官方定义：根据购物者的搜索行为，提供对目录绩效的可见性。对于选定的时间段，它会显示您商品在购物之旅的所有阶段的各项指标（例如，搜索展示量、点击量、添加到购物车的次数和购买量）。
 
这里说明以下，这个数据主要是根据“购物者的搜索行为”得出的，所以并不代表其它渠道的数据，比如你的流量是从站外来的，所以会出现工具出现的销量和后台对应时间周期不一致的情况。
 
筛选维度：可以按 周/月/季度三个维度筛选

 
接下来看下工具的表头，可以自定义，最多有27列。

 
 

 
指标术语表

 




根据这个工具，我初步总结了以下几点：
1.首先这个数据主要是针对我们品牌下的链接数据分析，亚马逊提供了“展示量”，“配送速度”，“购物车”等之前没有公布过的数据，而且亚马逊难得的针对每一项定义解释的比较详细！有几个小点需要注意的.
 
a. 这个数据来源于”购物者的搜索行为” 其它渠道数据不会统计在内。
b.针对不同的关键词记为多次展示: 用关键词A搜，后面又用关键词B搜，算两次展示。
c. 加购的数据仅限于针对“搜索”维度的: 如顾客通过站外等一些链接进入我们商品详情，然后加购是不计算在内；
d.购买量不排除退货和取消订单: 购买之后再取消这个订单，还是算进去购买量的。
e. 它包含自然搜索商品和推广商品，但不包含“编辑推荐”、“评分最高”、“评分较高”等小部件中展示的 ASIN
f. 归因时间段为 24 小时: 如果买家进行了查询，并且已经将商品加入购物车，但在第二天才购买商品，那么此次购买便不在该指标的归因范围内。但是展示和点击量应该是算进去里面的。
 
2.  测试主图的CTR。之前我们测试哪张主图更好，一般可以用广告的看CTR情况，但是广告有个问题不同的广告类型，词等都会影响CTR 的判断。现在这个数据相当让我多一个维度判断判断我们主图，以及链接整体的点击率情况（涵盖所有一切顾客搜索端可以看到的，如标题，价格，配送时间等等）
 
注：A+里面的那个AB测试也可以测试主图的效果
 
3.关于配送速度. 我们可以对比数据，在“展示”模块到“点击”到“加购”到“购买”这一个流程中，顾客的流失比例。比如在“展示”模块到“点击”，当日达顾客从1w到500，但是两日达顾客从1w到50，一定程度上反馈了，我们这个类目对物流配送时间有一定要求的。（特别是在一些节假日的时候）
 
4.关于销量。正如上诉所说的，这个销量仅针对“搜索维度”。如果我们对比后台数据这个月我们销量是1000个，但是这个工具显示的只有400个，那么就反馈了其它维度的流量也是我们销量的重要来源，可以想办法怎么提升其它部分的流量。

5.加入购物车.我们可以看下点击之后有多少加购的,也就是顾客看到你的产品是否觉得还不错,然后加入购物车的.那这个可以作为我们分析顾客流失率的一个参考. 还有我们购物车比例很差,然后SD广告是可以定位到购物车,那么就可以结合SD广告看下能不能提升这部分占比. (如果你还知道,加购之后的顾客一般都会下单的)

6. 购物车到购买. 顾客加购之后,是不是多会购买呢?我们这个阶段流失顾客的概率是多少呢? 

补充以下,如果高客单价产品一般的顾客的流失率比较大,因为价格高顾客需要多方面对比.

7.如果有条件的话,大家可以把主要的数据, 展示量,点击量,加购,购买等等用表格记录起来,通过不通的时间周期,看下我们的数据走势. 数据好了我们做了什么动作,数据差了我们做了什么动作. (比如第五点说的我们做了SD广告,发现购物车比例大幅增加了,然后也没做什么操作,那么说明SD对购物车的数据还是有很大的影响的)
 
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大多数工具上本质上只是告诉我们一个现象，最关键的是我们知道了这些“现象”，怎么为指导我们的工作，怎么为我们工作服务，我认为这才是工具该有的意义。

 工具传送门（直接在后台搜关键词搜不到）：https://sellercentral.amazon.com/brand-analytics/dashboard/brand-catalog-performance
 
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更新：
1.目前这个数据应该是只支持美国，欧洲可以通过改站点后缀打开，但是显示的数据还是美国的
2.销量是包含广告数据的
3.目前测试无法通过搜 “search analytics" 这些关键词打开，但可以通过连接打开
4.这个工具需要品牌备案
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3月1日更新：
 
对于大家反馈比较多销量相差比较大的情况，里面的销量和真实订单不一致可能有两个因素：一。业务报告包含了“非搜索”维度的销量 二。顾客超过24小时下单，这时候销量是不会统计到这个数据里面的。

针对第二点，可以看下别的维度验证下。“大多数加购的买家没有在24小时内下单，而是犹豫了几天后再下单”，这个其实和广告的归因的逻辑有点像。比如你看SP广告，归因期是7天，你可以对比广告的数据，比如说2月20号你看到的广告订单有10个，但是今天看广告订单有15个了，一定程度说明你的产品顾客考虑周期比较久的（然后也间接验证了，真实销量和工具里面的销量的差距，有一部分是源于“大多数加购的买家没有在24小时内下单，而是犹豫了几天后再下单”）
 
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4月22日更新：
1)现象：展示量和“配送速度”对应的展示量对不上
A: 1.搜素目录分析展示的只是 “当日达”/“次日达”/“隔日达”的数据，但是标准配送和加急配送的数据是没有提供的。换个维度来说，假设产品只有一小部分两日前送达，那么说明这个产品顾客得到产品的时间都是较长的（大于两天）---如果是时效性要求比较高的产品，影响就更大了。

如下图的第一个数据，对应大于两天配送的时间的展示数量是 152140-32-11543-45960=94650，说明大部分的顾客要买这个产品，对应的等待时间是超过两天。
 

 
2）配送时效影响的程度?
A: 如下图，可以分别求出三种配送速度对应的点击率是0.40%，0.48%，0.38%，相差不是很大。


1.同理，这个方法适用于分析加购率，转化率。通过一连串分析，如果说这个比值都不大，那么可以间接说明这个产品对配送时效的要求不是很大。
2.这个分析需要注意的是，配送速度是影响顾客购买产品的一个因素而已，会存在一些人根本不在乎配送时间的长短，但是如果数据基数足够大的话，我们是有理由相信配送速度是可以影响顾客购买的行为的。
 
3）已删除（参见文末备注）

4）配送速度的应用...
最近我有一个大件的新品，卡仓库到ONT8, 邮编是92551。我输入了几个常规的邮编发现竞品的配送时效都比我快1-2天，但是我输入92551以及它附近的邮编的时候我比大多数竞品的配送速度要快1-2天。

因为ONT8是标准仓，所以这个类目老品大多数都不在这个仓库的。所以我的配送时效比它们快是因为我把货物发到ONT8这个仓库了。

接下来我们可以结合我们的订单报告，通过数据筛选可以找出我们好卖的地址的邮编。比如说我们知道20019我们顾客群体最多，那么我们把仓库卡在这个位置，是不是配送时效就快很多，在配送速度这块就比竞品有优势了.
 
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备注：第三点关于转化率和高级研究的转化率的分析，经过知友的提醒，高级研究里面的是搜索占比千分比，分析维度有偏颇，所以已经删除这一点。

高级研究的搜索占比更多可以分析一个细分市场里面的垄断程度，占比越低，Asin的垄断性越大。