lmscolin
- 亚马逊订单科主任
赞同来自:
这不是一颗星星
、
波妞在此
、
yyyoiuoi
、
奶茶超爱加芋泥
、
无名火999
关键词，应该还不是所有人都利用数据透视表来优化关键词，优化关键词就好比修枝的过程，把整个广告数据关键词理解为一棵树，优化关键词就好比优化每根枝上的树叶， 比如一些不好的树叶，
例如黄叶， 需要提前去发现然后减掉， 避免损耗养分，（当然你不去优化它，亚马逊也会慢慢的帮你优化，但这个过程比较久）
优化关键词，目前为止，一个表（数据透视表）就能实现整个优化，直接在后台优化，那都太慢了。
另外关键词，词根的频率也是很重要的，有利于开发新产品，新词汇，当然你每天盯着前台搜索主关键词也能找到新热门的东西，但是每天养成一个习惯就是主关键词，搜索结果出来的7页，都做一次词根，慢慢的你回比同行多一种嗅觉，就是每次发现新词汇的时候，都要增加对应的链接，或者产品，甚至是开发对应的产品。
老产品都是有寿命的，谁能比别人先嗅到商机，谁就能提前布局。整个亚马逊链路玩的就是商机洞察，亚马逊的机制其实很健全了， 好卖的东西永远是在前面的， 然后好卖的基本上是一些新奇特的，或者是一些常规已经很稳定的产品。那类型的产品基本上是价格战的阶段。
只有工具，我可以推荐一个词频工具，这是我每天都会去利用的，一个是谷歌浏览器上的精灵球，然后+词频工具，https://www.qaqlinks.com.cn
引申文： 正态分布（也称为高斯分布）在统计学中被广泛应用，可以用来描述许多自然现象和随机变量的分布情况。在优化次品率的情况下，您可以使用正态分布来帮助确定合适的控制限或策略，以减少次品率。
以下是利用正态分布来优化次品率的一般步骤：
收集数据：首先，收集关于次品率的数据。这些数据应该包括次品产品的数量和相关的参数，例如生产批次、生产线等。
数据分析：使用收集到的数据进行统计分析，计算平均值（μ）和标准差（σ）。平均值可以用来确定当前的次品率，而标准差可以用来衡量次品率的变异程度。
设定控制限：根据正态分布的性质，大约68%的数据位于平均值的一个标准差内，约95%的数据位于两个标准差内，约99.7%的数据位于三个标准差内。根据次品率的要求，您可以设定适当的控制限，例如将次品率限制在标准差范围内。
实施改进措施：根据控制限的设定，分析当前次品率是否在合理范围内。如果次品率超过了控制限，就需要考虑采取改进措施，如调整生产参数、改进工艺流程等。
监控和调整：一旦实施了改进措施，就需要定期监控次品率并进行调整。通过持续监控和改进，可以逐步降低次品率并优化生产过程。
需要注意的是，正态分布只是一个常用的数学模型，可以帮助我们了解和优化次品率。在实际应用中，还需要考虑其他因素，如生产设备、操作人员技能等。因此，综合考虑多种因素才能实现次品率的最优化。
阳江 • 2023-12-01
5
4
0
分享
微信
微博
空间