亞馬遜數(shù)據(jù)分析之PPC廣告數(shù)據(jù)分析的5個維度-ESG跨境

在亞馬遜數(shù)據(jù)分析中，PPC廣告的分析尤為重要，對于廣告的表現(xiàn)，大家最關心的應該就是Acos(廣告花費與廣告銷售額的比值)，廣告行為可以看成一種對產(chǎn)品的投資，Acos越小，代表著廣告投資的回報率越大。 那今天的文章就以此作為開頭。先跟大家分享一個我曾經(jīng)遇到過的一個案例：如果面對這個問題你的第一反應是降價的話，那么我相信看完這篇文章應該能多少改變你的想法。我們先看下廣告優(yōu)化前的表現(xiàn)：

其實22.65%這個Acos對某些賣家來說并不算高，但由于站點，產(chǎn)品等因素，我認為Acos還能進一步降低，那么該如何操作呢？這是我的優(yōu)化動作：將競價從0.45€提升到了0.8€。以下是廣告優(yōu)化前后的表現(xiàn)：

我們再來看看調(diào)整價格前后的表現(xiàn)：

通過上圖可以看出，在提高競價以后銷量（柱形）有了很明顯的增長，Acos（折線）在調(diào)整初期有所波動，但最終朝著較低的趨勢發(fā)展。是不是很神奇？我并沒有像大家所想的那樣降低競價，反而提高了價格，但最終結果不僅銷售額增加了，而且Acos還降低了6.5個百分點。那些第一反應是降價的朋友一定想問, Why? 為什么在產(chǎn)品自動組的Acos過高的情況下，提升競價反而會降低Acos？在回答這個問題之前我先給出一個理論，這個理論是我提出的，就暫且叫它“Lawrence-Theory”吧（捂臉）

就這案例而言，在我分析過廣告報表數(shù)據(jù)之后發(fā)現(xiàn)問題并不是因為廣告的轉化率低導致的，而是由于廣告的流量太分散（出現(xiàn)了很多個關鍵詞），但就每個關鍵詞而言，他們的曝光和點擊還遠遠不夠，所以我增加了競價，讓每個關鍵詞都得到了充分的曝光和點擊，最終的結果就是銷售額增加的同時Acos也下降了。通過這個案例我想說的是：在優(yōu)化廣告之前我們需要先搞清楚是什么原因?qū)е铝藦V告目前的問題，為了不被Acos這種表面的數(shù)據(jù)結果所迷惑，我們需要對廣告的數(shù)據(jù)進行分析，這也就是今天的主題：廣告的數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化

一、數(shù)據(jù)的收集與整理

圖中每個報表都有各自的使用場景，在分析優(yōu)化廣告時最常用的是Search Term報表。（億數(shù)通后臺對所有廣告報表進行了整合分析）廣告的數(shù)據(jù)可以每天查看，但優(yōu)化頻率不可太頻繁，通常選擇1-2周優(yōu)化一次。原因有三：

1. 每次調(diào)整過廣告后機器學習機制都需要一段時間來重新適應新的競價；
2. 一周內(nèi)每天的情況可能各不相同，可能周末會比周內(nèi)流量要大，轉化率也不一樣。
3. 廣告數(shù)據(jù)具有滯后性，在客戶點擊廣告之后的一段時間之內(nèi)購買了產(chǎn)品，都會算到廣告銷售中。SP廣告為7天，品牌推廣和展示廣告為14天。

二、數(shù)據(jù)分析步驟

1.數(shù)據(jù)分析的前提是需要有足夠多的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量越小，展現(xiàn)的結果偶然性就越大，與真實情況的誤差就越大；數(shù)據(jù)量越大，表現(xiàn)出的情況就越接近真實情況。例如，某一個關鍵詞只有一次點擊、一次轉化，這就能說明這個關鍵詞的轉化率就是100%嗎？當然不能，因為數(shù)據(jù)量太小，所以這個結果的偶然性就很大。2.通過自動組檢測Listing觀察不相關詞占的比例，若基本上都是不相關的詞或不相關的Asin，Listing極有可能存在很大問題（標題&后臺Search Term這三點的影響最大）.可根據(jù)展現(xiàn)出來的不相關詞的共同特點來猜測問題所在，并驗證。但是自動組的數(shù)據(jù)沒有問題并代表Listing一定沒問題，我們的Listing不僅需要給亞馬遜系統(tǒng)看（幫助亞馬遜正確識別我們的產(chǎn)品，正確的抓取關鍵詞并正確的分配流量給我們），還需要給我們的客戶看（是否能展現(xiàn)出打動客戶的賣點）。最終還是要以實際情況來對我們的Listing進行優(yōu)化。Listing的質(zhì)量決定所進入產(chǎn)品頁面的流量的轉化率，這也是想做好廣告的前提，轉化率過低的產(chǎn)品，它的廣告你就是讓貝索斯親自來優(yōu)化都好不到哪去。3.判斷曝光比例是否均勻同一個廣告組中，廣告在進行過一段時間的運行后，流量會逐漸向表現(xiàn)好的的關鍵詞集中，個別表現(xiàn)好的詞會“逐漸吸走”大部分曝光的機會，導致其他的詞曝光太少從而無法得到有用的數(shù)據(jù)。面對這樣的情況我的解決辦法有三：1)一個廣告組不要添加過多的關鍵詞（5-10個比較合適）；2)可以視情況將不同的關鍵詞分成兩個廣告組;3)增價競價，待關鍵詞曝光足夠多（怎么也得3000+吧）以后再對廣告進行優(yōu)化4. 從CTR的維度來分析數(shù)據(jù)CTR能極大的影響廣告的質(zhì)量分（對同一個廣告位進行競拍時，質(zhì)量分越大的廣告組所需要的競價越?。晕覀冃枰葘TR進行分析優(yōu)化，優(yōu)化CTR需要曝光量足夠大，此時的CTR才更接近真實情況。我的個人習慣是曝光量小于3000的不進行優(yōu)化（需要根據(jù)自己產(chǎn)品以及所在站點的實際情況來定），曝光量大于這個值時，若CTR低于平均水平，視情況決定是否否定，考慮的點有：關鍵詞的相關性、是否出單、Acos高低等。5.從CR的維度來分析數(shù)據(jù)CR不僅會影響廣告質(zhì)量分，還會影響到Listing的質(zhì)量分，影響自然排名，影響亞馬遜是否會給產(chǎn)品分配更多流量等等。分析CR需要以足夠多的點擊量作為基礎并結合Acos進行分析：1）高點擊，無轉化的關鍵詞可以否定；2）高點擊低轉化的次需要分析是詞的問題還是Listing的問題，如果問題無法解決，可以降價；3）高轉化的詞可以考慮放進精準組單獨提高出價以增加出單。這里對廣告數(shù)據(jù)的分析順序進行下小結：曝光量→點擊量→成交量→Acos曝光量是一切數(shù)據(jù)的基礎，只有足夠多的曝光，我們才能得到足夠多的點擊，有了足夠多的點擊，我們才能得到足夠多的成交，只有足夠多的成交后，Acos才接近真實水平。且才能以此作為根據(jù)對廣告進行優(yōu)化。為什么呢，因為從曝光到成交經(jīng)過了好幾個步驟，每經(jīng)過一個步驟，流量就會進行大量損耗，這個情況跟營銷漏斗理論是相似的。

上圖是我的一個朋友發(fā)給我的，據(jù)說是來源于亞馬遜的內(nèi)部數(shù)據(jù)。從圖中可以看出從開始的搜索曝光到最后的購買成交，流量損耗達99.44%，在這樣一個情況下，如果一開始的曝光量得不到保障，那流量到不了最后一步購買就已經(jīng)損耗沒了，所以曝光量才是一切數(shù)據(jù)的基礎。

三、如何控制Acos:

上圖展示了Acos最終是由關鍵詞的競價（每次點擊費用是由競價控制的）、轉化率以及產(chǎn)品銷售價所控制的。故降低Acos的方法就有以下三種：1.降低競價由于降低競價會相應減少廣告曝光，所以這個不是首選之策。2.提高轉化率優(yōu)化Listing, 否定無效流量，這些都能提高廣告的轉化率，由于提高轉化率沒有任何負面影響，所以這才是上策！3.調(diào)整銷售價通常產(chǎn)品銷售價與轉化率呈負相關，所以價格的調(diào)整需視情況而定，最終目的是讓轉化率與銷售價的乘積整體進行提高。關于這個公式其實有很多玩法，大家可以研究下，在我以后的文章中也可能會講到。以下是一些個人的想法：廣告的作用不僅僅只有促進銷售而已，僅據(jù)我現(xiàn)在所掌握的廣告用法就有七八種（流量閉環(huán)、測主圖、測Listing、推自然排名、測熱銷款、了解產(chǎn)品實際應用場景等等），目的不同，衡量的指標當然也就不同，所以Acos并不是衡量廣告表現(xiàn)好壞的唯一指標，還需視廣告目的來定，只要最終目的達到了，就是成功的廣告。廣告的表現(xiàn)的好壞也需要結合所處時期來判斷。例如，產(chǎn)品廣告剛開啟三天，你就因為它Acos過高或者是沒有出單就認定廣告表現(xiàn)不好，這也不符合客觀規(guī)律。一個廣告真正變得成熟（穩(wěn)定出單）往往需要1-2個月的時間，再怎么說Amazon的Maschine Learning和AI機制也需要點時間了解產(chǎn)品和優(yōu)化流量的分配吧?？偨Y：優(yōu)化廣告需要根據(jù)不同問題而采取不同的措施，不可受教條所束縛。正如電視劇《亮劍》中的一句臺詞：良將用兵若良醫(yī)用藥，病萬變，藥亦萬變。優(yōu)化廣告亦是如此。只要大家了解了廣告的這些底層邏輯之后，我相信大家以后對廣告的“藥方”也能信手拈來。（來源：賣哲倫跨境）

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