独立站如何”窃取”竞争对手的流量？Google Ads 关键词规划师完整教程

📌 Pin it

操作步骤：

1. 打开 Google Ads 后台（https://ads.google.com）
2. 点击左上角的 工具图标
3. 在菜单中找到 Planning（规划） 部分
4. 选择 Keyword Planner（关键字规划师）

为什么使用这个工具？

• 谷歌官方数据，100% 准确
• 免费使用（需要 Google Ads 账户）
• 提供真实搜索量数据
• 显示竞争度和出价建议
• 支持多国家/地区查询

📌 Pin it

操作步骤：

1. 在 Keyword Planner 主界面
2. 点击 “Discover new keywords”（发现新关键词）

两种发现方式对比：

📌 Pin it

操作步骤：

1. 在”Discover new keywords”页面
2. 点击顶部的 “Start with a website” 标签

为什么这个方法这么强大？

因为谷歌会自动帮我们：

• 爬取竞争对手的网站内容
• 分析他们的产品分类
• 识别他们的核心产品结构
• 提取所有相关的关键词
• 计算每个关键词的商业价值

📌 Pin it

操作步骤：

1. 输入网站地址

在 “Enter a website or a page” 框中输入竞争对手的网站，例如：

2. 选择语言和国家

• Language: 选择 English (default) 或目标语言
• Location: 选择 Canada、United States 或目标市场

3. 选择分析范围

4. 点击 “Get results”

📊 实际案例：

📌 Pin it

操作步骤：

1. 查看结果概览

结果页面会显示：

• Site: www.anker.com
• Location: United States
• Language: English
• Search engine: Google
• Date range: Dec 2024 – Nov 2025

2. 设置时间范围（可选）

3. 添加过滤器

你可以在 “Refine keywords” 侧边栏中设置过滤条件：

• 排除成人内容：Exclude adult ideas ✓
• 搜索量筛选：设置最低月搜索量
• 竞争度筛选：Low/Medium/High
• 出价范围：筛选高价值关键词

4. 下载关键词数据

📊 数据表格包含的关键指标：

技巧 1: 批量分析多个竞争对手

1. 分别导出 3-5 个竞争对手的关键词数据
2. 使用 Excel 或 Google Sheets 合并数据
3. 删除重复关键词
4. 按搜索量或出价排序
5. 找出所有竞争对手都在用的高价值关键词

技巧 2: 寻找内容空白

将竞争对手的关键词与你现有的内容对比：

• 他们有但你没有的关键词 = 内容机会
• 他们排名好的关键词 = 优先优化对象
• 高搜索量但竞争低的词 = 快速获胜机会

技巧 3: 季节性关键词挖掘

使用日期范围功能查看：

• Q4（10-12月）：发现旺季关键词
• 同比数据：预测明年趋势
• 月度波动：规划内容发布时间

下载完 Google Keyword Planner 的 CSV 文件后，你可以用这段 Python 代码快速分析数据：

📋 完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 文件路径 - 修改为你的 CSV 文件位置
file_path = "D:/data/Anker_Google_Ads_Keyword_Stats_2025-12-10.csv"

# 读取 CSV 文件
# 跳过前 2 行，文件编码为 UTF-16，分隔符为 Tab
df = pd.read_csv(file_path, skiprows=2, encoding="utf-16", sep="\t")

# 转换数值列为数字类型
df['Avg. monthly searches'] = pd.to_numeric(
    df['Avg. monthly searches'], errors='coerce'
)
df['Top of page bid (low range)'] = pd.to_numeric(
    df['Top of page bid (low range)'], errors='coerce'
)
df['Top of page bid (high range)'] = pd.to_numeric(
    df['Top of page bid (high range)'], errors='coerce'
)

# 清理 YoY change 列（去除百分号）
df['YoY change (num)'] = (
    df['YoY change'].astype(str).str.replace('%', '', regex=False)
)
df['YoY change (num)'] = pd.to_numeric(df['YoY change (num)'], errors='coerce')

# ============================================
# 提取 Top 5 关键词（按月搜索量排序）
# ============================================
top5 = df.sort_values('Avg. monthly searches', ascending=False).head(5)

top5_selected = top5[[
    'Keyword',
    'Avg. monthly searches',
    'YoY change',
    'Top of page bid (low range)',
    'Top of page bid (high range)'
]]

print("🏆 Top 5 Keywords by Avg Monthly Searches:")
print(top5_selected)
print("\n")

# ============================================
# 计算中位数
# ============================================
median_low_top5 = np.median(top5['Top of page bid (low range)'].dropna())
median_high_top5 = np.median(top5['Top of page bid (high range)'].dropna())

median_low_all = np.median(df['Top of page bid (low range)'].dropna())
median_high_all = np.median(df['Top of page bid (high range)'].dropna())

print("💰 Median Bids Analysis:")
print(f"Top 5 - Median Low:  ${median_low_top5:.2f}")
print(f"Top 5 - Median High: ${median_high_top5:.2f}")
print(f"All Data - Median Low:  ${median_low_all:.2f}")
print(f"All Data - Median High: ${median_high_all:.2f}")

# ============================================
# 可选：导出分析结果到新的 CSV 文件
# ============================================
output_path = "D:/data/Top5_Keywords_Analysis.csv"
top5_selected.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
print(f"\n✅ Top 5 关键词已导出到: {output_path}")

1. 进入 Google Ads → 找到 Keyword Planner
2. 选择 Discover new keywords → 发现关键词功能
3. 点击 Start with a website → 切换到网站分析模式
4. 输入竞争对手网站 → 选择国家和语言，使用整个网站
5. 下载关键词数据 → 获取完整的关键词清单和数据指标