亚马逊cpc广告正常点击率是多少
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如何自动整理亚马逊PPC广告报表数据
前几天给大家分享了数据透视表分析PPC广告数据的的基本方法，今天继续来聊一聊如何根据数据表现，优化亚马逊广告，本章内容主要包括：
1、行业广告数据表现的基本水平
2、如何分析自动广告中的数据
3、如何根据数据表现调整广告策略
一、行业广告数据表现的基本水平
在分析广告数据的时候，面对这么多数据，尤其是没有经验的卖家，不知道从何开始。
卖家的第一个疑问就是：我怎么知道这些广告数据表现是好是坏，这些数据在我眼里，仅仅只是数据，还无法与业务表现联系起来。
其实，这个问题，归结到一点就是，卖家并不知道表现好的数据是在一个什么样的水平。
很多人都知道在广告数据报告里要找点击率高、转化率好的词，但怎样的数据表现才算转化率好，大家其实不太清楚，却又非常想了解一下行业水平。
不同的运营人、不同的类目、不同的站点、不同的运营时期数据指标表现都不尽相同，所以绝对的ppc数据表现标准其实是没有的。
说一句非常实在的废话：ppc运营数据的标准在每个运营人的心中！
但是对于很多卖家，特别是新手来讲，还是需要有一个数据基准，才会心里踏实一些，毕竟没有太多的经验作为指导。
现在我简单说一下关于亚马逊关键广告数据指标”达标“的水准：
点击率：一般点击率在0.4%的水平，算是一个相对合格的listing，如果在0.4%及以下，你需要考虑一下listing本身的问题。
转化率：保守一点，这个我自己一般设定的是8%的转化率，一般是10%及以上。
ACOS：这个真的没办法具体界定，很多人都说控制在10%-25%算是比较好的，但我还是那句话：目标ACOS值还是根据产品的收支平衡点来确定，这是相对合理的方式。?
以上仅作新手参考，请记住这不是绝对的衡量标准！
二、如何分析自动广告中的数据
跑自动广告的目的，无非就是四个：
1、从触发机制来看：
告诉亚马逊机器，这是我的产品，麻烦按照lisiting文案中的关键词收录一下。
2、从展示位置来看：
自动广告大部分出现在相关产品listing详情页面，这样促进关联流量。
3、从数据分析来看：
在不知道哪些词转化率比较好时，跑自动广告是最高效的一种寻找“好词”的方式，因为它根本不需要你添加广告关键词，就能从广告报表里跑出一堆关键词。
4、从客户搜索词来看：
客户搜索词千奇百怪，可能给你更多的关键词，或许还能带给你选品的灵感。
在我们分析数据报表的时候，重点来看一下customersearchterm。
在客户搜索词这一列中，包含两类词：一类是"看不懂“的乱码，一类是正常的客户搜索关键
关联ASIN码
这些“乱码”符号，其实关联产品的asin码，我们的产品广告与这些asin进行关联，出现在它们的商品详情页的下方。
这些asin码，如何利用呢？
1、查看asin产品的相关性
首先你要做的是去看看这个asin对应的产品，是不是与你的产品类似。如果你发现亚马逊给你的关联流量，其实是一些不相关的asin，那就要考虑你自身的listing的描写是不是跑偏了。
2、对比listing优化情况
仔细查看对方Listing的标题、图片、五点、review、描述，对比自己Lisitng与对方产品的差别。取长补短，不断优化自己的listing文案。
另外，有的卖家会问：对于那些点击率很高，但是转化率很低的关联asin，如何才能做到不与它产生关联？
有些人想到了在自动广告中设置否定关键词，否定这个asin，理论上说得过去，但是实际应用中，又会有多少人是通过搜索asin去寻找产品呢？
所以妥善的解决办法，要么是你继续优化listing，包括有竞争力的价格、review；要么就是通过修改Listing,减少与这个关联asin的相似度。
客户搜索词
通过客户搜索词，我们就可以挖掘更多的优质的关键词，如何来分析这些优质关键词，
三、如何根据数据表现调整广告策略？
调整广告的策略有很多种，今天我主要从转化率和最大限度节省广告费的角度，为大家分享PPC优化的方法。
在此之前，需要跟大家来梳理相关数据指标的含义：
1、产品收支平衡点与广告支出的关系
产品收支平衡点：利润=产品售价（＄30）-成本(＄10）-亚马逊费用（＄12），即利润是＄8。
如果现在投放广告，每卖出一个产品，最高广告费用支出是8美金，超过这个数，通过广告销售这个产品，就是亏损状态。
与之对应的acos=广告支出/广告销售额=8/30=27%，只有ACOS控制在这个数之内，才有盈利空间。
2、CPA
（看到这个英文缩写，学会计的朋友脑海里想到的估计是注册会计师）
在这里，CPA（CostPerAcquisition）=spend/order,即获得每一个订单转化所需要的费用。这个指标是根据亚马逊广告数据再加工，主要用于看每一个订单获取的广告成本。
3、其它指标
ClickThroughRate(ctr)=Clicks/Impressions
CostPerClick(CPC)=spend/Clicks
ConversionRate(CR)=Order/Clicks
注：在分析手动广告的keyword时，建议不要用数据透视表求平均值的方式算以上比例数据指标（CPA、CTR、CPC、CR)，可以直接按照上面的公式用excel函数计算，准确性更高。
接下来回到数据透视表，按照上篇文章讲到的方法，把表格形式转化成自己想要的样子后，我们把这些数据复制-粘贴到新的sheet中。
举例：
比如我想分析手动广告中keyword的表现情况：
首先，用数据透视表把keryword的基础数据求和，然后通过：全选数据→”复制“→”选择性粘贴（值），生成一张新的sheet。
其次，在新的sheet中，根据已有数据，算出CTR、CPC、CR、CPA、Acos各指标的值。
最后，从节省成本的角度，我们来看一下这些数据：
通过把CPA“降序”排列（与分析acos是一个意思），我们会发现排在第一的关键词CPA是13.54美金。
这意味着通过这个关键词，每卖出一件商品，需要花费广告费13.54美金。
但是在上文中我们分析得出，销售每一件商品广告支出超过8美金就亏损。这样看来，这个关键词的花费高了很多，ACOS也是相对比较高。
亚马逊acos会对产品有影响吗
这个理论公式上，我们可以看出来一个产品的ACOS是和竞价成正比，和产品售价以及产品的转化率成反比。这就不难看出我们产品在降低ACOS的方法无疑从这个三个方面入手进行优化。
我们看第一个因素：CPC出价这个完全是由亚马逊系统以及我们市场竞争的程度决定的。但是这个CPC的价格不是一个恒定的值，有经验的老卖家会注意到CPC的出价会随着广告的单量以及自然单量的增加会不断的降低。那这里就涉及到了一个还决定于CPC出价的一个决定因素就是广告关键词的质量得分。
意思是这个关键词的权重会影响CPC的最终出价。广告关键词的权重属于亚马逊A9算法的机密，我们只能大概地猜测这个权重和什么有关系，其中几个重要的点击率，转化率，以及产品的评价反馈等因素相关。广告的质量得分是一个未知数，我们不必要去深究。（有人会说这个质量得分既然未知我们怎么进行CPC出价来知道我的广告位置。这个是有办法测试出来的，广告坑位对应的价格。这一章就不展开细讲）
第二个因素：产品的转化率，我们做电商离不开的一个话题就是产品的转化率，转化率贯穿整个产品的生命过程，可以肯定的说，我们与竞争对手拉开差距和距离的就是在产品转化率上下功夫，那么对于产品的转化率究竟是和哪些因素有关系，如果要说到转化率方面的影响因素，这里面可能要几个篇幅来详细的探讨与转化率相关的一些细节的知识。这一篇不进行展开讨论。转化率大致的和产品售价，图片，文案，主图视频，A+页面，评价，星级，QA,以及市场的整体竞争程度，广告的转化以及和广告所在的坑位等有关系。
第三个因素：产品的售价，谈到产品的售价，产品的售价取决于竞争市场的整体的价格。
如果你的产品独一无二，那么你有充分溢价的优势，如果你的产品同质化太严重，一搜一大把，势必追踪会导致价格战。
亚马逊PPC广告是如何运作的
亚马逊的赞助广告采用的是pay-per-click的收费方式，缩写起来就是PPC。PPC的收费方式只有在广告被消费者点击的时候才会收费。我们卖家熟知的CPC(cost-per-click)也是一样的收费方式。
除了按照PPC收费的广告，还有一种被称为PPM的广告方式。这种方式在facebook一类的社交平台上很常见。每有1000个使用者看到了广告发布者的广告，那么平台就会进行扣费。
羊了个羊作者每天广告收益有多少
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亚马逊广告为什么不能经常优化
亚马逊广告虽然可以进行优化，但可能存在一些限制和挑战，使得频繁的优化不太可行或有效。以下是几个可能的原因：
1.数据积累时间：广告优化通常需要依赖大量的数据来做出有根据的决策。而在开始阶段，可能需要一定时间来积累足够的数据量，以便评估广告表现并确定下一步的调整。
2.广告平台限制：亚马逊广告平台可能对优化频率设置了限制。例如，可能有一些广告活动需要经历特定的时间周期才能进行更改，或者某些优化只能在特定的时间段内进行。
3.成本效益考虑：频繁的广告优化可能会导致额外的成本和工作量。每次更改都需要投入时间和资源来监测和分析结果，并确保是否产生了预期的效果。在某些情况下，频繁的优化可能会超过潜在的收益，从而不划算。
4.稳定性和连续性需求：一些广告策略可能需要持续的展示和稳定的流量，以实现品牌曝光、竞争力和市场份额的增长。频繁的优化可能会导致广告展示的中断或不稳定，从而影响到整体效果。
尽管如此，亚马逊广告仍然可以进行有针对性的优化。建议根据实际情况制定一个合理的优化计划，并在数据积累后进行有目的性的调整。此外，监测和评估广告表现的关键指标，以及与其他因素（如市场变化、竞争对手等）的综合考虑也是优化的重要因素。
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