亚马逊广告不是玄学

创业   科技   2024-10-30 17:05   福建  
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作者 蓝海亿观

亚马逊广告是一门玄学,玄之又玄,神乎其神,这一说法曾一度流传于卖家群体之中。

确实,在实际运营中,亚马逊广告有许多令人无法捉摸的地方。

广告出现在首页了,效果反而变差了;广告不调不打紧,一调就出事,不理它,反而稳定下来了;总有一些关键词没有任何曝光量,哪怕持续增加竞价,就是没有曝光。

令人难以捉摸的是不同关键词和广告组合对于订单转化“贡献度”问题,虚虚实实,真真假假。

比如,顾客在购买服装、玩具、礼品等“浏览型产品”时,很喜欢“挑挑逛逛”,会用很多关键词来搜索,如七分袖”“铜纽扣”“蕾丝边”“皮质”“紧身”“宽松”等,翻了一页又一页,对比了一件又一件,终于,在搜索某个关键词之后,在某个页面下单了。
图源/亚马逊北美站上的“裙子”相关搜索结果页面

同样,我们为了推广一个产品,打出了“组合拳”,同时投放几种不同类型的广告(SP、SB、SD、DSP等)之时,顾客可能看了一下这个广告,点了一下那个广告,就是没有下单,在第三次看到某一个广告时,终于下单了。

此时,问题来了,顾客搜了那么多关键词,看了那么多次广告,到底哪个关键词和广告,对订单转化的“功劳”更大?

在一般情况下,我们往往会把成交的“功劳”,归于最后促成订单的那个关键词或广告上,这一做法,叫作“最后触达归因”。顾客们之前搜索的词,看到的广告,几乎是不算“功劳”的。

这显然不太公平,也不科学。

好比早餐吃包子,前面吃了三个包子,后面又吃了第四个包子,终于吃饱了。那么,我们不能说前面三个包子跟“吃饱”这件事,没有任何关系。

但话说回来,如果我们承认这些“过程关键词”或“过程广告”的“功劳”,那么,它们的“功劳”分别有多大?后面我们要“论功行赏”,给预算时,如何划分预算?

这一切,似乎跟玄学一样,令人难以捉摸。

直到我们使用了亚马逊营销云(Amazon Marketing Cloud ,后简称AMC),去“透视”顾客的购物“旅途”(Journey)之后,才看到了许多细节,包括顾客在什么页面逗留了多久,搜索了几次,切换了哪些关键词,看了哪些广告等。终于,“玄学”的面纱,被慢慢揭开了、

举一个智能咖啡机的例子。

我们在亚马逊后台发现,该产品许多订单的成交,是因为顾客搜索了“buy kitchen smart coffee" 这一长尾词。按照以往的逻辑,我们将“功劳”都归于这个“出单词”。

然而,顾客在此之前搜了哪些词?这些词会起到什么作用? 这是我们必须探究的问题。

我们通过亚马逊AMC生成的关键词搜索路径分析报告,就看到了“成交前”的情况。我们发现,在消费者接触“buy kitchen smart coffee" 这个长尾词之前,先搜索了“coffee”这个大词。
来源:《巧用 “外援” ,提升广告运营优化效率》 课程系列 -- 如何利用AMC数据优化广告投放?》课程PPT截图(亚马逊广告 x DSP Winner)

同时,我们观察到,顾客通过“先搜‘coffee’再搜‘buy kitchen smart coffee’”的路径,所产生的购买次数最多,达到了1256次,甚至超过了“coffee makercoffee maker ”的搜索路径。这说明,“coffee”这个大词,对于订单成交有很大的“助攻”作用。

同样,我们可以用亚马逊AMC,去“透视”“多种广告组合”下的转化路径的细节。

举个例子,一个纽约州的顾客在OTT(互联网电视广告)看了一次我们的广告,但没有产生购买,我们不想流失这个顾客,因此用亚马逊DSP广告(一种跨越亚马逊站内外的广告形式)进行再营销,再次触达该顾客两次(假如一次是站外的新闻网,一次是其他渠道),终于,我们的产品在顾客的心智中“种草”了,但是,他还想再了解一些细节,于是又在亚马逊上搜索关键词,再次看到了我们的SP广告,最后点击下单购买。
来源:《巧用 “外援“,提升广告运营优化效率》 -- 如何利用AMC数据优化广告投放?课程PPT截图(亚马逊广告x DSP Winner)

用亚马逊AMC生成的数据报告,我们才得以“透视”这一过程,否则,按照我们以往的“最后触达归因”的做法,往往会把该订单的“功劳”算在最后促成交易的SP广告之上。

这可能导致我们会得出一个不太正确的结论,认为处在最后一环的SP广告的ROAS(广告回报率)最好,接着持续加大对它的投入,而对在前面打先锋、做侧翼辅攻的广告(DSP、SB、SD等)给很少的预算,甚至直接“断供”,停掉了这些广告。

这样一来,我们营销漏斗上层的口子无法打开,那么,很快就达到了销量的天花板,很难实现业务增长。

为了帮助卖家“透视”更多广告细节,揭开所谓的玄学面纱,亚马逊广告放了一个大招,请了一个“外援”团队(广告合作伙伴),联合打造了《巧用 “外援” ,提升广告运营优化效率》一系列课程。

本课程免费,可以识别文末”海报二维码,通过“文末”的“阅读原文”方式观看。
这是亚马逊首次在一个系列中邀请到不同的广告合作伙伴进行分享,下文是各个伙伴们在课程中分享的精粹部分。

01.

通过AMC,打开亚马逊广告的“天眼”


卖家在投广告时,能够“透视”的消费者行为细节越多,广告往往投得越好。

在常规的广告后台数据报告中,卖家只能看到消费者购物“旅途”(Journey)中的最后一站,因此,订单成交的“功劳”,往往会归于最后被点击的广告(最后触达归因)

这是广告的一个巨大的盲区,尤其是卖家进行跨越站点投放DSP广告(从亚马逊到谷歌、社交媒体、流媒体等)时,这一盲区会更大。

在盲区中行走,往往走不好,甚至会摔跤。

亚马逊营销云(Amazon Marketing Cloud,简称AMC)解决了这一系列的痛点,帮助卖家站在高点,以鸟瞰万物的视角,“透视”消费者购物旅途的“全过程”。

其所透视的数据颗粒度,精细到了User lD(用户层级)和日志级别(log-level) ,即记录了消费者每一次浏览、停留、点击、加购、切换关键词等“全过程行为”。

那么,亚马逊AMC是如何帮助卖家“透视”消费者购物“旅途”呢?[ 以下内容主要来源于:《如何利用AMC数据优化广告投放?》课程(Amazon x DSP Winner) ]

一、识别关键词“搜索路径”和广告“最佳转化路径”

1.如上文所述,我们通过亚马逊AMC,可以“透视”顾客下单之前的“搜索路径该顾客先搜索了哪几个关键词,最后又用哪个关键词下单的,同时,也可以了解到,不同搜索顺序下,所产生不同的购买次数。

另外,当我们用多个广告一起打“组合拳”时,可以通过AMC可以“透视”到,顾客先点了哪几个广告,最后下单的广告是哪一个。最重要的是,我们能够知道,哪几类广告组合在一起,产生的购买最多

2.认识转化路径上每一个广告的“贡献值”:例如,“视频→SP→DSP”这一广告路径中,DSP广告是“最后触达转化”,而前面的视频广告、SP广告是“辅助转化”。“辅助转化”的广告,对最终的转化,都有自己的“贡献值”,对其起到了铺垫、“助攻”和“打先锋”的作用。
来源:《巧用 “外援” ,提升广告运营优化效率》 课程系列 -- 如何利用AMC数据优化广告投放?》课程PPT截图(亚马逊广告 x DSP Winner)
通过亚马逊AMC生成的这个表格,可以让一些卖家认知到“辅助转化”广告的转化价值、各自的转化率等,根据这些数据,卖家可以对广告做出有效的调整:

(1)当“辅助转化”广告>“最后触达”广告,那么,说明曝光和铺垫是足够的,但“最后触达”广告的“弹药不够”(转化阶段)可以增加预算投入;

(2)当“最后触达”广告>“辅助转化”广告,那么,说明曝光和铺垫阶段的“弹药不足”(认知和考虑阶段),应该增加流媒体(Streaming TV)、在线视频(Online-video)、社交媒体(Lfie Style)等方面的投入。

3.科学地分配不同广告的预算:前文提到,常规的归因,基本上是“最后触达归因”,将功劳都归在最后成交的那个环节上。

如今,卖家可以通过AMC,采用“马尔科夫链”等更科学的分析法,先确认“不同广告类型带来的销售贡献(例如:广告销售额或 ROAS),然后,结合多触点分析(例如:广告浏览路径)、人体神经网络(例如:下单人群的规律共性),大数据分析(如参考学习市场的预算分配规律),得出最优广告组合预算分配建议

来源:《巧用 “外援” ,提升广告运营优化效率》 课程系列 -- 如何利用AMC数据优化广告投放?》课程PPT截图(亚马逊广告 x DSP Winner)
4.分析不同形式广告组打出“组合拳”的效果:如下图,DSP广告、SP广告和SD广告打一个“组合拳”,可以触达3万+用户,不过,其转化率仅为中游水平,为0.33%,而当所有广告一起打,转化率最高,可达到了1.55%。此外,还有各类广告的不同组合、重叠的效果。
来源:《巧用 “外援” ,提升广告运营优化效率》 课程系列 -- 如何利用AMC数据优化广告投放?》课程PPT截图(亚马逊广告 x DSP Winner)
我们根据这些数据,结合上文中提到的“最佳转化路径”可以以做出“增减广告类型”“调整特定广告预算”的决定,比如,在Hulu等渠道投放Video广告,给看电影的观众,先留下产品(品牌印象)如果他们感兴趣了,看完电影后,可能会到亚马逊上搜索,了解并下单。

二、亚马逊AMC还可以透视一系列有价值的数据:广告展现频次、触达用户数、受众人群(年龄、受教育等)、不同地域转化情况等:

1.广告频次、触达用户等数据:如下图中,第三个广告活动的展现频次为3,触达了7896个用户,产生了305次购买,此外,还能显示出了曝光量、转化率等。

来源:《巧用 “外援” ,提升广告运营优化效率》 课程系列 -- 如何利用AMC数据优化广告投放?》课程PPT截图(亚马逊广告 x DSP Winner)
2.自定义受众包:即将选择一系列的人群,投放相应的广告,比如“点击了关键词,但没有买的人群”,“加入购物车,未购买的人群人群”,“看过广告A和B未购买的人群”,“看过上层广告,未看过上层广告的人群”,等等。这些人群,在亚马逊站内广告后台,是无法看到和自定义的。
来源:《巧用 “外援” ,提升广告运营优化效率》 课程系列 -- 如何利用AMC数据优化广告投放?》课程PPT截图(亚马逊广告 x DSP Winner)
总之,AMC数据更为细致,深入到消费者行为的“毛细血管”,为卖家提供科学的参考。

值得注意是,这些数据,是基于卖家过往的历史数据得出来的,因此,非常具有个性化的适用性,差不多等同于每个卖家的“私人订制数据”,因此,卖家A的AMC数据,未必适用于卖家B,此外,一个卖家阶段A的数据,未必适用于阶段B。

关于AMC数据,如何在广告方面更多实际应用,亚马逊广告团队请了三个“外援”合作伙伴,由他们提供了精彩的解读,识别文末海报二维码或者文末点击“阅读原文”免费听课
利用AMC优化广告投放亚马逊广告x DSP Winner)

二、利用AMC优化预算分配亚马逊广告 x Xmars

三、:利用AMC拆解营销问题亚马逊广告 x Pacvue)

02.

捕捉多SKU“浏览型产品”的出单关键词


多SKU投放广告,是很多卖家会遇到的情况。

尤其是“浏览型产品”,往往会有很大体量的SKU。例如,一位厦门服装卖家就透露,他们手头上的SKU稳定在2000+,以在颜色、尺寸、设计图案等方面满足不同顾客的个性化需求
图/某快时尚卖家的一款裙子的众多变体(来源:亚马逊北北站搜索结果页)

什么是浏览型产品呢?服装、玩具、床单、礼品等,都属于这类产品。

那么,什么是浏览型产品呢,我们之所以将它们称为浏览型产品,是从消费者视角来看的。

当消费者要购买这类产品时,喜欢挑挑选选,想逛街一样慢慢“逛”,比如美国达拉斯州的一个年轻女子要买一件连衣裙。她往往会将亚马逊当成一个“发现工具”,输入某个关键词并搜索后,不断翻页,以看到各式各样的连衣裙,包括直身群、斜裙、‌吊带裙,或者休闲款、‌正式款、‌复古款等。

她也可能是奔着带有某类特定属性的连衣裙去的,她讲究“舒适性”,可能会搜索“棉”“真丝”等,她喜欢“悬垂性”,可能会搜索“欧根纱”“雪纺”,她重视“设计感”,可能会搜索“印花”“碎花”“蝴蝶图案”等。

玩具、床单、礼品等类型的产品,其情况也很相似。

如此众多的SKU和搜索关键词,给经营“浏览型”产品的卖家,带来很大的广告挑战:

一、流量呈分散化、流量入口多,难以制定广告策略:

1.单一关键词的流量小,转化率低:“浏览型”产品的属性很多,顾客的个性化需求也很多,几乎是千人千面,因此,他们搜索的关键词是各式各样的,导致浏览型产品的“出单关键词”不仅多,而且散,每个关键词都可能“均沾雨露”,但也带来的问题,即单一关键词的流量较小,转化率较低

2.流量跳转和流失多,: 浏览型产品的顾客,倾向于先“逛”后“买”,顾客经常会翻页,或者点击一些跳转页面,导致页面跳转或流量流失,这决定了,能够出单的广告位置,不限于头部的搜索页面,而第二页、第三页、第四页,乃至更靠后的页面上的广告,也可能促成出单。

以上两种情况,与标准型产品(标品)有重大差异。标准型产品的关键词数量少,在流量方面有很强的“二八效应”,比如保温杯、钢笔等产品,几个头部关键词可能占据了80%的流量,而其余大量关键词的流量仅为20%。

二、体系化的广告框架搭建难:多SKU的产品上新频率一般比较高,旺季与淡季交替时(比如秋冬款与春夏款),导致广告框架要不断重新搭建;

三、广告框架搭建并投放后,总体的管理较难:SKU多,导致广告策略不好平衡,过于粗放式地管理,往往使广告无法细化、调整,导致损失,过于精细化的广利,无法覆盖众多关键词和流量入口,最终导致无法提升销量、

针对以上问题,课程中提供了一系列解决方案:

一、找到精准的顾客,并找准代表顾客真正需求的“出单关键词” 亚马逊检索商品,主要基于“文本匹配”的原理,例如,一个顾客要购买“Leather Bag”,那么,亚马逊会先把包含“Leather“和“ Bag”的商品检索出来,接着,把同时包含“Leather+ Bag”的商品检索出来,将其视为比较符合消费者需求的商品,并进行排序。

浏览型产品的关键词很多,很分散,比如一件衣服,有人搜“七分袖”,有人搜“五分袖”,有人搜“圆领”,也有人搜“V领”,因此,我们无法在整体上把握顾客会用哪些“特定关键词”搜索,并产生了购买。

课程中建议,针对个性化的产品,可以先通过亚马逊(手机端)“找相似产品”的功能,找出直接竞品或相似竞品。
来源:《巧用 “外援“,提升广告运营优化效率》 – 如何为多SKU品类提升广告管理优化效率?课程PPT截图(Amazon x Quartile)

第二步、 先找到一定数量的竞品ASIN,比如先找5个竞品ASIN,然后利用关键词调研工具,输入与我们产品相似品的ASIN,就会得到一份 包含出单关键词以及出单ASIN报表的报告,用于后续的广告投放。

二、搭建广告框架:大词与中长尾词分开创建广告活动:

1.对于流量大词,一个定向(Targeting)创建一个广告活动:大词流量很大,比如帽子中的“beach hat”。如果大词放在一起,或者大词和小词一起放在一起,出价、广告位置、预算等比较难控制。

2. 将词根相近,代表共同属性的长尾词,放在一个广告活动中投放:浏览型产品的长尾词体量非常庞大、繁杂,代表不同的需求属性或者需求场景,如果不加区分地混合地投放,就会很杂乱,很难对广告进行科学管理,因此,我们可以用 特征词分析工具,进行词根属性“筛选”“归类” 筛选出有相同词根的关键词,例如“度假”(vacation)“ 运动”“沙滩”等分类,然后放在一个广告活动中投放。

这样做,能够让亚马逊会更快识别你的标签,更加了解你产品背后的人群画像是什么,然后进行精准的匹配和推流。

比如,比如我们产品的目标人群是“经常有沙滩中休闲娱乐的女性”,我们对投放的词语进行上述的精细化筛选和管理,那么,亚马逊会对这类人群的匹配会更加积极。

来源:《巧用 “外援“,提升广告运营优化效率》 – 如何为多SKU品类提升广告管理优化效率?课程PPT截图(亚马逊广告 x Quartile)
三、推荐使用瀑布流广告:浏览型产品的需求千人千面,顾客在购买这类产品时,往往喜欢“逛”,浏览完一页后,往往会继续翻下一页,其所搜索的关键词也是“多而散”。因此,占据搜索页第一页广告位置,未必有很好的转化,因此,我们的目标是卡住第二页、第三页、第四页等位置,像瀑布一样不断“流”向消费者。

我们可以根据不同颜色、尺寸等维度建立的变体ASIN,然后将同一父体下的子体,创建在一个广告活动中,然后使用课程中提到的工具, 生成“瀑布式”广告结构系统就会帮助这些广告卡住“Other Place”上,而不是“Top of Search”的位置上,会形成“瀑布流”广告效果,一层又一层,持续不断扑面而来,促成较好的转化。

更多关于浏览型产品广告投放的更多内容,文末请识别文末海报二维码或者点击阅读原文观看《“外援“》系列课程:如何为多SKU品类提升广告管理及优化效率亚马逊广告x Quartile 

03.

巧用 “外援”系列免费课程,帮助卖家跳出“信息茧房” 


除了以上内容之外《巧用 “外援” ,提升广告运营优化效率》课程系列,还包含了更多精彩课程。这也是亚马逊首次在一个系列中邀请到不同的广告合作伙伴,分享他们对于亚马逊广告的知识、经验和解决方案,旨在帮大家跳出自己的“信息茧房”,带来不同的视角与启发。课程主要覆盖两大主题:

一、如何使用广告工具提升运营效率二、如何利用利用数据洞察优化广告业绩

在这两大主题下,延伸了八个不同的细分话题。八个主题及课程核心内容总结如下(可识别下图二维码,或者点击文末“阅读原文”,免费观看)

并且该课程完全免费,还有机会获取工具免费试用以及广告优惠券等福利。
如何申请福利:

1.观看完每节课程后,点击右下角的蓝色“问卷”按钮并填写问卷;

2.填写问卷后,会出现“文件下载”选项。点击“下载”,微信扫码填写申请试用所需的信息,等待工作人员联系。

现在点击“阅读原文”,或扫描海报中的二维码,即可观看《巧用 “外援” ,提升广告运营优化效率》系列,获取更多精彩内容!

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