Guía de Search Query Performance para vendedores de Amazon

Para muchos vendedores de Amazon, optimizar un listing consiste en probar sin tener del todo claro qué ocurre. Crees que podrías vender más, pero no sabes qué cambiar ni por qué.

Para las ventas que empiezan en la búsqueda de Amazon, hay dos puntos útiles que revisar:

1. conseguir el clic en los resultados, que analizamos mediante la tasa de clics o CTR;

2. y convertir ese interés en una compra, que analizamos mediante la tasa de conversión.

Es fácil pasar una semana puliéndo la parte equivocada del listing. El informe ayuda a acotar dónde mirar, por sí solo no explica la causa.

Esta guía usa Search Query Performance para plantear una hipótesis práctica sobre clics y compras. Una pista útil ya sirve para comenzar, no necesitas arreglar todo de una vez.

#Parte 1: obtener los datos

Puedes descargar los datos manualmente o sincronizar los informes disponibles con el Amazon Data Connector para Google Sheets. Aquí seguiremos la vía manual. Para acceder a Brand Analytics necesitas un plan de venta Profesional y el rol Brand Representative de una marca inscrita.

#Paso 1: entrar en Brand Analytics

• Acción: En Seller Central, abre el menú principal (☰), busca «Brands» (Marcas) y entra en «Brand Analytics» (Análisis de marcas). Necesitas los permisos y requisitos de acceso correspondientes.

#Paso 2: abrir Search Query Performance

• Acción: Dentro de Brand Analytics, entra en «Search Analytics» y selecciona «Search Query Performance».

• Por qué importa: Este informe compara tu rendimiento con la actividad global de las consultas relevantes para tu marca. No registra todos los recorridos de compra ni todas las ventas de Amazon.

#Paso 3: elegir producto y periodo

• Acción:

  1. Abre «ASIN View» para analizar un producto. Si utilizas los campos «Brand Count» de las fórmulas de marca que aparecen más abajo, trabaja con «Brand View»; no mezcles los dos niveles.

  2. En la vista por ASIN, selecciona en el desplegable uno de tus productos más vendidos.

  3. Cambia a "Monthly View" y selecciona el mes natural completo más reciente que esté disponible. Para una revisión en septiembre, normalmente sería agosto.

  4. Pulsa «Apply» (Aplicar).

• Por qué importa:

  • Producto más vendido: Un producto con bastante tráfico aporta más observaciones. Eso ayuda, pero no garantiza un resultado estadísticamente fiable para cada consulta.

  • Mes completo: permite comparar periodos equivalentes y evita interpretar como tendencia los datos parciales de un mes en curso.

#Paso 4: descargar los datos

• Acción: Pulsa «Generate Download» (Generar descarga). Cuando el archivo esté listo en el gestor de descargas, selecciona «Download» (Descargar).

• Por qué importa: La exportación permite trabajar con los datos fuera de la interfaz de Amazon y añadir cálculos en una hoja de cálculo.

#Paso 5: importar los datos a una hoja de cálculo

• Acción: Abre un archivo nuevo de Google Sheets o Excel e importa el archivo descargado. En Google Sheets, utiliza Archivo > Importar.

• Por qué importa: La hoja permite añadir tus propias fórmulas y comparar indicadores que no aparecen calculados de la forma que necesitas en el informe.

#Parte 2: preparar y analizar los datos

#Paso 6: calcular los indicadores clave

• Acción: Añade columnas para calcular estas cuatro tasas de cada consulta. Mantén el mismo periodo y nivel de análisis. Las fórmulas de marca usan «Brand Count»; para un ASIN, utiliza sus campos equivalentes. Si el denominador es cero, no calcules la tasa.

  1. CTR total de la consulta: fórmula: Total Clicks / Total Impressions

  2. CTR de tu ASIN: Fórmula: ASIN Count of Clicks / ASIN Count of Impressions

  3. Tasa de compras por clic de la consulta: fórmula: Total Purchases / Total Clicks

  4. CR de tu ASIN: Fórmula: ASIN Count of Purchases / ASIN Count of Clicks

• Cómo interpretar los datos:

  • CTR y CR del mercado: Estos cocientes usan recuentos agregados por consulta, por lo que son referencias ponderadas, no una media de las tasas de cada producto. Mantén el mismo marketplace y período.

  • CTR y CR de tu ASIN: Usa los recuentos del ASIN porque seleccionamos ASIN View. Da formato de porcentaje a los resultados y deja la tasa vacía si el denominador es cero. Estos cocientes calculados no son los campos Click Rate o Purchase Rate del informe, basados en el volumen de búsquedas.

#Paso 7: analizar y plantear una hipótesis

• Acción: Empieza con unas 20 consultas relevantes con suficientes impresiones y clics de tu ASIN. Compara sus tasas con los totales de la consulta y trata las diferencias como pistas, no diagnósticos.

• Cómo investigar las diferencias:

  • Si TU CTR es menor que el CTR del mercado: Revisa la imagen principal, el título, el precio, la promesa de entrega, la valoración y la posición en búsqueda. Una tasa menor no permite aislar una sola causa.

    • Ejemplo de hipótesis: "Para 'jar opener', mi CTR es del 7 % frente a una referencia del 16 %. Probaré si un ángulo más claro del producto ayuda a entender su forma."

  • Si TU CR es menor que el CR del mercado: Revisa juntos la oferta y la ficha de producto: existencias, precio, entrega, reseñas y contenido pueden influir. Comprueba si la consulta realmente corresponde al producto.

    • Ejemplo de hipótesis: «Para “abridor de frascos para personas mayores”, mi tasa de compras por clic es del 12 % y la total del 30 %. Creo que mis imágenes y textos no explican bien la facilidad de uso para personas con poca fuerza en las manos».

#Parte 3: probar y mejorar

#Paso 8: diseñar y ejecutar pruebas

• Acción: A partir de tu hipótesis, prepara una variante del contenido y una prueba adecuada.

  • Para un problema de CTR: Prueba un ángulo o encuadre más claro respetando los requisitos de imagen principal de Amazon. No añadas texto de infografía ni objetos ajenos al producto a la imagen principal; utiliza imágenes secundarias adecuadas para las explicaciones.

  • Si el problema parece estar en la conversión: prueba variantes del contenido A+ o de las imágenes secundarias. Puedes explicar mejor un caso de uso, incluir una comparación permitida o responder con datos veraces a una duda frecuente en las reseñas.

• Ejecución: Usa Manage Your Experiments si tu marca, ASIN, tráfico y tipo de contenido son elegibles. La herramienta muestra los productos que cumplen los requisitos.

• Por qué importa: Una prueba controlada ayuda a separar el efecto del contenido de otros cambios. Aun así puede no ser concluyente, sobre todo con poco tráfico.

#Paso 9: seguir los resultados

• Acción: Deja terminar el experimento y revisa la confianza de su resultado. No fuerces un ganador en una prueba no concluyente. Después compara períodos equivalentes en Search Query Performance.

• Por qué importa: Así compruebas si la tendencia continuó. Anota también promociones, cambios de precio, estacionalidad y roturas de stock; un informe de antes y después no demuestra por sí solo qué cambio causó el resultado.

#Reflexiones finales

Trabajar con datos consiste en formular preguntas, probar hipótesis y revisar los resultados. Este proceso ayuda a sustituir decisiones basadas solo en intuiciones por decisiones mejor fundamentadas. No es una corrección puntual, sino un ciclo de mejora continua: analizar una consulta, probar un cambio y aprender de lo ocurrido. Puedes empezar con los datos disponibles en Seller Central.