数据的商品无法用于分析。仅已取得数据的商品可作为对象。
  • 目标商品的指定方式 … 商品用 ASIN(例: B0XXXXXXXX)或 内部 ID(在 Picaro 登记的商品管理 ID)指定。为避免两者混淆,先在手边定好用哪种编号。
  • 可获取的期间 … Amazon 端报表确定前有数日延迟,当天的最新周、最新月尚不可用。可获取期间列表中的最后一周、最后一月才是已确定的期间。
  • 数据的提供起始时间 … 不同商品的 SQP 数据提供起始时间不同。请先确认可用期间列表,再选择目标期间。
想做的事能得到什么・会生成什么设置更改提示词
按商品找出搜索漏斗的弱点(瓶颈)按商品 × 搜索词列出机会分数、瓶颈分类的一览无更改提示词 1
确认搜索漏斗按月的走势月度的机会分数、瓶颈、环比上月的一览无更改提示词 2
制作报告前确认贡献度数据是否齐全有无数据、行数、匿名化比例、能否替代的判定无更改提示词 3

提示词 1: 按商品找出搜索漏斗的弱点

Section titled “提示词 1: 按商品找出搜索漏斗的弱点”

依次确认 SQP 适用商品与可获取期间后,按商品 × 搜索词计算从搜索到购买各阶段的机会分数与瓶颈。

什么时候用 — 想判断在哪个搜索词、哪个阶段(展示・点击・加购・购买)发生了流失时。

执行前所需信息 — 无特别要求(目标商品与期间可在 AI 给出候选后再选)。返回条数(示例为前 30 条)。

我想执行 SQP 分析。请按以下步骤进行:
1. 列出可获取 SQP 数据的候选商品,并从中选定 1 个目标商品
- 列表返回的 crawl_status 并不表示有无 SQP 数据。无论其取值如何都可以作为对象
2. 获取目标商品可用的周次期间
3. 确定最近的已确定周
- 以列表中的最后一周为候选,并用同一周试另外 1 个商品,确认自家曝光量没有出现数量级的塌陷
- 如果只有目标商品异常小,要区分「实际曝光下降」与「数据未确定」并写明(不要用推测来填补)
4. 在该已确定周对前30条执行漏斗分析(曝光量 → 点击 → 加购 → 购买),
输出机会分数与瓶颈分类
- 将总条数与已获取条数进行对照,写明覆盖率
- 自家数值为 0 的项,要作为「实测 0」而不是「未获取」加以区分
从汇总中排除的内容:
- Amazon 的聚合占位查询(如「无品牌商品」等不指向特定商品的词)
- 搜索量低于 {{最小搜索量(例: 1000)}} 的查询(母数不足会使机会分数不稳定)
判定标准(要把返回的瓶颈区分全部分配完。无法归入 2 个区分时,按区分名原样报告):
- 曝光不足(exposure_gap)→ 考虑调整出价/预算/广告位
- 点击转化不足(click_gap)→ 转入搜索词/创意侧的成因分析
- 加购不足(cart_gap)→ 转入商品页面(价格・图片・评论・变体)的成因分析
- 购买转化不足(purchase_gap)→ 转入价格竞争力・库存・配送条件的确认
- 保持优势(defend)→ 维持现状。作为不下调出价的监控对象记录下来
最后请输出以下 4 点。
1. 数据前提 — 目标商品・目标周・总条数/已获取条数与覆盖率・排除掉的查询数・判定已确定周的依据
2. 推荐行动 — 针对排除后机会分数前 3 条,连同对象与理由(漏斗的哪一段在流失)一起给出应对方针
(强化曝光 / 改善 CVR / 改善商品页面 / 维持现状)
3. 执行方式 — 强化曝光要在用户确认并批准提案内容之后,作为出价变更来落实。改善 CVR 则交给 N-gram 分析
4. 测量 — 在 {{评估日(例: 4 周后)}} 以同一商品・同一条件重新执行,确认瓶颈区分是否改善,
以及自家展示份额的变化

可更改的条件 — 返回条数(例: 前 30 条)/目标商品/目标周。

返回的内容 — 按商品 × 搜索词,把机会分数 × 自家购买份额 × 瓶颈分类(曝光量不足 / 点击率低 / 加购率低 / 购买率低)排列成的一览表。

设置更改 — 仅分析。不会更改广告设置或进行记录。

接下来做什么 — 机会分数高的词,可在 调整竞价 的批准流程中考虑提高出价。想与自家广告内的搜索模式对照时,使用 用 N-gram 分析高效的搜索模式。


提示词 2: 确认搜索漏斗按月的走势

Section titled “提示词 2: 确认搜索漏斗按月的走势”

用比周次更长的跨度,按月把握商品的搜索漏斗在季节因素与中长期趋势下如何变化。

什么时候用 — 想通过按月走势确认搜索漏斗的弱点是暂时性的,还是持续的趋势时。

执行前所需信息 — 目标商品(ASIN 或内部 ID)。返回条数(示例为前 30 条)。

请对商品 {{目标商品ASIN(例: B0XXXXXXXX)}} 按月执行 SQP 走势分析。
步骤:
1. 从候选商品列表中确定目标 ASIN 的 product_id(因为 SQP 分析要求的是 product_id 而不是 ASIN)。
2. 确认可用的月度期间。如果期间候选中的最新月是包含执行日的那个月(月份进行中),则用它的前一个月作为「最新的已确定月」。月度候选不连续(存在缺失月)时,要写明这一点。
3. 仅当月度数据不足 2 个月时,才回退到周次(最近 12 周),并写明这一点。
4. 取得最新的已确定月与其上一个月共 2 个月。**取数按前 100 条进行,报告中显示前 30 条**(显示条数一旦收窄,上月的基线就会缺失,导致无法计算环比的查询增多)。
5. 对最新已确定月,输出机会分数与瓶颈分类。
6. 按查询逐条对照这 2 个月,自行计算 Impression Share 的环比(pt 差)。
数据的处理方式(必须):
- 响应中的 ChangeBps 系列(ctrChangeBps / atcChangeBps / cvrChangeBps)是「自家 ASIN 值 − 整个市场值」的差距,**并不是环比上月**。不要当作环比使用。Impression Share 没有差分字段,因此要从 2 个月的数据中自行计算。
- 上月数据中不存在的查询要写明为「无法判定」。**不要当作 0 或「没有恶化」处理。**
- 「无品牌商品」等 Amazon 端的聚合占位词不是可执行的搜索词,因此从行动对象中排除(即使机会分数排在前列也一样)。
- 同时并列写出整个市场的搜索量・曝光量的环比,以区分 Impression Share 的下降是「市场扩大带来的稀释」还是「自家曝光的绝对减少」。
判定标准:
- 瓶颈为「曝光不足」→ 明示为出价/预算调整的考虑对象
- 环比上月 Impression Share 恶化超过 {{恶化阈值(例: -1pt)}} → 判为「需应对」
最后请输出以下 3 点。
1. 推荐行动 — 判为「需应对」时,给出强化曝光(出价/预算调整)的对象与理由。同时作为护栏确认 CVR(自家 ASIN 的 CVR)的环比,并明确写出在 CVR 恶化的局面下,是把对象限定在优先度靠前的项,还是暂缓增额的条件
2. 执行方式 — 在用户确认并批准提案内容之后作为出价变更来落实;若需要改善 CVR 则交给 N-gram 分析(本提示词仅做分析,不执行出价・预算的变更)
3. 测量 — 在 {{评估日(例: 下个月)}} 重新执行同一分析,确认 Impression Share(Primary KPI)、CVR(Guardrail KPI)与瓶颈区分的变化

可更改的条件 — 目标商品(用 ASIN 或内部 ID 指定)/返回条数(例: 前 30 条)/目标月。

返回的内容 — 按月度的搜索词,把机会分数 × 自家购买份额 × 瓶颈 × 环比上月排列成的一览表。

设置更改 — 仅分析。不会更改广告设置或进行记录。

接下来做什么 — 已确认趋势的词,可在 调整竞价 或 添加除外关键词 的批准流程中考虑应对。


提示词 3: 制作报告前确认贡献度数据是否齐全

Section titled “提示词 3: 制作报告前确认贡献度数据是否齐全”

在生成月末报告之前,用轻量处理先确认贡献度幻灯片所需的 SQP・广告数据是否齐全。

什么时候用 — 想在花时间生成报告之前,先确认目标期间的数据是否充足、是否因匿名化而变稀薄时。

执行前所需信息 — 目标期间与比较期间(示例为当月与上月)。

请用期间 {{目标期间(例: 2026-04-01〜2026-04-30)}}、比较期间 {{比较期间(例: 2026-03-01〜2026-03-31)}}
执行贡献度数据的事前确认。目的是在跑正式的贡献度分析・报告生成之前
判定「数据是否足够」,因此请务必区分以下 3 种状态来报告。
A) 有数据(可分析)
B) 无数据(实测为零)
C) 未能获取(超时/分页被截断/未导入)
步骤:
1. 用 get_data_ingestion_status 确认目标期间・比较期间的导入状况。
按日期逐个列出 rollup_status 为 fully_missed / partially_missed / in_progress 的日期,
以及 out_of_range 的日期。包含未确定日的期间要写明
「包含未确定日」,若已排除也要写明。
★ 即使大多数报表为 completed,rollup_status 也可能返回 no_data
(只要混入没有投放实绩的报表种类,整天就会变成 no_data)。
不要只凭 rollup_status 就断定那一天「无数据」,而要看各报表的 status,
以「已完成的报表数 / 报表总数」的形式给出,并指名列出未获取的报表名。
2. 执行 precheck_contribution_data(要明确指定 max_pages)。
★ 响应中的 rows 是「已获取的样本行数」,并不是母集团的条数。
rows 与 max_pages×200 一致时说明被截断了,
因此要作为「rows = 已获取样本数(存在截断)」来报告,
不要用 rows 的大小来判定有无数据。
★ 若 totalImpressions 为 0,则无论 rows 有多少行都判定为无数据(B)。
3. 母集团的总条数要从 list_search_term_performance 的 total_results /
search_term_total_pages_available / search_term_fetch_truncated,以及
analyze_search_term_contribution 的 total_items 取得,
并务必以「样本数 / 母集团总数(覆盖率%)」的形式并列写出。
4. 被匿名化的搜索词比例用 rowsWithoutSearchTerm / rows 计算,
并写明它是「以样本为基准的、母集团的下限估计值」
(因为样本是按贡献度降序取的,母集团实际的匿名化比例会比它更高)。
同时附上「改变 max_pages 时该值会变动」这一点。
若这个下限估计值超过 {{阈值(例: 50%)}},由于母集团必然更高,
此时即可判定为「数据不足」。未超过时则写「低于阈值(但因为是下限估计,
母集团仍有可能超过)」,不要把低于阈值当作继续分析的依据。
5. 基于上述实测值,以可否的形式给出能否用替代数据(按标签汇总等)补足。
判定与衔接:
- 属于 B 或 C 时,要写明「数据不足」,并按日期逐个指出什么・在哪个期间・
处于哪种状态(B 还是 C) 不足,在此基础上给出能否用替代数据代用。
属于 C 时不要写成「没有数据」。
- 仅在属于 A 时,以可交给下一个提示词 {{衔接对象(例: 生成报告的提示词)}} 的形式,
把目标期间・比较期间・覆盖率・匿名化比例(下限估计)・排除掉的日期作为交接摘要输出。

可更改的条件 — 目标期间/比较期间。

返回的内容 — 有无数据 × 各期间的行数 × 匿名化比例 × 能否用替代数据补足,以及以下 3 级判定。

  • 就绪 … 可直接生成报告的状态。
  • 需确认 … 可以生成,但需注意匿名化比例或数据量的状态。
  • 无法执行 … 数据不足、无法生成报告的状态。

设置更改 — 仅分析。不会更改广告设置或进行记录。

接下来做什么 — 判定为「就绪」则进入 生成报告。若为「无法执行」,则扩大目标期间,或用提示词 2 的替代方案对齐到有数据的期间。