写文的时候是美国时间July 16, 2024, 8:00 AM PT，中国时间晚上23点。正在经历Prime Day第一个出单高峰期。大家都赶时间，废话不多说，直接进入正文。

一. 单量趋势远超去年同期
Lee看了几个账号出单情况，截至PT早上8点，出单量已经超过Prime Day前24小时的单量总和了。按往年的数据，PD第一天结束以后，较平时整体订单预期翻倍在2.5~3倍左右，但是按目前趋势是远超出预期的，可能最终翻倍能到4~6倍。所以形势不是小好，是一片大好。横向对比去年几个大促出单，哪怕黑五网一，到早8点的单量，整体也远远不及今年的PD趋势。




如果是一个两个账号还可以用偶发因素解释，但是群里不同类目的大部分卖家反馈都是超出预期，就只能归咎于大盘的增长。那么问题来了，今年Q1~Q2季度大盘并没有明显的增长，一直到PD开跑的8个小时体感明显，故而推测这并非是市场增长的原因，更可能是亚马逊在盘外加大了买量，再将流量导入平台进行成交，人为营造一个业绩再次突破的2024 Prime Day，为下半年的旺季开个好头。

一般我们称这种行为叫大撒币。

可惜了，这种撒币行为只有两天。

如果刨根问底，Lee只能说去年Temu在黑五网一悄摸摸背刺一刀，捅得亚马逊措手不及，连萨日朗都喊不出来，完全被打懵了。



管理层痛定思痛之下，有可能决定在今年的Prime Day好好打一场绝地反击，也算找回面子。因为Prime Day这个节日是专属于亚马逊自己的，别的平台也很难蹭到这波流量。

回到正题，如果出单整体趋势是超出预期的话，那原本我们做的对策可能需要按照产品定位进行一些微调，比如说这种介于亏损边缘又需要出到一定单量保住坑位的产品：



其他产品情况就不一一列举了，请自行领悟。

2. Prime Day流量入口的一些猜想
既然亚马逊平台一反抠抠索索的常态，这么给力，我们就需要好好应对这次的Prime Day了，Lee仔细研究了下今年PD的流量入口，发现还是有一些小技巧可以薅点流量羊毛，这里直接放结论和操作，当然免责声明还是要唠叨的：以下内容均为个人推测，未经实证，且都有适用条件，请自行评估风险，由此引发的任何后果本人概不负责。

传统的A9算法，还是以搜索流量为主，但是今时非同往日，在Prime Day这两天，我们更要关注下Prime Day Deals这个Banner流量入口的，因为仅有48个小时，所以通过这个入口进来的流量也是相当可观的：


 
在这个Banner流量入口下，我们重点关注的是这个类目筛选模块：



在类目筛选板块，我们可以看到红框后面是传统的热门类目，例如Home, Fashion等等，这里不做赘述。我们重点谈的是红框里的一些item，比如说：

• Deals under $25

顾名思义，这个版块是25美金以下的deal集合，更确切的说，是折后价25美金以下的deal集合。这个版块排位第三是比较靠前的，Lee发现一个有意思的产品：



 
点开详情页是这样的，所有变体都参加了PD，但是只有两个变体折扣价是低于$25，其中$24.69的变体被系统推荐了：




Keepa显示，这个变体在今年的最低价/deal价是25.98，按照PD为最低价的95折去算，25.99*0.95=$24.69,没毛病。



也就是说，非常巧合的，这个卖家的变体恰好由于95折的关系，使得折后价低于$25,从而进入了Deals under $25推荐。那么弄明白了原理，我们是否可以有意为之，将正好接近而未达到$25的产品折后价，再降低一点，使得进入Deals under $25推荐，从而获得额外的流量入口？

当然，$25 deal价的产品一大把，肯定不止这一个条件筛选进入，Lee相信系统一定还会考虑别的维度，比如说deal单量，deal折扣，评论等等，无论如何，满足条件 基础较好的产品都可以去搏一把，再不济也可以用一个变体去进行test。

• Customers' Most-Loved

同理，这个板块顾名思义是跟客人喜欢的产品有关，在亚马逊的排行榜中，和这个定义最接近的就是Most Wished For版块，更大胆一点，Lee推测是在Most Wish榜单里排名靠前的产品，比如说，前三名，才能被Most Loved收录。

可能有人要问，为什么不是Gift Ideas？Lee的理解是：首先，Love与Wish在语义上就是近义词，爱与希望嘛，不爱怎么想要。其二，Wish是自己想要，属于第一人称，Gift是送给别人，属于第三人称，两者在主客体关系上是有区别的，作为most loved的应该还是第一人称，即自己喜欢，所以更接近wish的主体。

ok，扯了这么多语法，咱们毕竟不是中文系毕业的，直接看一个实例：



同样是被Customer's Most-Loved推荐的一个产品（这个是自营卖家Lee就懒得打码了），我们点开这个产品看下在Most Wished For榜单里的排名：



Wish榜单排名是第6名（显示的是父体的另一个变体颜色，实质是同一个父体链接），这时有人说，Lee你说要在Wish榜单排名靠前才有可能被收录啊，这没进前三也算靠前么？

别急，我们再看一张截图：



到此真相大白：wish榜单234名没有参加PD活动，所以wish第6其实顺位到第3名了。

所以到这里我们可以合理推测上Customers' Most-Loved的两个基本条件了：

1. 在Wish榜单Top位置，更进一步地，Lee猜测是前三位置
2. 参加了PD

由于时间所限，Lee无法验证更多的案例，而且同样的，Lee相信进入most loved收录也远不止这2个条件，但是，对于有条件去冲一把的，还是可以去测试一下，无非是找服务商加一下Wish心愿单而已。风险可控，费用也比较低廉。

• Discount条件筛选版块

在Prime Day Deals左侧这个条件筛选板块，我们经常忽略的地方是这个条件：



事实上大家回想下京东618的时候，也会有类似的排序，就是把折扣力度从高到低排序，或者把价格从高到低排序。作为一个消费者，天生就比较好奇高折扣/高单价的产品究竟有哪些，有没有自己看中的。这是一个很正常的消费行为。

那么对于我们卖家来说，这里可以利用的地方就是：由于消费者潜意识里，大折扣的吸引力远远高于小折扣的吸引力，因此，能否将处于临界值的产品通过提高划线价，或者降低折扣价的方式，人为控制折扣比例进入到下一个档位？



当然，调整划线价现在越来越难了，不一定能成功，但是，降低活动价还是可以做到的，特别是处于临界值的一些折扣比例，比如49%，69%这种，完全可以降一点价格避开和大量20%折扣产品的竞争，从而获取更多的流量和关注。



3.尾声
本来还准备再写一部分关于Rufus对PD的流量影响，无奈手贱删除了app重新下载，新的app没有rufus的推送了，反而应证了Lee在之前在基于COSMO-LM语言模型的亚马逊AI助手Rufus打破A9算法流量垄断的原理及应用里提到的：

另外Lee有一个猜想，软件的推送可能跟你使用app的频率，以及是否登录账号，账号是否有购买记录有关，如果系统判断你是个有过真实购买记录的重度用户，应该会列入靠前的推送批次。

这部分等到 Lee的app修正后再测试吧，希望来得及。

祝大家Prime Day One爆单大卖！
 
Lee
7.17