Amazon出品者のためのSearch Query Performanceガイド

多くのAmazon出品者にとって、出品情報の最適化は手探りです。もっと売れるはずだと思っても、どこを直すか、なぜ直すかが分かりません。

Amazon検索から始まる売上では、次の二つが役立つ確認点です。

1. 検索結果でクリックを獲得すること（クリック率）、

2. そして商品ページで購入につなげること（コンバージョン率）です。

出品情報の見当違いな部分に一週間かけてしまうこともあります。レポートは見るべき場所を絞る助けになりますが、それだけで原因が分かるわけではありません。

このガイドではSearch Query Performanceを使い、クリックと購入について実務に使える仮説を立てます。一つ手がかりがあれば始められます。全部を一度に直す必要もないです。

#第1部：データを取得する

データは手作業でダウンロードするか、Google Sheets向けAmazonデータコネクターで対応レポートを同期できます。ここでは手作業の方法を使います。Brand Analyticsの利用には、大口出品のProfessionalアカウントと、登録済みブランドのBrand Representativeロールが必要です。

#ステップ1：Brand Analyticsを開く

• 操作：Amazon Seller Centralのアカウントで、左上のメインメニュー（☰）をクリックします。「Brands」に進み、「Brand Analytics」をクリックしてください。

#ステップ2：Search Query Performanceに進む

• 操作：Brand Analyticsで「Search Analytics」をクリックし、「Search Query Performance」を選びます。

• 重要な理由：このレポートは、ブランドに関連する検索語句について、自分の実績と検索全体の動きを比較します。すべての購買経路やAmazonの全売上を記録したものではありません。

#ステップ3：商品と期間を選ぶ

• 操作：

  1. 「ASIN View」タブを開きます。

  2. ドロップダウンで、最も売れている商品（ASIN）を選びます。

  3. 「Monthly View」に切り替え、利用できる直近の終了済みの暦月を選びます。9月に確認するなら、通常は8月です。

  4. 「Apply」ボタンをクリックします。

• 重要な理由：

  • 最も売れている商品：トラフィックの多い商品なら、観測できるデータも増えます。ただし、それですべての検索語句の結果が統計的に信頼できるとは限りません。

  • 終了済みの月：一か月全体を使うと、不完全な期間によるばらつきや偏りを避け、整理された比較可能なデータを得られます。

#ステップ4：データをダウンロードする

• 操作：「Generate Download」をクリックすると、ダウンロード管理画面が表示されます。ファイルの準備ができたら「Download」をクリックします。

• 重要な理由：Amazonの画面から生データを出力するためです。活用するには加工が必要で、スプレッドシートがその作業に向いています。

#ステップ5：スプレッドシートに取り込む

• 操作：新しいGoogle SheetまたはExcelファイルを開きます。「Import」機能（File > Import）で、ダウンロードしたデータファイルを取り込んでください。

• 重要な理由：分析の土台になる重要な手順です。スプレッドシートなら独自の数式を追加し、Amazonが直接提供しない主要指標を計算できます。

#第2部：処理と診断

#ステップ6：主要業績指標（KPI）を計算する

• 操作：シートに新しい列を作り、キーワードごとに次の四つの重要な比率を計算します。

  1. 市場全体のクリック率（CTR）：数式：Total Clicks / Total Impressions

  2. 自分のASINのCTR：数式：ASIN Count of Clicks / ASIN Count of Impressions

  3. 市場全体のコンバージョン率（CR）：数式：Total Purchases / Total Clicks

  4. 自分のASINのCR：数式：ASIN Count of Purchases / ASIN Count of Clicks

• このデータが示すこと：

  • 市場全体のCTRとCR：検索語句の集計件数から計算するため、重み付きの比較基準であり、各商品の比率の平均ではありません。マーケットプレイスと集計期間をそろえてください。

  • 自分のASINのCTRとCR：ASIN Viewを選んだので、ASINの件数を使います。結果はパーセント表示にし、分母がゼロなら空欄にします。ここで計算する比率は、レポートにある検索ボリュームベースのClick RateやPurchase Rateとは異なります。

#ステップ7：分析して仮説を立てる

• 操作：ASINの表示回数とクリック数が十分にある、関連性の高い検索語句を20件ほど選びます。自分のASINの比率を検索語句全体と比較します。差は手がかりであり、原因の診断結果ではありません。

• 診断の進め方：

  • 自分のCTRが市場全体より低い場合：メイン画像、タイトル、価格、配送予定、評価、検索での表示位置を確認します。比率が低いだけでは、原因を一つに絞れません。

    • 仮説の例：「'jar opener'では自分のCTRが7%、比較基準は16%です。商品の形が伝わりやすい角度の写真にすると、購入者の理解が進むか試します」。

  • 自分のCRが市場全体より低い場合：販売オファーと商品ページをあわせて確認します。在庫、価格、配送、レビュー、内容はいずれも関係します。検索語句が商品に本当に合っているかも確認してください。

    • 仮説の例：「'jar opener for seniors'では自分のCRが12%、市場全体は30%です。手の力が弱い方でも使いやすいことを具体的に伝える画像や文章が、出品内容に足りないのではないかと考えています」。

#第3部：実験と改善

#ステップ8：実験を計画し、実施する

• 操作：診断をもとに、新しい素材を作成してテストします。

  • CTRの問題なら：Amazonのメイン画像の要件の範囲内で、分かりやすい角度や切り取り方を試します。メイン画像には説明図の文字や無関係な小道具を追加せず、説明には適切なサブ画像を使ってください。

  • CRの問題なら：A+ Contentやサブ画像の別案を考え、作成します。比較表、使用場面を伝えるライフスタイル画像、よくある低評価の内容に答える画像などが考えられます。

• 実施：ブランド、ASIN、トラフィック、コンテンツの種類が対象条件を満たす場合は、Manage Your Experimentsを使います。対象になる商品はツール内で確認できます。

• 重要な理由：対照を設けたテストは、ほかの変化と内容の効果を切り分ける助けになります。ただし、特にトラフィックが少ない場合は、結論が出ないこともあります。

#ステップ9：結果を確認する

• 操作：実験が完了してから、結果の信頼性を確認します。結論が出ていないテストで無理に勝者を決めないでください。その後、Search Query Performanceで条件のそろった期間を比較します。

• 重要な理由：傾向が続いたかを確認するためです。販促、価格変更、季節性、欠品も記録してください。前後比較のレポートだけでは、どの変更が結果をもたらしたかは証明できません。

#最後に

成果を上げるAmazon出品者は、賭けるよりも科学者のように考えます。このデータに基づく進め方を取り入れると、期待だけの推測から、情報を踏まえた戦略的な判断へ移れます。一度直して終わり、ではありません。キーワードごとに出品情報を競合より強くしていく、継続的な改善の循環です。データはSeller Centralで待っています。そろそろ、使ってみましょう。