






广告支出虽然可以切实提高收入,但如果管理不当,也会迅速消耗你的利润。
许多品牌都面临着广告投放效率低下、目标受众定位不明确以及预算臃肿却无法产生显著回报等问题。如果你的广告支出不断增长,但效果却没有提升,那么你很可能正在白白损失利润。
关键问题是:为什么会出现广告支出浪费?
首先,什么是广告支出?简而言之,它是指投入到亚马逊付费搜索广告活动(例如商品推广、品牌推广或展示广告)中的资金,用于提升曝光度和促进销售。对大多数卖家而言,真正关心的并非广告支出的金额本身,而是如何有效地利用这笔预算。
近年来,亚马逊在美国的广告支出大幅增长。随着各品类广告竞争日趋激烈,卖家们对此深有体会。在竞争日益加剧的今天,拥有清晰的广告预算、精准的定向投放和简洁的广告系列结构比以往任何时候都更加重要。
大多数低效的竞选活动都可以追溯到三个核心问题:
1、目标定位不准和关键词不相关
如果您的广告针对不相关的搜索查询进行展示,那么您就是在为那些从未带来转化的点击付费。这种情况通常是由于以下原因造成的:
关键词研究不够深入或已经过时。
广泛匹配类型未进行管理。
未添加否定关键词。
品牌应主动优化关键词列表,以防止点击付费广告费用虚高。
2、出价疲软或出价不符
如果您的出价策略过高,就会造成超支;如果过低,则会失去展示位置,导致投放不稳定和相关性信号不佳。常见的出价相关问题包括:
竞价依据直觉而非业绩数据。
不因季节性变化而调整报价。
对不同的关键词细分市场使用一刀切的出价策略。
3、竞选结构不明
不恰当的广告系列细分会导致无法追踪广告效果或有效管理广告支出,从而造成预算浪费、重复投放和高广告支出回报率 (ACoS)。
亚马逊自身关于预算和广告系列设置的文档强调了清晰的规划和细分对于控制支出的重要性。
你无法解决你看不见的问题。首先要进行审核:
1、ACoS 和 ROAS 趋势
广告支出回报率飙升或广告支出回报率下降通常意味着:
关键词转化率不高。
每次点击成本的增长速度超过了收入的增长速度。
目标受众错误。
有助于深入了解背景信息的内部指南包括:
亚马逊ROAS 公式
亚马逊广告的ACoS和TACoS
亚马逊广告成本明细
2、搜索词报告
查阅您的亚马逊搜索词报告,并查找:
高消费但零销售额的查询。
重复出现无关词语。
来自产品定向但转化率低的ASIN 。
3、竞选重叠
多个广告系列可能针对同一组关键词,导致内部竞价竞争,从而推高您自己的广告支出。
4、预算瓶颈
如果预算过早达到上限,亚马逊会迫使你的广告系列投放低效的广告位。
1、重组您的营销活动
分段式结构便于清晰控制。构建:
自动推广活动,实现用户发现。
将ASIN 定向广告系列与关键词广告系列分开。
手动关键词广告系列按匹配类型拆分。
品牌推广活动与非品牌推广活动,以便清晰地追踪效果。
这可以减少重叠,并有助于优化广告支出计划。
2、负面关键词管理
否定关键词可以防止无关的展示浪费您的广告预算。设置系统化的过滤规则:
每周搜索词审核。
自动到手动关键词采集。
对累犯进行否定短语匹配。
3、实施数据驱动的竞价调整
使用基于性能阈值的规则:
提高高转化率、高利润关键词的出价。
降低对盈亏平衡或低利润关键词的出价。
暂停或取消花费高但销售额未超过预设阈值的关键词。
与 ACoS 和 ROAS 目标挂钩的竞价策略有助于保持长期控制。
4、改进产品详情页
即使PPC广告投放完美,如果产品页面无法转化,也会失败。请确保:
高质量图像
优化版本
价格竞争力强
大量评论
更高的转化率意味着更高效的广告支出。
5、根据盈利能力调整预算
许多卖家制定广告预算时,往往凭感觉而非数据。效果好的广告活动值得投入更多资金,而低效的广告活动则应该限制投入。
6、利用分时段投放和广告位优化
分时段投放可以减少转化率低时段的广告曝光浪费。位置调整工具可以帮助控制搜索结果顶部或产品页面的成本。
7、集中式广告支出跟踪
整合报告以便监控:
支出趋势
归属窗口
按广告系列类型划分的广告支出回报率
投资组合层面的盈利能力
持续跟踪可以防止预算漏洞被忽视。
基准测试对于确定“优秀”的标准至关重要。评估:
类别层面的平均值(每次点击费用、转化率、广告支出回报率)
季节变化
您的利润率阈值
一旦衡量标准明确,你就可以自信地做出决定:
何时提高报价
何时增加预算
何时撤退
这样可以确保每一美元的广告支出都得到合理分配。
现代亚马逊付费搜索广告不仅仅是基于规则的竞价。机器学习模型可以分析历史广告系列数据、预测需求、检测异常情况并重新分配您的广告预算。
Eva AI等工具可以自动识别转化率低的搜索词,实时调整出价,并优化各个广告系列的预算。
亚马逊自身也支持人工智能驱动的创意生成。亚马逊广告人工智能工作室(测试版)支持动态创意优化——自动测试图片、标题和布局。
此外,他们的多触点归因 (MTA) 系统利用机器学习技术,将转化功劳分配给不同的广告触点,让您更深入地了解广告支出如何真正产生影响。
因此,一些人工智能平台可以创建预测模型,根据效果趋势、季节性或竞争对手的活动来重新分配广告支出,而不是依赖人工规则。
亚马逊为广告主推出了一项地域优化 API,允许您根据不同地区的广告位百分比调整出价。这意味着您可以提高高转化率地区的出价,并降低低转化率地区的出价。
您还可以使用亚马逊营销云来运行查询并分析位置级别的数据。这有助于您发现哪些地区的表现优于或劣势,从而优化您的广告支出。
地理知识在以下情况下最能发挥作用:
你运营的是DSP(需求方平台)广告活动。
您的销售额因地区而异(例如,季节性需求、物流差异)。
你们的预算足够多,降低劣质地区的出价可以节省大量资金。
1、向 AMC 查询按城市、州或媒体市场划分的业绩细分数据。
2、找出表现最佳的“智能位置”和表现不佳的“智能位置”。
3、使用亚马逊的地理优化 API 来调整表现不佳或表现优异地区的出价。
4、使用机器学习 PPC 工具进行持续出价优化。
5、利用人工智能创意工作室,找出在不同地区点击率最高的版本。
6、使用多触点归因模型,对跨触点和地区的转化进行归属。
7、将广告支出重新分配到效果良好的区域和广告系列中。
8、审查建议,调整地理竞价策略,并增加重点地区的预算。
亚马逊PPC广告竞争日益激烈,仅靠手动更新或每周一次的调整已无法奏效。专注于亚马逊增长的代理机构会采用以下策略:
预测性竞价模型
关键词和ASIN聚类
基于队列的细分
多层否定关键词逻辑
深入的竞争对手分析
增量测试
与数百个客户合作也使专家能够识别模式并跨类别衡量结果。
随着亚马逊竞争日益激烈,您的品牌需要一个清晰的框架来高效管理预算。通过智能细分、严格的审核、数据驱动的竞价以及持续的广告支出跟踪,您可以将点击付费广告 (PPC) 转化为盈利增长的引擎。
每一美元都应该产生可衡量的影响——并推动你的品牌走向长期主导地位。
