Amazon nøkkelordundersøkelse 🔍
Gratis nøkkelordundersøkelse for Amazon-selgere. Ingen API-nøkkel – fungerer rett ut av boksen.
Installasjon
npx skills add nexscope-ai/Amazon-Skills --skill amazon-keyword-research -g
Funksjoner
- Utvinning av longtail-nøkkelord: Hent 100–200 reelle søkeord fra Amazons autofullføringsmotor
- Konkurranselandskapsanalyse: Produktantall, prisklasse, gjennomsnittlig vurdering, fordeling av anmeldelser, toppmerker
- Sesongtrenddeteksjon: 12 måneder med Google Trends-data for å identifisere høysesonger og etterspørselsendringer
- Markedsmulighetsscoring: 1–10-poengsum som kombinerer konkurransetetthet, priserom og etterspørselssignaler
- Støtte for flere markedsplasser: US, UK, DE, FR, IT, ES, JP, CA, AU, IN, MX, BR
- Nøkkelordsammenligning: Side-ved-side-analyse av flere nøkkelord
Brukseksempler
Brukere kan spørre naturlig. Eksempler:
Research the keyword "portable blender" on Amazon US
Find long-tail keywords for "yoga mat" on Amazon
I want to sell resistance bands. What does the Amazon keyword landscape look like?
Compare "laptop stand" vs "monitor stand" on Amazon US — which has more opportunity?
Analyze "Küchenmesser" on Amazon Germany
Research "water bottle" across Amazon US, UK, and DE
Arbeidsflyt
Trinn 1: Samle inn autofullføringsdata
Kjør det medfølgende skriptet for å samle inn Amazons autofullføringsforslag:
<skill>/scripts/research.sh "<keyword>" [marketplace]
Parametere:
keyword(obligatorisk): Frøsøkeordet som skal undersøkesmarketplace(valgfritt):us(standard),uk,de,fr,it,es,jp,ca,au,in,mx,br
Hva skriptet gjør:
- Spør Amazons autofullførings-API med frøsøkeordet
- Utvider med prefikser: "beste [keyword]", "billige [keyword]", "topp [keyword]"
- Utvider med suffikser fra a til z: "[keyword] a", "[keyword] b", ... "[keyword] z"
- Returnerer en deduplisert, sortert liste over reelle søkeforslag – ett per linje
Hvorfor dette er viktig: Amazons autofullføring gjenspeiler hva ekte kunder faktisk skriver. Dette er ikke gjetninger – de er etterspørselssignaler direkte fra Amazons søkemotor. Prefiks- og alfabetutvidelsen fanger opp longtail-termer som grunnleggende autofullføring går glipp av, og som ofte har lavere konkurranse og høyere intensjon.
Eksempel:
<skill>/scripts/research.sh "portable blender" us
# Returns 100-200 long-tail keywords
For forskning på flere markedsplasser, kjør skriptet én gang per markedsplass.
Trinn 2: Analyser konkurransen
Bruk web_search for å samle konkurransedata:
- Søk etter
"<keyword>" site:amazon.com– noter omtrentlig antall resultater for konkurransetetthet - Søk etter
"<keyword>" amazon best sellers price review– trekk ut prismønstre, gjennomsnittlige vurderinger, dominerende merker - Oppsummer: totalt antall konkurrenter, prisklasse (min/gjennomsnitt/maks), gjennomsnittlig stjernerangering, topp 5 merker etter synlighet
Hvorfor dette er viktig: Rått nøkkelordvolum betyr ingenting uten konkurransekontekst. Et nøkkelord med 10 000 søk, men dominert av 3 etablerte merker med over 10 000 anmeldelser hver, er en helt annen mulighet enn et med samme volum, men fragmenterte selgere. Prisklassen avslører marginpotensial – hvis alt er under $10, blir marginene syltynne etter FBA-gebyrer.
Trinn 3: Sjekk sesongvariasjoner
Bruk web_fetch på Google Trends:
https://trends.google.com/trends/explore?q=<keyword>&geo=US
Hvis Google Trends returnerer en 429-feil, fall tilbake til web_search for sesongdata:
"<keyword>" seasonal trends demand peak months
Identifiser: trendretning (stigende/synkende/stabil), sesongtopper (hvilke måneder), endring fra år til år.
Hvorfor dette er viktig: Sesongvariasjoner bestemmer kontantstrømrisiko. Et produkt som selger 80 % av volumet sitt i Q4 betyr at du trenger kapital til varelager flere måneder i forveien, og kan bli sittende med dødt lager resten av året. Økende trender betyr voksende etterspørsel og mer plass til nye aktører; fallende trender betyr at du kjemper om en krympende kake. Denne konteksten gjør et søkeord fra å være et tall til å bli en forretningsbeslutning.
Trinn 4: Syntetiser rapporten
Kombiner alle dataene i utdataformatet nedenfor.
Hvorfor struktur er viktig: Å gruppere søkeord etter intensjon (kommersiell vs. informativ vs. nisje) hjelper selgeren å forstå ikke bare hva folk søker etter, men hvorfor de søker etter det. Mulighetspoengsummen kondenserer flere signaler til ett enkelt handlingsrettet tall, men nedbrytningen bak det er det som faktisk informerer beslutningen — så vis alltid resonnementet.
Utdataformat
Presenter den endelige rapporten i denne strukturen:
## Keyword Research Report: [keyword]
**Marketplace:** Amazon [US/UK/DE/...]
**Date:** [current date]
### 1. Long-tail Keywords ([count] found)
**High Commercial Intent:**
- [keyword with "buy", "best", "vs", "for" etc.]
- ...
**Informational / Research:**
- [keyword with "how to", "what is", "review" etc.]
- ...
**Niche / Specific:**
- [long, specific keywords indicating clear purchase intent]
- ...
### 2. Competition Landscape
| Metric | Value |
|--------|-------|
| Estimated competitors | [number] |
| Price range | $[min] - $[max] |
| Average price | $[avg] |
| Average rating | [stars] |
| Top brands | [brand1, brand2, brand3...] |
### 3. Seasonal Trends
[Describe 12-month trend: peaks, valleys, stable periods]
[Note any upcoming peak seasons relevant to the keyword]
### 4. Market Opportunity Score: [X/10]
**Score breakdown:**
- Competition density: [low/medium/high] — [why]
- Price room: [low/medium/high] — [why]
- Demand trend: [growing/stable/declining] — [why]
- Niche potential: [low/medium/high] — [why]
**Recommendation:** [1-2 sentence actionable recommendation]
Sammenligning av flere søkeord
Når brukeren ber om å sammenligne to eller flere søkeord, kjør hele arbeidsflyten (trinn 1–4) for hvert søkeord separat, og presenter deretter resultatene i en side-ved-side-sammenligningstabell.
Eksempel på brukerinndata:
Compare "laptop stand" vs "monitor stand" vs "tablet stand" on Amazon US — which one should I sell?
Slik utfører du: Kjør skriptet 3 ganger:
<skill>/scripts/research.sh "laptop stand" us
<skill>/scripts/research.sh "monitor stand" us
<skill>/scripts/research.sh "tablet stand" us
Fullfør deretter trinn 2–3 for hvert søkeord, og lag en sammenligningstabell:
| Metrikk | laptopstativ | skjermstativ | nettbrettstativ |
|---|---|---|---|
| Antall langhale-søkeord | — | — | — |
| Gjennomsnittspris | — | — | — |
| Toppmerkedominans | — | — | — |
| Trendretning | — | — | — |
| Mulighetspoengsum | — | — | — |
Avslutt med en Anbefaling som angir hvilket søkeord som har best mulighet og hvorfor.
Begrensninger
Denne ferdigheten bruker offentlig tilgjengelige data (Amazons autofullføring + nettsøk). Den gir ikke eksakte månedlige søkevolumer eller salgsestimater.