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通过点击链接，运营者可以找到多款同类型的产品在近期上架，并且其销量稳定排名在10万名以内。部分卖家可能会认为选品流程已经结束，可以准备上架采购发FBA了，但如果这么做，就依然陷入了惯性思维中，没有真正理解选品和市场的关系。讲-步分析链接不难发现，同类型的链接上架时间大多在3~4月，经过3个月左右的运营才将链接推至1万名以内。

完成粘贴后单击“下一步”按钮，进入抓取数据环节。等待1~2分钟，爬山虎就会自动对网页信息进行试抓取和整理。最终生成的数据文件。从表格中可以看到，此处的7列数据中并没有数据化选品需要的数据。单击其他列上方的筛选按钮，即可选择删除该数据，最终只保留第2列的链接和第5列review数量进行深入采集。

关键词选品的优势是可以批量操作，快速找到大量处于上升期的链接，并能够确定产品后期广告推广的方向。劣势是部分产品前期排名变化较大，数据有一定的延迟性，不是每个ASIN的日排名都可以爬取到。此外还存在刷单等操纵排名的情况对数据产生干扰，因此需要进一步进行分析。第三方采集器可以使用爬山虎采集器、八爪鱼采集器、后羿采集器等，在此以爬山虎为例进行讲解。

删除无效数据后，因为回归分析的目的是探究不同变量对商品销量排名的影响，所以以“阶梯定价”为代表的差异化定价对商品销量排名的影响也在考量范围内，因此需要在原表格内加入一新列数据，取名为“商品价格差”，其取值为“商品价格范围(最高价)”减去“商品价格范围(最低价)”。

虽然“dress”与“women’s”两词是“dress”类目下的必要词汇，但是搜索排序19 152的词频分析中，两个词汇出现的比例也要高于搜索排序100的词频分析结果，这说明很多长尾卖家在进行标题编辑时过多使用了“dress”与“women’s”，即在标题编辑的运营功底上仍然没法像头部卖家一样熟练。

在进行商品排名分布趋势分析时，如果直接对搜索结果下的排名数值进行可视化处理，生成的图表难以获得有效信息(因为不同商品的排名数值波动太大，有的商品销量非常好，排名是个位数，有的商品很多天没有出单，排名是百万级数字)，因此需要对排名数值进行预先处理。

商品价格范围(最低价 ): 指不同ASIN在商品详情页显示的最低价格，如果商品详情页只有一个价格，那么就是该价格本身。

第三方爬虫工具采集的优点是技术门槛较低，效率较高;缺点是数据需要后期进行清洗，部分采集器在导出数据时需要收费。一般来说，爬虫工具抓取一级页面上单条数据的时间约为 0.5秒，几乎不会出现数据错误的情况。此外，自动化爬虫程序的优势在于数据的持续抓取能力，即24小时不间断抓取。考虑到爬虫工具在采集数据时将会大量占用计算机内存，因此运营者可以在工作时间以外进行抓取，不必占用工作时间。

如果运营者想要分析某搜索关键词下前100页商品的review、排名、价格的分布规律，但是自身既没有能力与资金开发爬虫程序，也没有找到合适的工具或者第三方采集器，这时就可以使用抽样采集的方法。在该案例下，运营者可以将前100页的商品设定为100个组，设每页有48个商品，可以分别抽取每组的第8个、第16个、第24个第32个、第40个、第48个的商品，那么每个组就只需采集6次，总共6x100=600次，考虑到每次采集涉及review、排名、价格3个维度，那么总共采集的数据量为600x 3=1800个。如果一个数据的采集时间为5秒，那么总采集时间约为2.5小时，1周内即可完成所有数据采集。

在商品详情页还存在一些其他的商品信息，例如五点描述信息、A+图文内容信息Q&A信息、review文本信息等这类信息在商品画像体系搭建时作用并不明显，运营者可以结合自身业务需求自行考虑是否获取这些数据。