１、結論を先に
アマゾンは、このデータをまったく公開していません。つまり、すべてのソフトウェアはアマゾンでの研究に基づき、Amazonデータ精度を高くするために、独自のアルゴリズムを構築してデータを導き出しています。
この記事を読もうとしているということは、真実を知りたいと思っているのでしょう。客観的に言うと、どのソフトウェアがAmazonデータ精度が最も正確であるかを証明する方法はありません。なぜなら、アマゾンはこのデータをまったく開示しておらず、すべてのソフトウェアはアマゾンの研究に基づき、独自のアルゴリズムでデータを導き出しているからです。
したがって、Amazonデータ精度にこだわることは意味がありません。重要なのは、ソフトウェアの使い方を学ぶことであり、そのデータの正確性に焦点を当てる必要はないのです。
アマゾンのセラーセントラルのブランド分析データを見るとわかりますが、アマゾンが提供しているのは、検索ボリュームの具体的なデータではなく、検索回数のランキングです。
画像：アマゾンセラーセントラル
具体的なデータは日々変化しますが、順位が変わっていなければ問題ありません。一部のセラーは、セラースプライトと他のソフトウェアのデータを比較し、驚くべき違いを見つけたと感じるかもしれません。しかし、この方向性は間違っています。
２、複数のソフトをどのように使うべきか？
業務を補助するために複数のソフトを使う場合、どのソフトがAmazonデータ精度が最も高いデータを持っているかを比較するのではなく、それぞれのランキングを比較するべきです。それはどういう意味でしょうか？
例えば、ある用語Aを検索したとき、セラースプライトでは一定期間に800件の検索があり、H10では1000件と表示されるとします。この場合、両方のソフトがこのAという用語が最も検索されている単語であると考え、どちらもランキング1位だと認識するべきです。
その後、この用語を利用するかどうかを決定できます。では、なぜ800と1000の間にある200の違いにこだわる必要があるのでしょうか？
データに基づく運営は非常に重要ですが、データにこだわりすぎることは無意味だと考えます。例えば、セラースプライトを使ったランキングの見方を見てみましょう。
「キーワードマイニング」機能で、 知りたいキーワードを入力します。
検索結果は、検索ボリュームに基づいてソートされます。すると、以下のような結果が得られます。
右側のデータの絶対値を見る必要はありません。おおよその参考値、つまり、検索数が高いか低いかを把握できれば十分で、具体的なデータにこだわりすぎる必要はないのです。
最も重要なのは、左側のランキングを見ることです。すべてのソフトウェアが同じランク付けされている限り、どれも正確だと考えましょう。
「すべてのソフトウェアのキーワードランキングは同じですが、公式アマゾンのデータとは異なるのではないか？」という疑問を持つ人もいるかもしれません。
まず第一に、誰も公式データを取得することはできません。つまり、誰もそれが異なることを証明することはできないのです。
「それが本当に同じではない場合はどうなるのでしょうか？市場に出回っているソフトはすべてAという単語が1位だと言っていますが、アマゾンの実際のデータではAという単語は10位だとしたら、どうすればよいのでしょうか？」
その場合、すべての競合が市販ソフトのデータを利用しているため、誰もが同じ状況にあり、商品の売れ行きにも影響を与えることはありません。気にする必要はないのです。
３、最後に
セラースプライトとH10のような他のソフトウェアのAmazonデータ精度を比較する際、アマゾンは具体的な検索ボリュームデータを公開していないため、すべてのサードパーティソフトウェアは独自のアルゴリズムとアマゾンプラットフォームの理解に基づいてデータを推定していることを明確に認識する必要があります。
そのため、単純にデータの絶対値を比較しても、実用的な意味はありません。それよりも、これらのソフトウェアが提供するキーワードランキングに注目すべきです。なぜなら、これらのランキングは市場動向や消費者行動をより深く理解するのに役立つからです。
1. 絶対値よりもランキングに注目すること：ソフトウェアによって検索ボリュームの値は異なるかもしれませんが、重要なのは、そのソフトウェアがすべて、あるキーワードを最も人気があるとみなしているかどうかです。すべてのソフトウェアが同じキーワードを最高位と表示しているなら、そのキーワードに注目する価値があります。
2. 意思決定を補助するソフトウェアの利用：ソフトウェアによって提供されるデータ分析は、唯一の基礎ではなく、意思決定プロセスの補助ツールとして使用されるべきです。市場の直感と経験を組み合わせて、最終的な決断を下すべきです。
3. データの限界を理解すること：すべてのソフトウェアが一貫したランキングを出していたとしても、そのデータがアマゾンの公式データと完全に一致する保証はありません。しかし、すべてのセラーが同じソフトウェアを使用しているため、スタートラインは公平であり、競争力に影響を与えることはありません。
4. データの柔軟な利用：キーワードをマイニングする際には、特定の値よりも検索ボリュームの相対的な大きさに注目すべきです。セラースプライトのようなソフトウェアの検索ソート機能を利用して、潜在的に人気のあるキーワードを素早く特定することができます。
5. クリティカルシンキングを維持すること：データに基づく業務は、効率と効果を向上させる方法ですが、データに頼りすぎてはいけません。批判的思考を維持し、実践的な状況や個人的な経験を組み合わせることで、これらのツールをより効果的に活用することができます。
結論として、最も重要なのは、どのソフトウェアを選ぶかではなく、これらのツールをどのように使って運営戦略を最適化し、市場での競争力を向上させるかです。データの絶対的な正確さにこだわるよりも、ソフトウェアが提供する洞察や傾向分析にもっと焦点を当てるべきではないでしょうか。
まとめ
• データの相対性を重視: キーワードの検索ボリュームの絶対値にこだわらず、相対的な順位に注目しましょう。
• 複数のソフトを比較: 複数のソフトウェアを使い、それぞれのランキングを比較することで、より精度の高い分析が可能になります。
• 意思決定をサポート: ソフトウェアのデータ分析は、最終的な決定をサポートするツールであり、市場の直感や経験と組み合わせることが大切です。
• データの限界を理解: データは常に完璧ではないため、その限界を理解しつつ、柔軟に活用することが求められます。
• 批判的思考の維持: データに依存しすぎず、批判的思考を持ちながらツールを活用し、実践に活かすことが重要です。
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