亚马逊PPC广告生命周期及如何用Tableau仪表盘快速分析数据报表

在刷单越来越难的今天，大家都在寻找流量的突破口，而亚马逊正在大张旗鼓的宣传站内广告。同时，亚马逊后台PPC广告的更新一直在进行，这也让很多卖家不断加大对站内PPC广告的投入。

说到如何寻找流量，我们不妨用四个维度进行划分：站内，站外，免费，付费。下图的四象限坐标轴涵盖了基本的流量获取渠道。从大的框架来分，无非是站内流量和站外流量。再加上推广的投入，分成了免费和付费。从站内免费的角度来说，可以从站内页面寻找突破口，关键词搜索的入口，Best seller的推荐，具体到产品页面的关联推荐，可以用 yasiv.com 查找相关产品。从站内付费的角度，主要是广告，秒杀和Coupons等等。PPC广告又可以分三个模块：最常见的广告，品牌广告和AMS广告。每种广告的展示位置、竞价方式、打法策略有所差别。加上秒杀和coupon，又构成了不同的运营方式。站外免费的道路不是一蹴而就，需要不断的通过论坛，社区，社交媒体等等沉淀品牌。当然，也不排除优秀文案的爆发性影响。站外付费可以通过促销网站，红人推荐，博客测评等等得到短时间的流量爆发。所以，对流量的划分有了大致的概念后，你会发现亚马逊站内PPC广告是见效较快、性价比较高的推广方式。

一、站内PPC广告运营中的痛点

说到亚马逊站内PPC广告，我们思考下工作中有什么痛点。虽然没有数据证明，但大多数人应该都遇到过这些问题：

• 广告指标太多，不知道在什么阶段该关注哪些

• 广告数据表太多，不知道下载哪些

• 不知道如何通过广告关键词报表分析调整

二、亚马逊站内PPC广告问题解决方法

广告指标太多

结合产品生命周期曲线 - 我们知道随着时间的发展，一个产品会经历四个阶段的变化，探索期，成长期，成熟期和衰退期。横轴一般指时间，纵轴可以是用户、流量、销售额、利润等等。

1.探索期：亚马逊站内PPC广告刚刚打开，历史数据一片空白。无论是曝光和流量的增长都需要一段时间的积累。这个阶段主要关注的是曝光 (Impression) 和点击 (Click) 是否可以持续的呈线性增长。这两个指标的发展变化会为第二阶段打下基础，时间范围两周到一个月。产品探索期会出现以下问题：

1. 高曝光、高点击 - 最优状态，继续增加广告预算

2. 高曝光、低点击 - 检查影响产品转化率的因素，如主图，标题，价格，评论等等

3. 低曝光、高点击 - 从广告组的角度说，是否投放的广告词都过于精确，导致曝光量少。从广告词的角度说，如果不属于很精确的词，应增加竞价和预算，跑出更多数据

4. 低曝光、低点击 - 很可能没有被亚马逊收录，或者广告组设置有问题，或者类目出现问题等等，应积极修改产品信息或向亚马逊客服寻求帮助。

2.成长期：这个阶段可以开始关注点击率 (CTR), 订单 (Order), 广告转化率 (CR)这三个指标。为什么第一阶段不用过多关注点击率呢？是因为在基数没有大到一定程度的情况下，只关注比例会发生误判，且波动大，不具备参考性。举个例子：如果曝光10，点击1，那点击率就是10%。很显然，这个点击率并没有参考价值，因为曝光量太小会导致数据不准确。

但是有了一定的曝光和点击，再来看 CTR 就更具有价值。从经验来说，较好的点击率是在1%以上，普通的在0.5%左右，差的在0.1%左右。所以，在产品成长期的阶段，适当结合点击率判断好坏，解决方案可以参考探索期的方法，继续优化广告或者关键词点击率。

如果产品本身没有问题，这个阶段会出现一些订单 (Order)，形成广告的转化率 (CR)。可以拿 CR 和产品本身的转化率做比较，看是否差异过大。如果此时广告的点击率没有积累到一定程度，也会出现 CR 不准确的情况。在 CR 较高的情况下，可以增加广告点击，测试 CR 的变化。当然，流量和转化是呈反比的。如果站内大幅度增加广告预算，为了避免转化率直线下降，可以考虑从其他渠道增加订单，如站外deal等等。这个阶段会出现以下问题：

1. 高点击、高转化 - 最优状态，继续增加广告预算

2. 高点击、低转化 - 检查影响产品转化率的因素

3. 低点击、高转化 - 检查广告组的结构是否多为精确词，扩充流量词，增加流量

4. 低点击、低转化 - 是否产品页面出现问题，尝试更换图片或者标题；是否有强势新品进入，观察市场

3.成熟期：当产品推广到一定阶段，我们开始考虑产品是否盈利，那就要关注广告花费 (Spend)、销售额 (Sales)、每次点击费用 (CPC)、投入产出比 (ACoS)。这个阶段需要观察广告花费是否符合推广计划和预算，销售额的增加趋势，CPC是否因为广告花费的增加而上升太多，控制广告投入产出比，保证产品利润。其实这个阶段就比较简单，也是大家很喜欢做的，就是看 ACoS。在产品成熟期，由于已经确定好了广告词，广告组整体有了权重，各指标的数据正常，那仅看 ACoS 就可以做出工作的调整。

这里会出现个情况，就是 ACoS 总是控制不下来。其中一个重要的原因就是前两个阶段的工作没有做到位，广告的推广对自然排名的影响有限，本应该缩减广告费用，但还是要继续投入。这就像盖房子一样，基础没有打牢，整体是会有问题的。

4.衰退期：当产品出现更新换代的问题，就要考虑是否减少投入，保证低利润，清完库存，上架新品。根据利润来制定ACoS的目标，完成目标即可。

广告数据表太多

对于数据报表，可以主要关注 投放 (Targeting) 和 关键词 (Search Term) 的每日总计报表，以周为单位，不断汇总到一个数据表，形成广告的整理趋势。因为亚马逊后台广告报表下载界面只提供了最多两个月的时间范围，但是一个产品的推广周期一般是大于两个月的。所以，如果汇总到一起，就能看出数据发展的全貌。如果可以在关键节点加上做出的工作调整，就会形成一个广告推广工作的看板，也可以为后续工作提供复盘。

广告报表分析

解决这个问题的关键是了解推广计划，熟悉每个阶段的重点是什么，再结合数据分析。首先报表导入及透视图的问题就难倒一群人。亚马逊后台提供了一个可以修改源数据的透视表直接套用。如果会自己做表，那定制起来比较容易。接着，一般的分析方法就是把主要指标做降序排列，挑出关键词，加词或做否定。高级点的是把亚马逊广告后台API权限对接第三方工具，可以实现定时开关，自动加词，自动否定等等功能，同时也解决了报表下载的问题。

我觉得最实用的是把第三方工具和自己的定制报表相结合，实现人机交互。什么意思呢？因为亚马逊暂时没出来定时开关，自动加词等等的高级功能，所以有一个靠谱的第三方工具势必会事半功倍。同时，有些第三方无法实现的图表可以自己来制作，达到相辅相成。下面我用Tableau举例，用两个仪表盘Dashboard来解释如何快速得到想要的信息。

如何用Tableau仪表盘快速分析广告数据报表

注意重点是快速和分析。首先上两张图，数据来源是两个月的 Search Term Total, Search Term Daily。（关键词、数据指标已改）

第一个仪表盘可以解决三个问题：关键指标，销售趋势和机会关键词。

1. 关键指标 - 类似亚马逊后台的指标，增加的是可以快速查看广告组合或者关键词或者时间维度的数据。

2. 销售趋势 - 通过对比点击量和销售额，快速查看趋势变化。当然，这个图标亚马逊广告后台也有，但是没有解决快速筛选广告组和超过两个月的时间维度筛选条件的增加。

3. 机会关键词 - 把曝光量和点击量做成坐标轴，查看相关性。颜色的深浅和圆形的大小代表销售额的多少。橙色的虚线是中位数，可以把这组数据用四象限的方法分隔开，这样可以找出这组数据中相对高曝光和高点击的关键词。这两条中位线的关键是找出相对数据，不然把数据混杂在一起，只能找到较好的，但很难区分其他关键词的等级。举例说，在四象限中的右上角代表高曝光、高点击的词，我们可以拿来继续增加预算。但是左上角的象限就对应高曝光、低点击，解决方法可以参考上半部分的CTR低的解决方法。中位线的存在是为整组数据提供了一个可以参考的相对值，为关键词分级，而不是凭感觉判断。

第二个仪表盘把关键词报表分成了三个视图，出单的，未出单的和所有的ASIN关键词。这样做主要是为了清晰，且不用反复筛选。因为平常我们分析报表也是要查看出单的词，再进行排序。这个仪表盘可以清晰的看出一个投放词 (Targeting) 下面有哪些出单的客户搜索词 (Customer Search Term)，根据数据指标再进行下面的操作。而很多人常常忽略ASIN关键词，这里加上这个视图，就是可以查看是哪些产品和我们关联到一起，我们可以通过 product targeting 的广告功能做有的放矢，重新投放或者查看关联产品，也可以用来选品。

这样看来，是不是比普通的excel表快多了。还有更快的，既然是关键词报表，你肯定想搜索下产品的自然排名是什么位置。你可以直接点击关键词，浏览器会自动跳到亚马逊页面，并搜索此关键词。（请看动图操作）

关于导入问题，由于使用的是最简单的数据源表格导入方法，所以几乎不会产生导入失败的问题，用新的数据替换旧数据或者直接增加新数据。关于这两个仪表盘的源文件可以直接在网页视图下载，请有兴趣的朋友多提意见，不断增加更多实用功能。如果有问题，请及时和我联系，希望对大家有所帮助。

亚马逊PPC广告仪表盘链接：（请复制到浏览器查看）

https://public.tableau.com/profile/terrywang#!/vizhome/AmazonADPerformance/1

https://public.tableau.com/profile/terrywang#!/vizhome/AmazonKeywordsDashboard/Dashboard