아마존 리스팅 최적화의 중요성
기계 학습 모델을 통해 아마존은 검색어 관련성을 결정합니다. 아마존의 기계 학습 모델이 데이터를 계속 수집하기 때문에 관련 있는 것으로 간주되는 검색어는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 이는 자동화된 프로세스로, 아마존은 상품 검색용으로 제공된 키워드 중 일부를 사용하지 않을 권리를 보유합니다.
- 검색어 관련성은 중요하다.
- 기계 학습 모델은 데이터를 수집한다.
- 자동화된 프로세스로 진행된다.
| 중요성 | 할 수 있는 것 |
|---|---|
| 검색어 관련성 | 데이터 수집 및 변경 |
| 자동화된 프로세스 | 키워드 사용 권리 보유 |
카테고리 리스팅 보고서 옵션이 활성화되어 있으면 기존 리스팅의 스프레드시트를 다운로드할 수 있습니다. 활성화되어 있지 않을 경우에는 셀러 서포트에 계정의 옵션을 활성화해 달라고 요청할 수 있습니다. 현재 리스팅을 다운로드했다면 재고 파일 템플릿의 “부분 업데이트” 기능을 사용하여 변경 사항을 대량으로 업로드할 수 있습니다.
아마존 리스팅 최적화의 중요성은 제품을 더 잘 노출하고 판매량을 증가시키는 데 도움을 줍니다.
제품 설명, 제목, 그리고 상세 정보를
또한 이미지와 가격을 업데이트하여 유저들의 눈에 띄도록 해야 합니다.
| 제품 부분 | 수정 방법 |
|---|---|
| 제목 | 중요한 키워드 삽입 |
| 이미지 | 고화질 이미지로 교체 |
| 설명 | 제품 특징 상세히 기술 |
이와 같이
반드시 실시간으로 업데이트를 통해 변화하는 마켓에 대응해야 합니다.생산성을 높이고 판매량을 늘리기 위해 리스팅을 지속적으로 분석하고 개선하는 것이 중요합니다.
키워드 선택 가이드
재고 탭에서 재고 관리를 클릭하여 효과적인 리스팅을 위한 키워드 선택 기준을 설정합니다. 검색어에 다음 유형의 단어를 포함하는 것이 중요합니다.
- 관련성: 상품과 관련이 높은 단어 선택
- 인기도: 많은 검색 횟수를 갖는 키워드 선택
- 경쟁력: 경쟁사와의 차별화를 위한 단어 선택
| 키워드 유형 | 선택 기준 |
|---|---|
| 관련성 | 상품과 연관성이 높은 키워드 선정 |
| 인기도 | 높은 검색 양을 갖는 키워드 포함 |
| 경쟁력 | 경쟁사와 차이를 나타내는 단어 고르기 |
리스팅을 위한 효과적인 키워드 선택은 매우 중요합니다. 키워드는 검색 엔진에서 상위 순위를 차지하고 사람들이 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕기 때문에 신중하게 선택해야 합니다.
첫째로, 관련성이 매우 중요합니다. 선택한 키워드는 광고하는 제품 또는 서비스와 관련이 있어야 합니다. 컨텐츠와 일치하고 사용자의 검색 의도를 잘 반영해야 합니다.
둘째로, 트래픽과 경쟁력을 고려해야 합니다. 특정 키워드가 많은 검색 트래픽을 갖고 있지만 경쟁이 치열하다면 다른, 적합한 대안 키워드를 고려해야 합니다.
셋째로, 긴 꼬리 키워드를 활용할 수 있습니다. 짧고 일반적인 키워드보다는 구체적이고 특정한
이러한 기준을 고려하여 효과적인 키워드를 선택하면 사용자들이 더 쉽게 귀하의 제품이나 서비스를 발견할 수 있을 것입니다. 또한, 검색 엔진에서 더 높은 순위를 차지하여 온라인 비즈니스에 큰 도움이 될 것입니다.
