关键词自动采集(本帖软件可能运用的采集Asin用于追踪原理(组图))

　　关键词自动采集(本帖软件可能运用的采集Asin用于追踪原理(组图))

　　由于这篇文章的篇幅，很多亚马逊朋友看了不耐烦，或者气愤地看了。毕竟，这篇帖子应该被认为是该网站上第一个长帖子历史。下面一起来几个问题，现在做个目录和介绍：

　　您可以根据自己的兴趣与主持人讨论目录部分。（注：如果A9算法触及部分人利益，其他部分触及服务商利益，纯属无意，敬请谅解）

　　内容

　　第一部分：采集市面上软件可能用到的Asin追踪原理

　　第二部分：市场上软件可能用到的counter-check关键词跟踪原理

　　第三部分：采集到达Asin后可能会用到

　　第四部分：市场上的软件缺陷和市场上提到的A9算法的骗局

　　第 5 部分：其他问题

　　第六部分：最终总结和需求问题

　　第七部分：解决方案

　　介绍

　　建议大家讨论的时候直接复制我的标题。本文全文近2900字。它相对较长，是目前本论坛中最能统计字数的帖子。每个人都不会感到惊讶。

　　第一部分：采集市面上软件可能用到的Asin追踪原理

　　先提一下市面上的软件可能用到的采集Asin追踪原理：

　　A. Data Pulse 和 Purple Birds 之类的软件据说是 100 台服务器不断定时采集Amazon ASIN。我想说的是，其中一些 asin 是客户自动提供给他们进行跟踪的，而有些则是他们自动 采集 的。问题来了。我计算过亚马逊 asin 在美国至少有 200,000 到 400 万个 asin。目前市场上流行的前10000个有采集10000个asin，数据脉冲asin采集来自亚马逊左侧的类别。而品牌导航栏不停地爬取添加关键词算法采集还是爬虫直接搜索模型关键词不断采集获取ASIN？

　　Part 2: Anti-check 关键词 市面上软件可能用到的追踪原理：

　　其次，提一下市面上的软件可能会用到的counter-check关键词跟踪原理：

　　B、对于市面上所有的反查产品关键词软件，我认为爬虫继续通过核心关键词数据库，不断添加算法采集关键词并结合起来直到亚马逊搜索框合并如果在这个分类下找不到关键词，那就生成这个分类关键词集合库，然后勾选'asin'，继续搜索关键词库，如果触发了asin命令，asin产品页面会按照搜索页面的顺序进行排名。我们知道在地址栏中可以看到关键词输入的产品，我们也知道如何从评论中找到差评ID并在后台搜索客户联系信息。这是因为它们都有不同的标签。我对网页的HTML语言不是很熟悉，但是作为程序入门我也学过SQL数据库语言。因此，反向检查 asin关键词 逻辑与触发 HTML 标签和指令有关。

　　第三部分：采集到达Asin后可能会用到

　　再次提到 采集 对 Asin 的可能用途：

　　如果我们拿到asin数据库，跟踪这个asin所有指标的变化，就可以得到有用的信息，可以用于市场调研、产品选择指标等，跳出top100思维。目前市场上Miku等软件的思维仅限于手动选择指标，并没有自动推荐选择。他们的选品系统推荐的产品都是采集，使用top100。如果我们得到这些数据跟踪和变量，我们可以得到移动和振动器1000 及以上。同时，可以获得更多的其他数据。这些数据还可以为卖家提供专业的定制服务，

　　由于目前的市场软件研究，Miku的数据脉搏、深度和广度以及及时性都是错误的。如果将这个*敏*感*词*的采集用于研究，可以获得更准确的数据。

　　第四部分：市场上的软件缺陷和市场上提到的A9算法的骗局

　　最后提一下市面上的软件缺陷和市面上提到的A9算法的骗局：

　　A、虽然目前市面上的软件都在走向集成化，比如紫鸟、DataMate、Miku，还有一些国外成熟的软件，但是还有很多路要走，比如连接采购系统：可以直接对应到1688等物流进行点差。产品选择与差评系统相连：一是处理差评的客户*敏*感*词*，二是基于日、月、年评论量逻辑变化的开发反馈系统。产品。等等，还有很多事情要做。其他：他们在选择的深度和广度上有很大的错误。我已经比较了它们并将测试报告发送给一些软件老板。剩下的，TOP1000等大选区还是一片空白。

　　B、市场上说a9算法有能力的都是骗子。我的逻辑是：大家都知道A9算法的影响因子，但你不知道它的权重只是胡说八道。似乎你知道世界上有多少人是由中国和美国人组成的，但你不知道中国和美国有多少人。你基于'A9算法所做的一些事情只是你自己的模拟，导致市场上很多软件的销量，包括估计的排名有很大的误差，而且每个软件对于同一个品类的销量都不一样和相同的ASIN。亚马逊不是推出了几种不同的 A9 算法吗？这里就不打我耳光了，尤其是那些说反查关键词的人，他们破解了a9算法_这个不用破解就可以查回来，老大。按照他们的逻辑，我现在可以自己得到和模拟每个品类的排名销售图，所以我也破解了a9，所以请大家不要相信他们。特别是如果您可以获得 Amazon A9 算法。看他们。那些人在课堂上从来不提数学。算法是数学和逻辑。他们从不提。也许从未教过统计学和高数。嘴巴是算法和写所有的影响。改变的原因真是无语。我想告诉你的另一件事是，如果一个真正的黑客得到了亚马逊 A9 算法，那么他可以完全模拟亚马逊系统并破解这个系统。另外，即使亚马逊改变算法和权重，也是几个月到半年多的时间。你开发的软件不透露某些利益，可以让你成为一家月收入数千万美元的公司。好处是不言而喻的。即使算法发生变化，你仍然可以得到他之前的数据。差别不会很远。再者，黑客获取算法也不如黑某个类别那么实用。将您的产品排名更改为第一排名更方便。那么，如果黑客有这种能力，他还不如攻击银行系统和提款机。这项技术比亚马逊低一级。黑客获取算法不如黑某个类别那么实用。将您的产品排名更改为第一排名更方便。那么，如果黑客有这种能力，他还不如攻击银行系统和提款机。这项技术比亚马逊低一级。黑客获取算法不如黑某个类别那么实用。将您的产品排名更改为第一排名更方便。那么，如果黑客有这种能力，他还不如攻击银行系统和提款机。这项技术比亚马逊低一级。

　　第五部分 其他问题

　　1.我们来说说能不能拿到亚马逊的停留时间：

　　在亚马逊后台，我们能掌握的就是点击量、曝光量、跳出率。每个学习过高等数学或计算机的人都知道算法。这个有正态分布和非正态分布等，根据我的方法，这些变量之间是正态分布的，所以我们可以通过测试某个类别，得到那个类别的正态分布的样本数据。如果能和一些卖家合作，拿到他们的后台数据就更好了。这样会很快得到各种用途的平均浏览时间等，然后通过rank等估计方法或算法直接得到模型。也就是说，该公式可以直接用于估算我们产品的页面停留时间。这也与概率逻辑有关，但我们认为高曝光、高点击、低跳出率的浏览时间要高于点击次数少、跳出快的产品。其次，如果两种情况的平均浏览时间相同，如果一个人点击了进来的人，我们就知道他浏览了多长时间。这种算法得到的索引即使不能严格定义浏览时间，也是一种浏览流行度。

　　2.哪些产品流量来自关键词？

　　有人问我怎么知道客户是从关键词流量来的，没有广告。我想先问一下：如果你在接下来的 5 或 10 页之后不为产品做广告，你不必担心哪一个进来，因为它毫无意义。其次，影响你排名的不仅是你的关键词进入了哪一个，还有你的站外推广的品牌力。有很多因素，比如你的关键词流量如果你的站外链接进来了。需要排除。接下来我要说的是，进来的产品流量有50%以上是核心关键词带来的流量，即使这些核心关键词不做广告。那你想知道哪些是核心关键词。一般来说，CPC竞价是根据价值排练的，

　　第六部分最后总结总结和需求问题

　　最后总结和需求问题：

　　我想知道如何大量准确采集这些asin，但又不想在与DataMate合作的情况下，以低成本建立自己的ASIN数据库用于自己的追踪研究。我通常开发具有低成本和精确路线的软件。这次软件需要一点服务器和大数据。我该怎么办？同时，欢迎大家讨论以上任何一个问题，指出我的问题。

　　第七部分解决方案

　　我的解决方案：从MP网站开始，使用其现有的监控品牌和卖家。这个 网站 描述了监控数百万卖家（23 个市场的 900 万卖家）意味着继续这条道路。它可以跟踪采集 数千万种 Asin 产品。你只需要接入程序网站入5入亚马逊采集Asin。最后，我们筛选指标以找到具有 20% Rank 的产品。估计Rank在5万以内的产品占亚马逊市场的20%，我们终于可以监测到这些店铺和产品的变化了。，欢迎大家提供更好的解决方案。对于这些数据源的跟踪，可广泛应用于趋势分析、产品选择等管理服务。

　　PS：哈哈哈，我代表群主欢迎大家加入跨境电商产品趋势研究群573952635或亚马逊热风VIP座468233188