敏哥：颠覆生产力？AI亚马逊广告投放测试，给运营如虎添翼！
4921就在前两天，一个爆炸性的消息引爆网络。我们大部分人的工作方式被微软给颠覆了。在微软刚举办的 Microsoft 365 Copilot 发布会上，微软正式把 OpenAI 的 GPT-4 模型装进了 Office 套件，推出了全新的 AI 功能 Copliot（副驾驶）。
在 Word 中，它可以与我们一同编辑、总结、创作； 在 PowerPoint 中，它可以将一句话想法转化为演示文稿； 在 Excel 中，它可以分析趋势、实现数据可视化； 在 Outlook 中，它可以管理收件箱；
在会议中，它可以随时整理会议摘要、确定目标； 在商务沟通中，它可以总结聊天、撰写邮件、甚至编写计划。
在整个亚马逊运营体系中，广告是一个非常核心的部分，更多的是依靠运营的思路和经验，对于数据的极致分析等等。
这些经验没有长时间的积累和沉淀，短时间内是很难快速掌握的。
所以短时间内，AI想要完全100%替代运营是不现实的，更多能够辅助运营去做决策，同时替代掉一些比较基础的岗位，比如说：客服、美工、数据分析岗位等等。
这些内容完全可以依靠AI快速生成。
比如说邮件的回复模版上，AI生成的内容比大多数的客服回复的要更专业。
比如说在图片的设计上，原先美工设计一张精修图可能需要特别长的时间，但是现在AI生成图片的效率是很高的， 不仅仅比你设计的快、还比你设计的更好看，这你能受得了吗？
比如说在亚马逊的广告投放上，AI同样可以扮演重要的角色。
比如说如何设置广告竞价能让广告的效益最大化？这个问题困扰了非常多的卖家。
有一部分有经验的卖家可能会知道要去找平衡点，找投产比最佳点。但是这个过程中，是需要长时间的测试和数据反馈的，没有这些数据反馈和持续测试的话，你是极难找到平衡点的。
而AI在这个过程中，可以通过人工智能算法对每个可竞价对象，比如关键词，ASIN， 位置等通过绘制市场曲线，计算出利润最大化 CPC 出价点， 并根据市场变化相应调整。
在整个过程中，其实减少了我们很多试错和摸索的成本，并且能够让我们的出价更加的灵活。
目前市面上在这块做的比较出色的是亚马逊广告官方高级合作伙伴Adspert，能支持目前所有亚马逊市场以及广告类型。
Adspert成立于2009年，总部在德国柏林。10多年来一直以竞价优化为业务和技术发展重心，积累了大量长期稳定的客户。通过人工智能AI，利用广告利润最大化原理优化亚马逊广告竞价投放，增加销售额，提升投产比。
整个AI的核心算法就是利用 成本收益市场曲线，估算每个关键字、产品、受众、展示位置或产品组的成本和收入。
AI在整个广告体系中主要的功能就两块：
第一点是提升单量增加销售额，第二点就是降低广告支出，提升广告投产比。
通过Adspert的自动化营销活动管理，Adspert 每天都会根据搜索词报告向账户推荐或者自动添加否定和肯定关键字以及 ASIN。
同时我们可以设定投放目标类型：基于转化的目标 和不基于转化的目标
基于转化的目标：
具有基于转化数据的目标是基于转化率的广告系列成功的出价策略。比如说：ACoS、投资回报率和成本/转化率。
但是这种类型的投放必须是要有一定的数据基数作为支撑的， 30 天内的转化次数至少要大于30次。转化次数越多，影响越小，目标也越容易实现。
目标适合于系统经过 3 到 4 周建模完成后。
可以把 Acos 不理想的广告分段分组，比如 acos 在 50%到 60%放在一个组，设定一个目标，acos 在 40%到 50%放在一个组，设定一个目标。每次设定和调整目标，请在现实基础上不要偏差 20% 。
举例目前几条广告 acos 都在 50%到 60%之间，放在一个组里，建议设定目标比如说 45%，不建议设定目标为 20% ， 要有一个循序渐进的过程的。
不基于转化的目标是广告活动成功不基于转化率的出价策略。这方面的一个例子是成本/天。对于这种类型的目标，Adspert 只需优先考虑表现最佳的标准，并尝试根据广告支出实现目标。
目标适合于：
目前单量小，想多出订单
推新品
Acos 比较理想，而且稳定的前提下，增加单量
同时在智能出价方面，使用AI的好处也是非常多的。
比如说：
基于规则的系统没有主动出价，只有被动出价，同时没有趋势检测，缺乏学习可扩展性，而且需要频繁的手动调整。
而AI（以 Adspert 为例）能实现主动 AI 驱动的投标，识别模式/趋势，自动适应环境，并且还能进行情景与预测。
可见无论在广告的智能出价以及广告的目标投放方面，Adspert确实非常强大。预计未来AI在广告投放中将会扮演越来越重要的作用，会用AI优化广告投产比的卖家，将会领先于传统卖家，在利润和投产比上都会有高于同行的综合表现。
先知先觉吃肉，后知后觉喝汤，感兴趣的小伙伴可以扫码注册Adspert，抓紧时间测试起来吧，感受AI带给我们的巨大的生产力变革。
就在前两天，一个爆炸性的消息引爆网络。我们大部分人的工作方式被微软给颠覆了。在微软刚举办的 Microsoft 365 Copilot 发布会上，微软正式把 OpenAI 的 GPT-4 模型装进了 Office 套件，推出了全新的 AI 功能 Copliot（副驾驶）。
在 Word 中，它可以与我们一同编辑、总结、创作； 在 PowerPoint 中，它可以将一句话想法转化为演示文稿； 在 Excel 中，它可以分析趋势、实现数据可视化； 在 Outlook 中，它可以管理收件箱；
在会议中，它可以随时整理会议摘要、确定目标； 在商务沟通中，它可以总结聊天、撰写邮件、甚至编写计划。
在整个亚马逊运营体系中，广告是一个非常核心的部分，更多的是依靠运营的思路和经验，对于数据的极致分析等等。
这些经验没有长时间的积累和沉淀，短时间内是很难快速掌握的。
所以短时间内，AI想要完全100%替代运营是不现实的，更多能够辅助运营去做决策，同时替代掉一些比较基础的岗位，比如说：客服、美工、数据分析岗位等等。
这些内容完全可以依靠AI快速生成。
比如说邮件的回复模版上，AI生成的内容比大多数的客服回复的要更专业。
比如说在图片的设计上，原先美工设计一张精修图可能需要特别长的时间，但是现在AI生成图片的效率是很高的， 不仅仅比你设计的快、还比你设计的更好看，这你能受得了吗？
比如说在亚马逊的广告投放上，AI同样可以扮演重要的角色。
比如说如何设置广告竞价能让广告的效益最大化？这个问题困扰了非常多的卖家。
有一部分有经验的卖家可能会知道要去找平衡点，找投产比最佳点。但是这个过程中，是需要长时间的测试和数据反馈的，没有这些数据反馈和持续测试的话，你是极难找到平衡点的。
而AI在这个过程中，可以通过人工智能算法对每个可竞价对象，比如关键词，ASIN， 位置等通过绘制市场曲线，计算出利润最大化 CPC 出价点， 并根据市场变化相应调整。
在整个过程中，其实减少了我们很多试错和摸索的成本，并且能够让我们的出价更加的灵活。
目前市面上在这块做的比较出色的是亚马逊广告官方高级合作伙伴Adspert，能支持目前所有亚马逊市场以及广告类型。
Adspert成立于2009年，总部在德国柏林。10多年来一直以竞价优化为业务和技术发展重心，积累了大量长期稳定的客户。通过人工智能AI，利用广告利润最大化原理优化亚马逊广告竞价投放，增加销售额，提升投产比。
整个AI的核心算法就是利用 成本收益市场曲线，估算每个关键字、产品、受众、展示位置或产品组的成本和收入。
AI在整个广告体系中主要的功能就两块：
第一点是提升单量增加销售额，第二点就是降低广告支出，提升广告投产比。
通过Adspert的自动化营销活动管理，Adspert 每天都会根据搜索词报告向账户推荐或者自动添加否定和肯定关键字以及 ASIN。
同时我们可以设定投放目标类型：基于转化的目标 和不基于转化的目标
基于转化的目标：
具有基于转化数据的目标是基于转化率的广告系列成功的出价策略。比如说：ACoS、投资回报率和成本/转化率。
但是这种类型的投放必须是要有一定的数据基数作为支撑的， 30 天内的转化次数至少要大于30次。转化次数越多，影响越小，目标也越容易实现。
目标适合于系统经过 3 到 4 周建模完成后。
可以把 Acos 不理想的广告分段分组，比如 acos 在 50%到 60%放在一个组，设定一个目标，acos 在 40%到 50%放在一个组，设定一个目标。每次设定和调整目标，请在现实基础上不要偏差 20% 。
举例目前几条广告 acos 都在 50%到 60%之间，放在一个组里，建议设定目标比如说 45%，不建议设定目标为 20% ， 要有一个循序渐进的过程的。
不基于转化的目标是广告活动成功不基于转化率的出价策略。这方面的一个例子是成本/天。对于这种类型的目标，Adspert 只需优先考虑表现最佳的标准，并尝试根据广告支出实现目标。
目标适合于：
目前单量小，想多出订单
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Acos 比较理想，而且稳定的前提下，增加单量
同时在智能出价方面，使用AI的好处也是非常多的。
比如说：
基于规则的系统没有主动出价，只有被动出价，同时没有趋势检测，缺乏学习可扩展性，而且需要频繁的手动调整。
而AI（以 Adspert 为例）能实现主动 AI 驱动的投标，识别模式/趋势，自动适应环境，并且还能进行情景与预测。
可见无论在广告的智能出价以及广告的目标投放方面，Adspert确实非常强大。预计未来AI在广告投放中将会扮演越来越重要的作用，会用AI优化广告投产比的卖家，将会领先于传统卖家，在利润和投产比上都会有高于同行的综合表现。
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