亚马逊卖家必看：站外推排名促销活动如何更精准？

，简称“做Deal”，是通过打折做促销来带动销量，拉动排名。但到底多少钱折后价效果合适呢？价格高了不出单，价格过低又怕出太多造成库存不足且利润减少。一直以来，这个问题都在困扰着卖家和Deal服务商，毕竟这块数据一直都是“不公开、不共享、不透明”。

最近我发现一个新工具，可以在一定程度上解决这个问题。“站外智汇”是一个相关产品历史Deal数据一键查询平台，卖家可以通过它查询相关竞品的历史Deal数据。数据包含：产品名、配送方式、发帖时Rating数量、Rating分值、发帖日期、发帖时原价&折后价、发帖前后最大排名变化、ASIN。有了这些数据，在自己设置Deal折后价时有个数据参考。

这类工具的出现还是头一次，我看目前他们也都是免费查询，算是一个宝藏网站，推荐给大家使用。

下文为“站外智汇”团队提供详细介绍“站外智汇”的文章。

《站外智汇使用方法说明》

一．站外智汇简介&功能介绍

二．数据来源

三．数据查询方法

四．对站外的常见理解误区&数据分析误区

五．如何通过排名变化，推测该Deal的折扣出单

六．使用规则

（上述内容请一定坚持读完，事半功倍，避免踩坑）

1. 站外智汇简介&功能介绍

“站外智汇”又名“TrafficWiser”，网址www.trafficwiser.com，上线于2021年9月，是一个以大数据为基础，深耕站外数据分析，为广大跨境电商人提供一套可参考的站外数据。在与日俱增的数据量加持下，“站外智汇”力争让每一次推广活动少走弯路，让每一份站外支出能更加物有所值。

“站外智汇”首批上线功能有3个版块：

1. 站外搜索：全名为“亚马逊站外Deal数据查询”。通过搜索关键词，找到相关竞品的历史站外推广数据。数据内容包含：产品名、配送方式、发帖时Rating数量、Rating分值、发帖日期、发帖时原价&折后价、发帖前后最大排名变化、ASIN、主图（待补全）。

一言以蔽之，“站外查询”是首个将一直以来“不全面、不公开、不透明”的站外Deal历史数据集合一起，为亚马逊站外Deal提供一定程度的参考依据，帮助卖家设定适合自己的站外折扣价，达到合适的效果。

1. 站外知识：“站外智汇”团队通过大量请教站外推广领域的专业博主，学习并收集网上高质量的站外引流相关文章。希望这些文章可以帮助跨境电商人能够对站外引流有个更加全面的了解，掌握必备的站外引流技能，拥有独立开发匹配红人资源的能力。

（文章每月都会持续更新，做到只推荐高质量文章）

1. 站外导航：“站外导航”是一个及时收录“亚马逊站点”“站外常用工具”“社交媒体”“论坛咨询”“选品分析”“常用时区时间”“常用汇率”“Deal网站”等热门站外分类的网站，为跨境电商人提供最简单便捷的站外导航服务，让日常工作高效便捷。

（数日内上线）

1. 数据来源

因亚马逊对于商家流量入口&对应出单量不能公开，一直以来，站外数据的获取都是难题。“站外智汇”团队通过拜访大量站外领域专业的博主和服务商，听取多方建议，最终采用以社交媒体“Facebook Deals Groups/Pages”&“Deal Blog”为主要数据来源。通过收集海量“FB Deal群组&Deal Blog”里的折扣数据并与对应的站内数据相结合，得到现有展示内容。

注意，为了保证数据的客观性，团队最终采用的Groups&Blogs并非头部红人群组&Blog，也非底层弱小群组或Blog。而是采用的大量购买水平适中的中间规模或热度的群组或Blog。

如果数据来源只是“头部红人”，数据就进入“幸存者偏差”误区，会给用户盲目信心。反之，如果数据来源为“中小热度/规模群组或Blog”，站外效果普遍偏差，同样会误导用户，泼了不正确的“凉水”。

此外，数据来源不包含Deal网站。原因是，Deal网站流量普遍偏大，算的上是“头部中的头部”，存在更明显的“幸存者偏差”误区，所以不被采纳。但是，如果在“中等群组”效果尚可的Deal，拿到“头部红人”或者“Deal网站”，大概率只会更好。

本着中国人的“中庸”的态度，我们选择“中等水平群组或Blog”为数据来源，只为能尽可能的提供一套中肯的参考数据给用户。

三．站外搜索页面介绍&数据查询方法

1. 页面介绍

如图所示，在“站外所搜”版块，主要分为4个区域

1. 搜索框：通过搜索关键词，找到和关键词相关的站外数据（每次搜索展示上限200条）

2. 内容列表：数据所包含的内容，以表格的形式展示

3. 更多信息：该产品ASIN，主图，以及同一个ASIN多次发帖的数据，都罗列在此

4. 类目查询：无需搜索，点击某类目，就会展示归类到该类目里的站外数据（每次数据展示上限500条）

1. 数据查询方法

   
   

如下图所示，我们搜索“baby monitor”，弹出大数据中包含“baby monitor”的数据。搜索方法采用的是“广泛匹配”，只要和“baby monitor”相关的产品名都会根据关联度由强到弱进行排序，并非根据时间顺序。

具体排序自行多次尝试后，便可了解。

在首行的数据中，“查看详情”里包含5条数据，代表这个ASIN在近期被我们搜集的数据包含5条。点击查看详情，如下图所示：

可以看到该链接在近期的5次站外Deal活动中的折后价、推广效果以及ASIN和主图。

目前“站外数据”中，只有2021-10以后的数据包含主图。其它主图还在陆续补全。10月以后的数据都会将主图录入系统，方便用户对比竞品。

每次搜索，展示数据上限为200条，每页展示量最多50条。

四．对站外的常见理解误区&数据分析误区

站外推广，又称为站外引流。对绝大多数亚马逊卖家而言，这是个陌生的概念，或是浅层了解。通过与大量知名博主和多家资深站外服务商交流，现将普遍误区罗列如下：

1. 对站外的常见理解误区

   
   

误区1：

站外预期过高。很多运营对站外Deal的预期是逢推必百单起步？

站内CPC广告或者LD，恐怕大部分时候效果也不理想，转化率偏低。原因无外乎“价格”“评价”“款式”“季节”等多种因素。在站外，这些因素同样存在，且“价格”因素会更敏感，毕竟这是折扣推广。

因此，站外Deal出单，从10-1000单是每天都在发生，需要亚马逊人平常心多待，合理预期，合理设置折后价。

误区2：

Deal折后价越低越好，高了出不动？

通过数据查询可以看到，并非只有价格低的出的好，有不少中等，中高等价格依旧出的好。

的确，在Deal领域，低价肯定拥有更大的爆单概率，但利润也会变差。那么，无需和别人比“lower and lower”。应当全面参考“站外搜索”数据，合理设置中等价格。也可以根据自己链接情况，如Rating数量，款式等因素，设置中低或中高折后价。

站外出单并非全是看“折后价”，也还要参考自身评价数量，款式设计，一定的“运气”等。

误区3

离当下日期越近的数据越有参考性？其实并非如此。

站内数据变化很快，站外也同样如此。一般来说，3-6个月的数据就有参考性。而3天内的反而没有参考性。如果非要说多少时间内的参考性最强，小编以为是1-2个月的参考性最强。

1. 常见数据分析误区

在上述“数据来源”中，作者重点强调杜绝“幸存者偏差”这一数据分析误区。在实际查询中，更要警惕“小部分数据”影响你的判断，避免被错误的“打击”或“鼓励”到。

我们举个较为典型的例子，Yoga Pants瑜伽裤。据多家资深服务商反馈，以及结合数据能看出，做Yoga Pant的商家非常多，价格内卷，折后价参差不齐。虽然价格高高低低，但是效果确并不是价低就效果好，价高就效果差。

让我们以具体查询为例，如下图：

有高价13.19，但折扣出单过百单

有折后4.69超低价，折扣出单过200单的

有折后价5.94，折扣出单出单不足40单的

更多的是折后价7.99-9.99美金，出单几十单、大几十单、过百单

更多例子不再一一列举，大家可在站外智汇搜索“yoga pants”自己查看对比。

注意：因类目大小不同，Yoga pants类目，能进BSR10000，出单就不错。而小类目，进BSR5000，出单不一定有50。类目大小差别很大，要客观具体判断。

举内卷严重的“Yoga Pants”这个例子是想说明，在站外推广中，一定不要看别人“高价高利润效果那么好”，就盲目认为自己效果也好。更不要，看别人“那么低的价格都不怎么出”，就备受打击这还怎么做站外。站外和站内相似，价格很重要，但不是最重要。

如果把大量站外数据比作一个纺锤体（如下图）

价格且出单好&价低且出单差的数据都作为次要参考数据，而中低/中等/中高折后价的数据为主要参考数据。在“主要参考”数据中，会看到出单理想/不理想/一般等多种情况。重点参考对比这些数据，来合理设定自己的折后价才是正确的查询方法。

此外，并非儿戏，在站外领域，“运气”真的是一个真实存在的因素。难怪服务商戏称站外是门“玄学”。而“站外智汇”的诞生，希望这门“玄学”不再那么“玄”，使之有据可查。

再次提醒百折不挠的亚马逊人，理性对待站外数据，全面分析，不要以少数个例来误导对整体的结论的判断，避免以偏概全！

1. 如何通过排名变化，推测该Deal的折扣出单？

   
   

我们还回到Yoga Pants，以下图这条为例：

该Deal是在9月27日左右进行的推广，根据排名变化，推广前最高位是BSR22229，最低为BSR6924。结合“卖家精灵”的类目出单查询，在高位和低位，预估日出单分别为81单和30单

虽然无法调取该链接后台中的数据报告，但是可以通过如下公式计算出大概的“站外折扣出单”（注意，仅是站外出单，如包含站内出单会更多）：

计算方法：站外折扣出单理论上是由BSR最低减去BSR最高对应类目日单量再乘以1.5-2倍。

如上图，Yoga Pants在站外活动前最大BSR是BSR22229（类目日出单30单），站外活动3天内最低排名是BSR6924（类目日出单81单），那么此次站外出单推测数量为（81-30）*（1.5-2）=77-102单。

“1.5-2倍”，是因为站外出单会主要集中在推广开始后的3天内。如果仅计算（81-30），是指的1天的单量。站外出单最多是在第一天，第二天往往是第一天出单量的40-60%，第三天是第一天的20-30%不等。如果加上“顶贴操作”，也许会更多。因此，“1.5-2”表示3天综合折算为1.5-2倍的第一天单量。

此外，通过站外拉动BSR排名所带动的站内自然出单不在上述预估单量中，但确实真实存在。因无法统计，在此不予计算。