嗨，我是Vince。

上周Sif发了一篇论证亚马逊关键词搜索量数据的雄文 —— 《深度硬核：亚马逊真实搜索量终极解密》席卷了行内很多交流群。里面的每一步推断，每一个猜想都让不少同行和我十分佩服！于是Vince也忍不住要把压箱底的关键词数据准确性的研究拿出来分享一下。

从业多年，我们会经常用到很多关键词分析工具，而一个很大的问题就是，这些工具给出的数据都是不一样的，那究竟哪一个数据才是准的，我应该信哪一个产品的数据，这是我们脑海里经常会出现的疑问。

下面Vince会通过严谨的数学分析方法，来验证一下市面上关键词分析软件提供的搜索量数据的准确性。
 
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1. 论题

选用市面上主流的5个关键词分析软件：卖家x灵、Hx10、Sxf、西xx词、数x派，用数学分析方法分析其搜索量准确度和精密度。
 
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2. 论据

2.1 验证样本

各家关键词软件的分析方法和分析模型有所不同，欲要测量5个关键词分析软件的准确度和精密度，也就是测量两个关键词分析软件中的搜索量数据和正确数据直接的误差，势必要先收集两个数据：

• 测量值
• 真值

测量值，也就是我们选择的5个关键词分析软件：卖家x灵、Hx10、Sxf、西xx词、数x派的中显示的搜索量。其中卖家x灵、Hx10、Sxf 只能提供关键词的月搜索量数据，而西xx词、数x派提供的是周搜索量数据。

真值，即就以亚马逊后台，品牌分析进去，点击搜索词表现报告中的 "搜索查询数量” 为准。因为Sif官方发的那篇雄文提到 —— 搜索词表现报告从9月底开始，提供了真实的关键词搜索量数据。如果还不清楚为什么要选用这个数据为真值。建议搜索查看文章：深度硬核：亚马逊真实搜索量终极解密）。

验证过程中，我们选用了某个卖数据线的ASIN（下文统称产品A），见图1，为了让大家可以验证数据的真实性，关键词我就不打码了，反正这个品类也没几个人敢做。
 

图1
 
鉴于卖家x灵、Hx10、Sxf 仅提供月搜索量数据，所以我这里下载了这三个软件11月份的月搜索量数据作为测量值，与产品A在11月的搜索查询数量进行对比；而西xx词、数x派提供的是周搜索量数据，所以我这里下载了该两个软件第49周的搜索量数据作为测量值，与产品A在第49周的搜索查询数量进行对比。Vince在数据收集过程中选取搜索词表现的周报告和搜索词表现的月报告，以及5个软件多方数据中的共有关键词提供了搜索量的词，一共有75个。以这个数据作为分析的基准数据，数据整理表格见图2。

图2
 
2.2 验证方法

（下面需要朋友们先花2分钟的时间，温习一下高中数学的统计学内容）

2.2.1 误差与准确度

2.2.1.1 定义

准确度，是分析结果与真实值的接近程度。准确度的高低用误差的大小来衡量。误差包括绝对误差和相对误差。其中，相对误差用来衡量准确度的高低更科学。

2.2.1.2 公式

绝对误差= |测量值 - 真值|

相对误差=（ 绝对误差/真值）*100%

2.2.2 偏差与精密度

2.2.2.1 定义


精密度，是分析结果。相对平均偏差反映的是测量值与真值的平均值之间的离散程度，说白了，就是分析多个测量值的整体分布情况。相对平均偏差越低，说明测量值与真值的平均值之间越接近，则测量值的精密度越低。

不过，相对平均偏差对于具有大偏差的两个数据来说却是反馈不足。只有相对标准偏差即反映出数据的整体离散程度，也对大偏差的分布做出应有的考虑。所以说，要想衡量一组数据的精密度高低，最关键还是测量相对标准偏差。

2.2.2.2 公式

相对平均偏差=（平均偏差/真值的平均值）*100%

其中，平均偏差= 每个测量值的绝对偏差进行求和/测量次数

绝对偏差= |测量值 - 真值的平均值|

相对标准偏差=（标准偏差/真值的平均值）*100%

其中，标准偏差= 绝对偏差的平方再求和/（测量次数-1），得出的值再开平方

文字公式如果还不能直接理解，可以参考下方的公式

 
2.3 验证过程

2.3.1 计算

第一，计算相对误差。通过上面的公式和数据样本，Vince开始对5个关键词分析软件：卖家x灵、Hx10、Sxf、西xx词、数x派的与真值进行测算相对误差，测算表格见图3，散点图见图4。

图3
 

图4
 
第二，计算相对平均偏差和相对标准偏差。Vince再通过上方根据数据，算得相对平均偏差和相对标准偏差的表格如图5

图5
 
注：由于相对误差有正负之分，因此Vince在比较不同工具的相对误差时，除了有散点图，还通过计算相对误差的绝对值，再求和算平均，来汇总比较。

2.3.2 小结

2.3.2.1 相对误差数据小结

根据图4的散点图，我们可以观察得出：关于相对误差，西xx词和数x派的测量值基本分布在0值左右，算是非常好的结果。根据图5的表格，我们同时可以发现：西xx词和数x派的测量值的相对误差均接近18%，在5个测量值中排第一和第二。

反观Hx10，Sxf，卖家x灵三者的相对误差绝对值平均，分别为56.25%，59.95%，64.89%。且根据图4的散点图，与0值偏离较大。

因此，5个关键词分析软件的准确度由高到低排序：西xx词>数x派>Hx10>Sxf>卖家x灵

2.3.2.2 相对平均偏差和相对标准偏差的数据小结

根据图5的表格，我们可以发现：卖家x灵相对标准偏差在18.94%以内；数x派、西xx词、Hx10相对标准偏差在20-25%左右，Sxf的相对标准偏差在32.59%。

因此，5个关键词分析软件的精密度由高到低排序：卖家x灵>数x派>西xx词>Hx10>Sxf

上面算出了5个软件的相对误差、相对平均偏差、相对标准偏差，现在咱们可以知道哪个软件给出来的搜索量是更准更可信的。那么其他关键词工具我们在运营工作中还能怎么运用呢？
 
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3. 深入讨论：相对比例
 
要讨论其他工具在实际工作中如何运用，我们得先深入讨论搜索量换到实际应用中，我们还能怎么用。是看市场需求量？还是看市场容量？大家可能会说，搜索量怎么能计算出市场容量。

是这样的，Vince还会利用两个关键词的搜索量，算出两个关键词的比值，在已知一个关键词的单量情况下，倒推出另一个词的单量。

Vince用上面的产品A来举个简单的例子：

从亚马逊后台的搜索词表现报告的月搜索量可以看出，usb c charger的月搜索量为611189，usb c cable的月搜索量472041，接着我们用后者的关键词搜索量除以前者，得出77.23%，约等于77：100。假设usb c charger和usb c cable的转化率，以及竞争对手相差不大的情况下，产品A的关键词usb c charger在首页第5位能出100单，那么通过两个关键词的搜索量比值可知，usb c cable在首页第5位则能出77单。

我们知道计算出其他关键词的订单量，则能继续通过cpc和转化率的计算倒推出这些关键词的广告预算，广告投入产出比，来判断值不值得抢这个关键词的市场容量。

因此，Vince将会引入“相对比例”这个概念，从选词的角度出发，通过计算词和词之间的对比（即计算：词的搜索量/最大搜索量的词），得出比值，来判断词的重要程度，这个在一定程度上也能够反映出用户的需求量。

欲要判断上述5个关键词分析软件提供的搜索量是否能用到这一应用中，通过计算比值，来计算关键词的容量或是需求量，则需进行以下计算：

第一步，用上述中“2.1 验证样本”计算亚马逊搜索词表现报告中的关键词中的相对比例。要如何计算呢？Vince通过以这组数据中搜索量最大的词 “usb c charger” 的搜索量为1，用其他关键词的搜索量除以最大词（usb c charger）的搜索量，得出其他关键词搜索量的相对比例，得出下方图6。

图6
 
第二步，通过图6中计算获得的5个关键词分析软件的相对比例值，来计算每个关键词的相对比例的相对误差，得出图7中的表格和图8中的散点图。

图7
 

图8
 
第三步，通过图6中计算获得的5个关键词分析软件的相对比例值，再计算相对比例的平均偏差和标准偏差，见图9。

图9
 
第四步，相对比例的小结

• 从图8的散点图可以看出，Sxf在越往右（搜索量越小的词）时，相对比例的相对误差有个明显的上升，说明在搜索量越小的词，Sxf预估的数据偏大的比例越高，而卖家x灵、Hx10、数x派也有类似的向上趋势，只是幅度没有那么大。西xx词的表现最好，相对误差基本都在0左右徘徊。
• 从图9的表格中可以看出，西xx词的偏差最小，说明不同规模的搜索词，搜索量的比例跟亚马逊后台的比例最为接近，偏差在15%以内。数x派和卖家x灵相比西xx词的偏差大了一点点，排在第2梯队，Hx10再大了一点，在第3梯队。而Sxf的结果就比较差了，偏差相比其他4个大了很多很多。

 
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4. 全篇总结

• 从准确度（误差）的角度来看，数x派和西xx词最好，在20%以内，其他3家误差都在60%左右
• 从精细度（偏差）的角度看，卖家x灵最好，相对偏差在14%以内，数x派、西xx词、Hx10稍差一点点，相对偏差在17%左右，Sxf再差一点，相对偏差在25%。
• 从搜索量相对比例的角度看，西xx词最好，相对比例的平均偏差在15%以内，数x派、卖家x灵稍差一点，平均偏差在18%左右，Hx10再差一点点，平均偏差在26%，而Sxf的偏差就比较大，达到了61%。

 
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从入行开始算，Vince就用过不下十种亚马逊关键词调研工具，但是对不同工具中的差异也从来没有认真进行研究过，同行过去问我：“哪个工具最准”，“Vince，推荐个关键词工具软件给我呗”，我都说：“我一般用某某工具，但是具体到准确度，下次我找时间再好好算一下”。

一句说 “下次我找时间再好好算一下”，就一直拖延到了今天。通过多日的计算和整理，终于给自己过去的承诺写上一个完整的句号。