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关于亚马逊A/B标题试验的疑问 - 如果一个listing有了2个不同的标题,是不是就会带来不同的访客流量 ? 拿不同需求的买家以及不同的流量来做A/B测试有道理吗? - - 需要专业回复

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首先,据我所知, 亚马逊从标题,内容,searchterm等,里面去收集关键词, 尤其是标题。 从而认识这个listing是什么商品有什么特点等当有买家需求时就和买家搜索词进行匹配。 所以一个好的标题对于亚马逊快速,正确的收集关键词来说有很大的帮助


然后, A/B试验中有个标题试验Product Title Experiment。在这个试验中,卖家需要创建一个新的标题来和原来的做对比.

那么问题来了,

1,如果一个实验中的listing有了2个不同的标题,是不是就会分别带来不同的访客流量 ? 拿不同需求的买家以及不同的流量来做A/B测试有道理吗?

2, 假设是仅仅靠原来的标题所带来的访客流量做测试。也就是将旧标题所带来的访客分成随机的两组进行试验。所有访客都是通过旧标题进来, 从而有一半的访客看到了新标题他们心中是否有疑问(咦我刚才点击的明明是另外一个商品名称呢)暂且不谈, 如果这个试验结果是新的标题胜出。 那么, 我们将标题换成新的标题后,我们又怎样保证新的标题会带来同样数量的流量, 同样关键词的流量,或者更多的更优质的访客流量(曝光)呢?
3, 如果试验所测试的仅仅是不同标题带来的转化率 -- -假设旧标题带来10000过分曝光,新标题带100个曝光,就是转化率再高也不如旧标题吧?

4, 所以, 这个A/B Product Title Experiment测试的是曝光量?还是从曝光到点击的点击率还是点击到订单的转化率?值不值得去做? 有什么技巧

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附件是亚马逊上case的沟通记录,但是我不服。 希望大神也能解答一下
 
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楼主你好,看完需要专业回复我犹豫再三还是厚着脸皮来回复一下,
首先谈谈标题,其实我们都指导在亚马逊有个大家多遵循的运营定律,那就是,稳定的产品的爆款,不要随便去动标题,更不要去大改标题。在这个原则上来看的话,亚马逊做A/Btesting的想法,绝不是让我们去大改标题。所以我对你的问题,持以下看法
1、A/B testing的初衷是让我们在原有标题上做完善,而不是做大改,甚至修改流量入口。因为产品已经稳定的话,再大刀阔斧的去根据不同的客户需求来修改流量入口,即便是A/B Testing也必须要在A9算法的基础上去实施的。你改成了新的流量入口也意味着你的关键词权重可能需要重跑。而你说的不同的需求和不同的流量入口来做比较的话,是需要权重的支撑的,你选择了你本身产品权重太低的流量入口也意味着,B的testing缺乏权重的支撑,所以效果不会太好。
2、问题2,3,4,我觉得可以从一个角度去思考,那就是你的标题A/B Testing的基础是从原有的标题上去做小改的,如果你的原有listing已经是个爆款,那你还去大改标题,这个思维本身就是不对的,只能在原有基础去完善,就像你所说的,B的testing出来之后,比A有了更好的效果,这种效果是包含了A原有的效果上有了新的突破的,这种情况下就可以考虑去小改标题了。要是你A标题都有10000曝光了,还去对比全新的B标题做testing,那本身必要性就不大,因为你在B标题的权重太低,必然B的效果会不好。即使是A/B Testing,也必须要建立在权重的基础上去做对比。
楼主你好,看完需要专业回复我犹豫再三还是厚着脸皮来回复一下,
首先谈谈标题,其实我们都指导在亚马逊有个大家多遵循的运营定律,那就是,稳定的产品的爆款,不要随便去动标题,更不要去大改标题。在这个原则上来看的话,亚马逊做A/Btesting的想法,绝不是让我们去大改标题。所以我对你的问题,持以下看法
1、A/B testing的初衷是让我们在原有标题上做完善,而不是做大改,甚至修改流量入口。因为产品已经稳定的话,再大刀阔斧的去根据不同的客户需求来修改流量入口,即便是A/B Testing也必须要在A9算法的基础上去实施的。你改成了新的流量入口也意味着你的关键词权重可能需要重跑。而你说的不同的需求和不同的流量入口来做比较的话,是需要权重的支撑的,你选择了你本身产品权重太低的流量入口也意味着,B的testing缺乏权重的支撑,所以效果不会太好。
2、问题2,3,4,我觉得可以从一个角度去思考,那就是你的标题A/B Testing的基础是从原有的标题上去做小改的,如果你的原有listing已经是个爆款,那你还去大改标题,这个思维本身就是不对的,只能在原有基础去完善,就像你所说的,B的testing出来之后,比A有了更好的效果,这种效果是包含了A原有的效果上有了新的突破的,这种情况下就可以考虑去小改标题了。要是你A标题都有10000曝光了,还去对比全新的B标题做testing,那本身必要性就不大,因为你在B标题的权重太低,必然B的效果会不好。即使是A/B Testing,也必须要建立在权重的基础上去做对比。
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