在运营时如果涉及关键字优化、标题优化，或者广告优化时，因为其优化过程与产品的随机性，以及优化逻辑的模糊性，经验化运营很难准确判断一个优化行为或思路是否是可靠的。运营者很容易犯一个错误：今天我优化了xxx产品，明天这个产品出单了或销量提升了，因此这个优化是好的，以后都这么做。
这种思考明显忽略了“幸存老偏差”(例如，某一天你使用某个第三方软件将其推荐的关键字输入到某个产品的关键字栏中，这个产品的销量突然提升了，但这并不百分之百意味着该第三方软件推荐的关键字都是优秀的)，所以亚马逊运营者在进行运营优化的时候，要使过程“标准化”，结果“可视化”。
案例分析：关键字优化效果评估
假设表格左栏是产品SKU，右栏是优化相关记录，如果运营者不做一些优化过程的“标准化”。优化说明基本都属于主观性说明，比如流量最大的标准是什么，是一天流量最大还是一个月流量最大？review里最多使用的词汇标准是什么，是某一个listing的review统计还是一个类目的review统计？
因此，亚马逊运营者需要把优化过程“标准化”，需要严格定义每一个优化过程，即“控制变量”，通过严格定义使优化工作“可重复化”，继而“数据可比较化”。
A.采用了流量最大的词汇 xxx→采用了在xx类目中x月~x月流量最大的词
B.采用了Google Trends中xxx类日x月~x月搜索热度最大的词
C.采用了于 x 月~x 月，处于xxx类目前xx名大卖们最多使用的词
D.采用了于x月~x月，处于xxx类目前xx名大卖listing中出现最多的词
E. 采用了xxx软件在x月推荐的xxx词汇，使用理由为该词xxxxx
当把优化思路“标准化”后，运营者可以将上述的优化方法定义为A~E。这时就需要开始“假设检验”，假设运营者需要测验C是否有效，那么就需要把优化的结果可视化，因为一旦失去这个步骤。
虽然方法“标准化”了，且有了平均流量这种可以记录和分析的具体数值，但是随着数据的增加，纯数值化的分析需要巨大的精力，因此运营者需要把这些数据“可视化”。
在做“可视化”的工作之前，运营者首先要厘清所谓“优化有效”的逻辑关系。以上述优化记录表格为例，“优化有效”的逻辑如下：优化方法有效→平均流量增多，对于流量和出单时间有多种“可视化”的方式，本文选择使用颜色色差的方式来体现。
颜色越深代表效果越好，其颜色由深到浅分别为深绿→浅绿。对于C方法优化的关键字而言，同样采用深色到浅色的渐变。假设深绿为优化了五个词，浅绿为优化了1个词。
然后运营者就可以做出判断：如果深色对应深色，浅色对应浅色，那么证明优化方法有效。很明显以上图表基本符合这个规律，那么C优化方法就是个有效的优化方法。
综上所述，只要合理搭配色彩和文本，一张图表可以承载大量的运营信息来帮助运营者对业务进行判断，从而厘清运营的逻辑，这就是数据化运营的基本思路与方法。
