——DeepBI系统AI如何找亚马逊精准流量（四层漏斗深度解析）
#找亚马逊精准流量#
前言：
亚马逊卖家最痛苦的抉择：抢大词烧钱等死，挖长尾慢性自杀？
DeepBI的AI系统用「四层漏斗模型」另辟蹊径——系统性地让竞品的流量“反哺”自身，为后续的精准筛选和高效放量打下坚实基础，这也正是DeepBI AI 的核心策略之一
本文将揭秘DeepBI如何通过「四层漏斗模型」中第一层的「探索层」避开关键词红海，以更低成本从对手的ASIN里挖掘黄金种子，实现精准流量的弯道超车！
一、流量漏斗框架：四层精准筛选系统
DeepBI 通过独特的 四层流量漏斗模型，系统性地筛选并放大亚马逊平台的精准流量。该模型包含：第一层探索层（种子获取）、第二层初筛层、第三层精准层 和 第四层放量层，层层递进，实现精准流量挖掘与高效放量。
本文将首先聚焦第一层探索层，详解其详解其种子来源、核心优势、核心作用及智能扩容机制。
二、流量种子库：自动广告广撒网 + ASIN广告精准钓
种子来源： 由两种广告类型：自动广告（AUTO） 和 ASIN 广告（SP-ASIN）。这两种广告均能产生“成单词”和“成单ASIN”。
种子规模与动态调整： 通过把关联品和相似品加至默认值 500个作为第一层的探索层种子库，若达到 500 个仍无法获取有效流量，系统将 持续提升种子数量上限，直至获得足够有效曝光。
三、🚀 历史转化直达二/三层筛选，效率跃升！
对于有历史成单Listing，DeepBI采用更高效的流量筛选路径：
- ✅ 已知优质流量直通：历史已验证的成单词/成单ASIN直接进入第二层（初筛层）或第三层（精准层）
-🔍探索层专注增量：该层仅负责扩展未知流量（通过Auto/SP-ASIN挖掘新潜力词和ASIN）
注：此策略可避免已验证的高效流量重复筛选，确保流量精准度的前提下、加速放量进程。新品和新的流量探索仍需完整走四层漏斗。
四、破解流量困局！探索层3招：不烧关键词，省成本狂产高转化词！
在探索层，DeepBI 优先选择 ASIN 广告（SP-ASIN）和自动广告（AUTO）构建种子库，而非关键词广告（Manual），并大量使用 ASIN 作为种子，主要基于三大战略考量：
核心原因之一：破解关键词流量困局（原因二、三下篇揭晓！）
1·认清困局：关键词广告的“高度集中性”
关键词广告（MANUAL）是什么？例如：
手机类目投放"智能手机；"
耳机类目投放"无线耳机；"
服装类目投放"夏季连衣裙；"
这类大词承载着平台主要流量分配，剩下的就是长尾词，
关键词广告困局是什么：
关键词广告（Manual）流量呈现典型的“漏斗形态”（头部词垄断95%流量，从宽泛入口向精准转化收敛），尤其在 3C 电子等标品类目中更为极端：
约 100-200 个头部关键词 垄断 95% 的流量。
剩余海量长尾词仅贡献 不足 5% 的流量。
2·传统解法：左右为难，成本高压
方案 1（抢占大词）： 需高价竞位，前期亏损压力巨大，其竞价成本高，多数卖家难以承受持续性亏损（除非具备雄厚资金长期投入以提升 Listing 质量分）。
方案 2（深挖长尾）： 标品类目效果缓慢，流量占比过低，导致仓储和时间成本攀升。
3·DeepBI 的破局点：转向 ASIN 流量池
4·ASIN优势：流量分布更均衡，机会层级丰富：
头部聚焦层： 占比 30-50%
腰部支撑层： 占比 25-40%
长尾碎片层： 占比 10-25%
5. 平台三大“分散力”，让流量更均衡！
①动态竞争机制： 中后段卖家持续优化导致排名高频变动（如服装类前 100 ASIN 日换位率 30%-50%），流量被分散——
可通过实时监控竞品核心关键词的排名变化，记录前100名ASIN的每日位置波动就可以佐证。
②算法分散效应： 平台“关联推荐”功能（如“看了又看”）主动将用户分流至多层级 ASIN，打破流量垄断（类似便利店将可乐与薯片关联摆放）。
③平台规则制约：“反同质化策略”通过算法动态拆解同质商品曝光，在用户浏览路径中强制插入竞品及替代品（如搜索首屏/商品详情页），确保流量阶梯式分布并抑制头部垄断。
五、机遇所在：
相比基于固化用户习惯、变动率低的关键词流量，ASIN 流量的高变动性，孕育着更多机会。
六、DeepBI破局关键：ASIN的弯道超车机会
利用 SP-ASIN 广告精准锁定可超越的竞品，攻击其未守住的流量缺口，抢占流量，实现更具性价比的流量获取（弯道超车）。
结尾
"但选择ASIN仅仅是开始！💡为什么投竞品ASIN反而能养活自己的关键词库？🔥 AI系统如何通过'流量反哺'实现一箭双雕？明日揭秘ASIN战略的另外两大致命武器..."
扫一扫
358
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
