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，很难准确判断一个优化行为(思路)是否是可靠的，我们很容易进入一个误区:今天我优化了x x 产品，明天这个产品出单了、销量提升了，因此这个优化是好的，以后都这样做。
这种行为明显有“幸存者偏差”(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，这个产品突然就卖爆了，但这并不意味着该第三方软件推荐的关键字百分百都是优秀的)的情况存在，所以我们在进行运营优化的时候，要使优化的过程“标准化”，优化的结果“可视化”。
案例分析:关键字优化效果评估。
如果我们不做一些优化过程的“标准化”，那假设表格左栏是产品 SKU，右栏是优化相关记录，该 Excel 表格很有可能是这样的。
优化说明很多是很主观的，比如什么属于流量最大，是一天流量最大还是一个月流量最大?什么属于 review 里最多的词汇，是某一个 listing的review 统计还是一个类目的 review 统计。
因此，我们需要把优化过程“标准化”，需要严格定义这些优化过程，即“控制变量”，像做科研一样，通过严格定义使我们的优化工作“可重复化”，继而“数据可比较化”:
A.采用了流量最大的词汇×××→采用了在××类目中×月~×月流量最大的词。
B采用了GoogleTrends 中×××类目×月~×月搜索热度最大的词。
C.采用了于×月~×月，处于×××类目前××名大卖们最多使用的词。
D.采用了于×月~×月，处于×××类目前××名大卖 listing 中出现最多的词。
E.采用了×××软件在×月推荐的×××词汇，使用理由为该词×××××。
当把优化思路“标准化”后，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”。假设需要测验 C 是否有效，那么需要把优化的结果可视化，因为一旦失去这个步骤，我们的运营工作表格很可能是呈现以下状态。
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，因此需要把这些数据“可视化”。
在做“可视化”的工作之前，首先要厘清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:优化方法有效一平均流量增多，对于流量和出单时间有多种“可视化”的方式，这里我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灰一浅灰。颜色越深代表了平均流量越大。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深灰色意味着用 C 方法优化了五个词，浅灰色意味着用 C方法优化了一个词。在 Excel 单元格的条件格式中，提供了色阶的功能，可以帮助我们快速做出一张可视化表格。这里对于 C 方法优化的关键字数量，可采用深灰到浅灰的渐变深灰为优化了 5个词，浅灰为优化了1个词;对于优化后平均流量也采用相同格式进行填充，颜色越深代表效果越好。通过对表格中第二列数据进行降序排列.最终可以得到一张运营工作表格:
然后我们可以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。很明显上图基本符合这个规律，那么C优化方法就是个有效的优化方法。
所以在合理搭配色彩和文本的基础上，一张表格可以承载大量的运营信息来帮助运营者对业务进行判断，从而理清运营的逻辑。
