今天来看看，如果我发现一个成功的竞品图，想要做出类似的图片既符合自己产品风格又避免直接生硬照搬，怎么做？ 基于之前的文章提到的解构竞品图片视觉策略的内容 如何逐帧解构竞品图片视觉策略加上AI图片工具现在已经发展得越来越成熟了很多AI模型都支持对图片的分析我们把这个流程分成三个步骤：分析（拆解成功的竞品图元素）生成（把爆品元素融合生成自己的背景图）合成（合成完整的产品图）说说这三步的逻辑 1. 分析 这里的分析不需要人工，只需要上传一张需要模仿的图片让AI把这张图的构图、场景、光影、色彩、风格等元素结构出来即可为什么不直接让AI生成呢因为要注入自己的产品差异，直接生成会导致输出效果更不可控所以先分析，再进

如题，为什么这么说因为无脑直接加了预算后，很多情况是预算跑的更快了但单量并没有同比例增加甚至转化率和ROI降低了拿个最近的案例供大家参考（分析不一定正确，欢迎大家评论区讨论）如下图，这个产品在1月8号超预算后直接操作广告的同事加了一倍多的预算在其他变量不变的情况下，对比8号前7天和后7天的数据，转化率下降10%，CPO涨了$1而且结果不仅仅是单量下降，增加的预算依旧是正常花完以这个为切入点，那为什么增加了预算后反而没有如我们所愿带来新的订单，反而广告效果变得不好了首先说下广告活动的基本情况这是一个长尾词广泛匹配活动，开了一个月的时间，用的是固定竞价策略目的本来就是为了捡漏长尾词的拓展词流量所以在低预算下，跑出来的

最近看到很多人说listing要从关键词堆砌转变成符合Cosmo能够理解的语义匹配但是目前为止没有看到有人完整的说怎么样做好listing的语义匹配甚至很多人不知道，亚马逊Cosmo的常识知识图谱是怎样构建的又是怎么用将用户各种各样的复杂意图变成算法系统能够理解的结构化数据回答这个问题我们还是回到亚马逊官方对于Cosmo的定义和它的工作机制COSMO 系统是构建的是一个以用户为中心的常识知识图谱（本质上并没有完全替代A9，关键词依旧重要）算法通过挖掘海量用户行为（如搜索-购买和共同购买）来发现用户的心理动机和购物意图，并将这些复杂的数据结构化在这中间，亚马逊Cosmo通过15种结构关系去理解listing而这15

这是一个无论是新手还是资深运营都会反复思考的问题大家都理解广告的目的之一就是通过购买额外的流量和转化从而促进关键词自然排名的提升那为什么自然排名到了top位还要继续投放？自然排名靠前不等于一直有稳定曝光自然排名是由近期的动销和点击转化等数据指标决定的一旦广告停了，流量下降，排名就可能被竞对反超 关键词自然排名到了top位意味着广告策略的转变从花钱买已经有的流量，变成用付费巩固流量和扩大流量 亚马逊的页面是广告位和自然位共存的你不投的位置肯定会被竞品占据流量也会被竟对抢走，曝光量容易被削弱，甚至掉出首页特别是在移动端，一屏就几个产品自然位+广告位共存的状态更容易实现“霸屏”用户的注意力会被曝光多次的产品吸引，无形中

有人说rufus卖家无法干预，所以很多人不重视严格来说，任何算法层面的东西作为普通卖家，都没有办法干预但是为什么在A9时代，大家要堆词、埋词、shua销量其实本质也只是使用这些手段去符合算法的运行逻辑，甚至达到“欺骗”算法的目的虽然无法干预rufus的推荐答案但是在理解rufus运行逻辑的基础上再去针对性的调整listing，也算是间接的人为干预 1. Rufus 是如何“思考”的 Rufus 的工作流可以简化为：意图识别 -> 上下文检索 -> 答案生成 -> 推荐行动Rufus 在构建答案时，会综合以下信息源并提向用户提供答案显性语料：Listing 的标题、五点描述 (Bullet Poi

系统对链接关键词的收录，是链接能够触发到的所有流量的基石之前有个小伙伴问了我关于收录的问题今天把亚马逊收录再系统性的讲一遍 一、两种收录的底层逻辑 在传统的A9算法逻辑下亚马逊对产品的收录分为两个静态收录和动态收录 1. 静态收录 亚马逊系统成功抓取并识别了你Listing埋藏的关键词（标题、五点、后台ST等），并将其存入后台数据库这个时候，你的ASIN就与一系列的关键词建立了关联检查静态收录的方法很简单 在前台搜索框输入ASIN + 关键词，如果能搜到，说明已静态收录静态收录的逻辑是基于文本关键词匹配收录覆盖范围主要来源于下面几个模块：标题五点描述长描述/A+后台Search Terms其他属性类目节点如果发

很多运营认为年终报告就是把一年的销售额贴上去但年终报告不应该仅仅是展示自己做了多少业绩更应该知道自己创造了什么，这是自己能力能够在接下来的运营直接复刻使用的体现如果报告非要有个结构，那我认为至少要包括这两个部分 第一是数据 + 逻辑归因第二是复盘 + 明确规划 PS：不仅使用于亚马逊运营，跨境电商其他平台的运营也是可以参考的 1. 数据 + 逻辑归因 不要写流水账，先将核心指标的达成情况体现出来同时要做年与年，月与月的数据对比，也就是同比和环比。

为什么要分析竞品广告打法？因为通过分析竞品的打法，不仅可以帮助自己制定差异化策略更重要的是可以用别人的钱验证过的经验，看看自己的产品广告怎么打能少走弯路，少交学费（并不推崇直接复制任何广告打法，别人的成功无法复制，本文仅作思路参考）正常操作我们无法直接进入竞品的广告后台看他的投放、Bid和Budget但通过前台数据结合第三方反查工具，反推出竞品的广告架构 先提供我自己的一个简单的分析链路：流量--->词--->位置 一：流量结构分析 看看竞品的流量结构，判断流量来源通过第三方工具查看竞品的总流量词数量中，自然流量词与广告流量词的占比同时看看广告词和自然流量词的排名位置情况一般会有三种情况： 1. 强

一开始用付款-报告库下载出来的交易报告核算，只算到了退款部分的值和亚马逊报送的数据接近收入和订单部分差距很大后来看了很多人分享，要用配送-亚马逊配送货件报告核算收入最后一顿操作收入、退款、订单这些数据都核对上了，误差在0.2%之内说说核算步骤吧 1. 报表准备 首先需要准备三个表：配送报告、交易报告、汇率表这三个表的下载路径：配送报告：配送 -> 销量 -> 亚马逊配送货件 -> 查看下载 -> 选择具体所需的报告下载.csv文件交易报告：付款 -> 报告库 -> 账户类型选“标准订单”-> 报告类型选“交易”-> 选择具体所需的报告下载.csv文件。

大家调整广告的时候有没有面对几千行广告数据，却无从下手的感觉明明有很多的数据，却很难下结论，做出判断这个词花了 $7.5 没出单，要否定吗？还是再等等？这个词 ACOS 很高，但是只点了一次，是否掉吗？我想这是很多亚马逊运营，特别是新人最真实的感觉淹没在数据的海洋里，却渴死在判断的沙漠中在没有AI辅助的情况下传统的 Excel 筛选其实很低效：按花费降序，看到了大词按 ACOS 降序，看到了一堆长尾词很难快速分辨出哪些是“虚假的繁荣”（高流量低转化词）哪些是“利润的蓝海”（低CPC高ROAS词）这样的优化不仅仅浪费时间，也同样让漏看的无效流量，悄悄吞噬利润 那如何让AI辅助我们快速的去做判断？ 首先解决第一个问题

首先说一下K-Means 这个概念原本是一种机器算法，本质是一个分类工具K代表想要分的类别数量Means代表每一类数据的中心点，我把它理解为一个聚类简单的理解：比如银行将客户分成“理财达人”、“月光族”和“储蓄能手”三类那如何分呢，显然通过姓名或者地区显然是不科学的那就找一些属性来衡量，如消费金额和存钱频率，然后把这些属性相似的人聚在一起，就可以完成上上面提到的三类分组那这就给我们一个启发平时我们一个广告组有多个词的话，有时候在调整bid百分比的时候，会显得无从下手，调高了，担心某些词跑到不想要的位置调低了，又担心某些词跑不出数据还有预算的管理同理，有时候某些cpc本身就高的词一直占据大量的预算加减预算的操作上，

如题关于这个问题，我总结了下面两个原因1. 本身产品问题比较冷门的类目或者非日常消费品，我自己之前的产品，开30个vine几个月下来都没有人领，除了类目比较冷门，我怀疑这种类目的vine测评者是不是也比较少这个原因大家都很容易理解，主要说说第二个原因2. 定价问题实际上，高客单的产品，很多vine测评者反而会酌情领取我不知道大家对这个怎么理解因为有些人可能会说Vine不是免费送的吗，高客单不是更容易被领取吗实际上对于美国站的vine来说，他们领取Vine产品也是要计税的，而且是按原价交（这是一个重要的知识点，下面会展开说说）所以，Vine对于他们来说不是免费的以他们的视角来说，这是他们通过交税得来的，而且他们同时

购物车丢失的原因有很多，其中一个就是调价价格波动超过15%会触发平台价格监控机制单次大幅提价（超20%）可能被判定为价格异常，从而直接导致购物车丢失但是今天发现有个产品，sale price（优惠价格）到期了，直接用your price（原价）在销售然后就没单了，点进前台去看，发现购物车丢了（图片来源：Amazon）一开始怀疑是产品绩效和跟卖问题，但是页面并没有跟卖记录之所以没有想到是your price的原因是因为，这个链接之前也有sale price 到期之后以your price销售，购物车也没丢但是这次排查了其他可能导致购物车丢失的影响因素后，发现只有your price是变动的，于是把sale pric

亚马逊广告竞价越高，排名越靠前这句话对吗？在你没有触达基础竞价要求之前，我认为可以这么理解但是很多情况下，它并不完全准确你会发现，你加竞价加到一定程度之后，你的广告曝光不会很大的变化甚至会变少，而且广告表现也不会随着竞价提高，变得更好我们排除广告位已经在第一位的情况（当然这种情况下也不会去加竞价）实际上竞价和曝光可能是正态分布关系的（起码我自己产品的数据是这样的）先来看两张图（我自己的产品数据，大家可以通过分析自己的产品是否也是同样的情况）（产品A的CPC和曝光关系图）（产品B的CPC和曝光关系图）通过两个产品的数据，大家发现没有，竞价和曝光基本呈现正态分布关系在竞价达到正态分布最顶端的值之前，曝光会一直增加，但

亚马逊最近在品牌分析中的的 Demographics（人口统计） 板块推出了新功能，支持按 ASIN 级别搜索和查看买家特征在保证数据真实的情况下为什么这么说，因为这些数据是用户自愿分享的，如果用户随便填的话数据就失真，至于这部分数据的获取亚马逊是如何进行的、具体的情况怎么样的，不得而知当然在其他地方我们也无法获取到这些信息，所以目前这些数据还是有意义在的从品牌维度到Asin维度的细化，个人认为这个功能真正让卖家可以了解具体产品的用户画像，甚至可以说是精细化运营的一个里程碑式的更新但是功能的使用有点小门槛第1点和第2点门槛基本过滤掉了铺货型FBM卖家对功能的使用1. 店铺需要注册Brand Registry，这个