About this video
Hinglish version. Find the search terms that spent money without bringing orders, choose the right negative match type, and apply carefully scoped negatives with ScaleSKUs. Chapters 0:00 Find searches worth reviewing 0:25 Use a settled reporting window 0:53 Read the evidence, not just the label 1:28 Choose match type and scope 2:00 Apply the reviewed selection 2:27 Build a weekly cleanup habit ScaleSKUs connects your Amazon Seller Central and Amazon Ads account to the AI you already use, such as Claude, ChatGPT or Gemini, over MCP. Ask in plain language, review the evidence, and approve every change. ▶ Start your 30-day free trial: https://scaleskus.com/mcp ▶ Watch in English: https://youtu.be/uYi2JRB_5IM ▶ Full playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLeK0PZLFzrS0
Transcript
Search term report तभी उपयोगी होती है जब वह आपको बेहतर निर्णय लेने में मदद करे। इस lesson में हम ऐसे searches ढूंढेंगे जिन्होंने पैसे खर्च किए लेकिन orders नहीं लाए, सही negative match type चुनेंगे, और तीन सोच-समझकर तय किए गए changes apply करेंगे। शुरुआत एक सामान्य seller के सवाल से करते हैं: कौन से searches मेरा पैसा खर्च कर रहे हैं बिना orders लाए, और किन्हें मुझे pay करना बंद करना चाहिए?
शुरुआत reporting dates से करें। हाल के clicks पर orders बाद में भी आ सकते हैं, इसलिए कल का zero-order search और एक settled period का zero-order search एक जैसे नहीं होते। यहाँ ScaleSKUs पंद्रह अगस्त से तेरह सितंबर की window use करता है। इस report में लगभग चौवन हज़ार रुपये का zero-order spend सामने आता है। यह एक review pool है, यह वादा नहीं कि हर रुपया बचाया जा सकता है।
हमारा पहला काम है असली waste को उन searches से अलग करना जिन्हें और context की ज़रूरत है। हर row को ध्यान से देखें: search term, उसका campaign, clicks, spend, orders, और यह भी कि वह इस account में कहीं और convert हो रहा है या नहीं। पहले तीन candidates में पैंतालीस से उनसठ clicks हैं, कोई attributed order नहीं, और उसी window में इस account में कहीं और भी कोई conversion नहीं।
मिलाकर ये लगभग पाँच हज़ार एक सौ आठ रुपये के हैं। कुछ exceptions भी हैं। जो term किसी दूसरे campaign में convert करता है, उसकी जाँच ज़रूरी है, और stockout की वजह से भी orders miss हो सकते हैं। ये समस्याएँ किसी irrelevant search से अलग हैं। अब वह follow-up सवाल पूछें जो action तय करता है: negative exact क्यों, phrase क्यों नहीं, और इसे कहाँ add किया जाएगा?
Exact एक narrower intervention है। Phrase उस phrase को contain करने वाले और searches को भी block कर सकता है। इस example में evidence तीन specific queries को support करता है, इसलिए हम उनके source ad groups में negative exact use करते हैं। Duplicates add करने से पहले existing negatives भी check करते हैं। इससे एक छोटा, समझने योग्य change बनता है जिसे बाद में review किया जा सके।
अब एक स्पष्ट instruction दें: उन तीनों को उन ad groups में negative exact के रूप में add करें जो आपने identify किए हैं। Result में हर query, उसकी destination, और applied status दिखती है। दो cashew ad group में हैं; तीसरा pista ad group में है। ScaleSKUs फिर opportunity list दोबारा check करता है। वे तीन queries अब नई negative opportunities के रूप में नहीं दिखतीं क्योंकि account अब इन changes को पहचान चुका है।
इसे एक weekly routine बनाएं। candidates के एक छोटे group की समीक्षा करें, exceptions को ध्यान से देखें, केवल वही changes apply करें जिन्हें आप explain कर सकें, और date record करें। अगली review में उन queries पर spend देखें, affected campaigns में overall orders देखें, और यह भी देखें कि budget अब कहाँ use हो रहा है। नतीजा judge करने से पहले attribution को settle होने दें।
आपका practice task है: तीन searches review करें, हर एक के लिए scope चुनें, और एक ऐसा search explain करें जिसे आप रखेंगे। यह reasoning किसी बड़ी list को simply clear करने से कहीं ज़्यादा valuable है।
More videos
4:48
Action Forensics · ScaleSKUs MCP Academy #20
1 Oct 2026
4:41
Rule Coordination · ScaleSKUs MCP Academy #19
1 Oct 2026
4:42
Scope Validation · ScaleSKUs MCP Academy #18
1 Oct 2026
4:44
SP SB Intent · ScaleSKUs MCP Academy #17
1 Oct 2026
4:48
Competitor Fit · ScaleSKUs MCP Academy #16
1 Oct 2026
4:35
Serving Diagnosis · ScaleSKUs MCP Academy #15
1 Oct 2026