亚马逊在添加关键词时，会发现亚马逊向卖家推荐了许多亚马逊认为与卖家的产品相关的关键词，除了提供类别和建议投标外，它还将为卖家提供Impression rank（IR）和Impression share（IS）这两个关键词。
事实上，这两个指标并不是徒劳的。卖家可以直接认为卖家在这个词中的机会指数相当于卖家是否有改进的空间。前提是卖家首先判断这个词是否与卖家的产品相关。卖家首先选择。这个选择相当于卖家的初步假设。卖家选择这个关键词的目的是为了高出价和高预算，卖家选择的单词在一段时间内的转换是否能达到卖家的预期？因此，卖家不能先考虑ACOS，因为卖家的目的是判断卖家在亚马逊认知人工智能系统中是否认为这个与卖家产品高度相关的词。卖家需要验证这一观点。
回到上面的亚马逊推荐关键词，这些关键词是亚马逊通过卖家的自动广告识别卖家的产品，如果卖家的自动广告性能很差，意味着卖家的标题质量很低，标题五点很多地方埋词不准确，然后图片也有问题，导致自动广告识别不准确，这次卖家的手动广告推荐词更不准确。
因此，当卖家发布手动广告时，亚马逊推荐词的属性和相关性反映了卖家的列表搜索引擎优化是否做得很好，然后卖家是否发布了自动广告。有很多推荐的关键词。卖家可以去后台看看。这种现象特别体现在推荐的列表上。
如果卖家的LSQ指数相对较高，自动广告的分数也相当高。此时，卖家的列表词将出现与准确性高度一致的现象，因为准确的单词和短语是包容性的，不会有非常离谱的单词与卖家的列表关系不大。
如果卖家的列表分数和自动广告分数较低表明这两个方面做得不好，然后手动部分的推荐词出现了许多不可思议的相关词。
问题是，如何使用这些指标？如何判断？
这个IR指标Impression rank和Impression share指数反映了卖家在这个词上推荐给卖家，卖家认为卖家还有机会和卖家的listing相关的词吗？卖家有机会占据更多的impresion吗？这个指标实际上是在回答卖家的问题。
以上就是小编整理的亚马逊推荐词和关键词的竞价调整策略，希望对你有所帮助。
