どうも、yooです。
前回の記事ではセラースプライト（Seller Sprite）のキーワードマイニングの使用方法について解説しました。
キーワードマイニングの記事は以下になります。
https://funlives.net/wp/sellersprite-keywordmining/
キーワードマイニングは調べたいキーワードが事前に分かっている場合にそのキーワードについてのリサーチができる機能でした。
今回解説するセラースプライト（Seller Sprite）のキーワードリサーチはキーワードマイニングとは違って事前にキーワードを知らなくても使えるツールです。
希望の条件を入力する事でその条件に合ったキーワードをリサーチできたり、キーワードマイニングの機能に条件絞り込みの機能をプラスしたような使い方ができます。
色々な方法でリサーチができるので使い方次第ではリサーチを大幅に効率化することができます。
かなり便利なツールなのでこの記事を読んでしっかりと学習するようにしてください。
それでは早速内容に入っていきましょう。
キーワードリサーチとは
キーワードリサーチでは条件を絞って希望のキーワードを見つけることができます。
例えば「月間検索数が10,000以上で検索結果数が5,000以下のキーワードを探したい」といったリサーチが可能になります。
今回の例のように、「検索需要がある程度あって尚且つ検索結果が少ないキーワード」というようなあなたの希望する条件に合致したキーワードを発見することができます。
希望の条件で絞り込んでの検索ができるため、求めるキーワードのみが表示されるのでリサーチに掛かる時間を大幅に短縮できます。
その他にも出品したいカテゴリーを選択してそのカテゴリー内のキーワードだけに絞ったり、過去の年月のキーワードを調べることもできます。
次に、実際の使い方がイメージしやすくなるようにハロウィンを例に解説を行っていきます。
キーワードリサーチで2019年のハロウィンを調査してみる
Amazonではハロウィン時期のコスプレが物凄く売れます。
ハロウィンは初心者でも比較的簡単に利益を出すことができるので資金に余裕があればチャレンジしてみるのもいいと思います。
ということで、昨年のハロウィンのコスプレ関連のキーワードをリサーチしてみます。
手順は以下の通りです。
①昨年のハロウィン時期（2019-10）を選択
②カテゴリーは「ホビー」を選択
③キーワードに「コスプレ」を入力
たくさん売れた順に並べ替えると上位には「魔女 コスプレ」「カオナシ コスプレ」「ポリス コスプレ」などの定番のコスプレが売れているのがわかります。
その他にもその年に話題になった芸人やアニメなどのコスプレもたくさん売れます。
昨年で言うと「鬼滅の刃 コスプレ」が販売数順では13位になっていました。
「鬼滅の刃 コスプレ」の検索トレンドのグラフを見ると昨年から検索が急に伸びているのがひと目でわかります。
過去の月別の検索数と販売数を数字で知りたい場合は検索結果の右に表示されている棒グラフのアイコンをクリックします。
「鬼滅の刃 コスプレ」の過去の推移を見ると検索数でいえばハロウィン時期よりも年末や年始の方が検索されているということが分かります。
アニメのコスプレや芸人のコスプレなどはハロウィン時期だけでなく忘年会や新年会、各種のイベント等でも需要があります。
ただし、パンプキンのコスプレのようにハロウィン限定というコスプレもあるのでハロウィンでコスプレを販売するときはそういった点も考慮して仕入れる数量を決定する必要があります。
実際の販売数と数量は・・・
- 2019年10月：検索数121,216 販売数364
- 2019年12月：検索数130,093 販売数65
- 2020年1月：検索数183,138 販売数201
となっております。
まとめ
- キーワードリサーチは条件に合致したキーワードを見つけることができる
- 過去のキーワードの需要を見ることができる
- 販売数はキーワード別のAmazon全体の数字なので個別商品の販売数を調べる場合は「ライバル商品リサーチ」「商品リサーチ」を使う
以上がセラースプライト（Seller Sprite）のキーワードリサーチの解説でした。
まだセラースプライト（Seller Sprite）を使っていない場合は30％割引でセラースプライトを使用できますので試してみてください。
セラースプライトの30％Offコード：TM9018
今回はキーワードリサーチの解説になりましたが、Seller Sprite（セラースプライト）を割引価格で登録する方法とセラースプライトの全機能をまとめて解説した記事もありますので、セラースプライトに興味のある方は是非ご覧になってください。
最後までお読みいただき誠にありがとうございました。
また次の記事でお会いしましょう！
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