聊聊亚马逊AMC！中小卖家的广告救星？
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想系统掌握亚马逊广告的投放逻辑与底层闭环？
广告投了没效果？预算烧完ROI还是低？在CPC水涨船高，流量越来越贵、消费者决策多元化的今天，很多卖家都觉得亚马逊越来越“看不懂”，——广告费稀里糊涂就花出去了，利润被不断蚕食。
事实上，亚马逊的站内玩法正在发生翻天覆地的变化。上一篇文章我们聊到了站内流量的大洗牌>>亚马逊流量大洗牌，Rufus成交率暴涨100%，今天我们再来聊聊站内广告的新趋势。
在今年的unBoxed全球大会上，亚马逊推出了一系列重磅创新——商品推广视频样式、品牌推广预留展示份额、亚马逊营销云 AMC、创意智能体、视频生成工具、广告活动管理器、多站点一键推广等众多功能
什么是AMC，
它为何能解决广告实际痛点？
亚马逊营销云（Amazon Marketing Cloud，简称AMC）是一套基于亚马逊云技术架构的广告效果衡量与分析解决方案。该系统在严格保护用户隐私的前提下，完整记录消费者在亚马逊平台上的全链路行为数据——包括搜索、浏览、互动、加购、购买及复购等关键节点，同时捕捉行为发生的时间、位置及触点信息。
过去的AMC更偏向是大品牌和代理商的 “专属资源”，中小卖家受限于门槛，很难有机会接触到这一工具。但在今年的unBoxed全球大会上亚马逊宣布AMC全面开放，让中小卖家也能使用到这一工具。
简单来讲，可以这样理解AMC的价值：过去你的数据像一堆无法拼接的零件，现在，AMC提供了一个完整的结构化的数据模型，让你能自由拆解、组合，看清用户旅程的每一个模块。你可以看到点击广告的究竟是哪一类人群、他们的转化周期多长、是否有复购行为、甚至他们经常交叉购买什么产品……
传统模式下，卖家只能看到最终带来成交的那次点击；而AMC可完整还原用户转化路径，例如“品牌推广曝光→商品推广点击→展示型广告再营销→成交”的全过程。
此外，AMC支持上传自有数据（如独立站、CRM、Google Ads数据），并与亚马逊端行为进行归因匹配，从而帮助卖家看清“站外引流 → 亚马逊成交”的完整路径，实现跨渠道效果分析。
对于卖家而言，广告只是辅助推广产品的工具，而AMC则是辅助广告的工具，所以AMC并非在于创造奇迹，而在于终结“模糊决策”，让广告从“经验试错”走向“科学优化”
例如：卖家如果长期依赖SP广告，只会导致CPC越卷越高，而AMC提供的数据支撑了“组合型”广告框架理论：可以用SD/DSP（低成本曝光触达）→ SB（品牌认知强化）→ SP（最终转化收割） 的分工协作，替代SP广告“既要拉新、又要收割”的单一重担。这能系统性地降低总体获客成本，而非仅仅优化某个广告活动的ACOS。
对于“是否该尝试视频广告（SBV）”、“该不该做品牌引流（DSP）”等决策，AMC也可以帮助卖家进行小范围、低成本的数据验证，分析不同广告类型在用户旅程中的真实贡献，从而避免盲目测试导致的预算浪费。
传统广告“盲打”
AMC实现“精准投放”
许多卖家初看AMC，会觉得“过于复杂，用不上”。但实际上，只要理解其核心应用场景，中小卖家也能逐步将其融入运营，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转变。
可以将SP、SB、DSP等不同广告活动的数据合并分析，这是广告后台无法实现的
AMC可应用于几个核心场景：
传统广告报表只能告诉你“成交了多少”，却无法分辨：这些订单来自新客还是老客？哪些广告更适合拉新？哪些更适合促活？
对于以上情况，专注AI算法研究的亚马逊资深操盘手@Mike老师在实操中分享到：卖家可以通过AMC的NTB vs Repeat 模板，能清晰看到不同广告活动对拉新与留存的实际贡献，若某SP广告复购比例极高，可适当缩减其预算，将资源倾斜至拉新效果更好的广告，若当前运营目标是提升复购率，则可针对老客群体进行定向投放，优化ROAS。
过往，使用AMC需具备一定的代码能力，不过，现在亚马逊提供了“模板库”帮助0代码基础的卖家实现“洞察分析”和创建受众”,直接选模板就能生成人群包,无需写SQL。
AMC还能帮助卖家深度经营订阅用户、挖掘产品间的关联购买规律，还可以借助AI快速生成数据分析指令，让复杂的数据查询变得简单。
不过想要充分发挥AMC的巨大威力，卖家们着实还有很多功课要做。
广告投了没效果？预算烧完ROI还是低？在CPC水涨船高，流量越来越贵、消费者决策多元化的今天，很多卖家都觉得亚马逊越来越“看不懂”，——广告费稀里糊涂就花出去了，利润被不断蚕食。
事实上，亚马逊的站内玩法正在发生翻天覆地的变化。上一篇文章我们聊到了站内流量的大洗牌>>亚马逊流量大洗牌，Rufus成交率暴涨100%，今天我们再来聊聊站内广告的新趋势。
在今年的unBoxed全球大会上，亚马逊推出了一系列重磅创新——商品推广视频样式、品牌推广预留展示份额、亚马逊营销云 AMC、创意智能体、视频生成工具、广告活动管理器、多站点一键推广等众多功能
什么是AMC，
它为何能解决广告实际痛点？
亚马逊营销云（Amazon Marketing Cloud，简称AMC）是一套基于亚马逊云技术架构的广告效果衡量与分析解决方案。该系统在严格保护用户隐私的前提下，完整记录消费者在亚马逊平台上的全链路行为数据——包括搜索、浏览、互动、加购、购买及复购等关键节点，同时捕捉行为发生的时间、位置及触点信息。
过去的AMC更偏向是大品牌和代理商的 “专属资源”，中小卖家受限于门槛，很难有机会接触到这一工具。但在今年的unBoxed全球大会上亚马逊宣布AMC全面开放，让中小卖家也能使用到这一工具。
简单来讲，可以这样理解AMC的价值：过去你的数据像一堆无法拼接的零件，现在，AMC提供了一个完整的结构化的数据模型，让你能自由拆解、组合，看清用户旅程的每一个模块。你可以看到点击广告的究竟是哪一类人群、他们的转化周期多长、是否有复购行为、甚至他们经常交叉购买什么产品……
传统模式下，卖家只能看到最终带来成交的那次点击；而AMC可完整还原用户转化路径，例如“品牌推广曝光→商品推广点击→展示型广告再营销→成交”的全过程。
此外，AMC支持上传自有数据（如独立站、CRM、Google Ads数据），并与亚马逊端行为进行归因匹配，从而帮助卖家看清“站外引流 → 亚马逊成交”的完整路径，实现跨渠道效果分析。
对于卖家而言，广告只是辅助推广产品的工具，而AMC则是辅助广告的工具，所以AMC并非在于创造奇迹，而在于终结“模糊决策”，让广告从“经验试错”走向“科学优化”
例如：卖家如果长期依赖SP广告，只会导致CPC越卷越高，而AMC提供的数据支撑了“组合型”广告框架理论：可以用SD/DSP（低成本曝光触达）→ SB（品牌认知强化）→ SP（最终转化收割） 的分工协作，替代SP广告“既要拉新、又要收割”的单一重担。这能系统性地降低总体获客成本，而非仅仅优化某个广告活动的ACOS。
对于“是否该尝试视频广告（SBV）”、“该不该做品牌引流（DSP）”等决策，AMC也可以帮助卖家进行小范围、低成本的数据验证，分析不同广告类型在用户旅程中的真实贡献，从而避免盲目测试导致的预算浪费。
传统广告“盲打”
AMC实现“精准投放”
许多卖家初看AMC，会觉得“过于复杂，用不上”。但实际上，只要理解其核心应用场景，中小卖家也能逐步将其融入运营，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转变。
可以将SP、SB、DSP等不同广告活动的数据合并分析，这是广告后台无法实现的
AMC可应用于几个核心场景：
传统广告报表只能告诉你“成交了多少”，却无法分辨：这些订单来自新客还是老客？哪些广告更适合拉新？哪些更适合促活？
对于以上情况，专注AI算法研究的亚马逊资深操盘手@Mike老师在实操中分享到：卖家可以通过AMC的NTB vs Repeat 模板，能清晰看到不同广告活动对拉新与留存的实际贡献，若某SP广告复购比例极高，可适当缩减其预算，将资源倾斜至拉新效果更好的广告，若当前运营目标是提升复购率，则可针对老客群体进行定向投放，优化ROAS。
过往，使用AMC需具备一定的代码能力，不过，现在亚马逊提供了“模板库”帮助0代码基础的卖家实现“洞察分析”和创建受众”,直接选模板就能生成人群包,无需写SQL。
AMC还能帮助卖家深度经营订阅用户、挖掘产品间的关联购买规律，还可以借助AI快速生成数据分析指令，让复杂的数据查询变得简单。
不过想要充分发挥AMC的巨大威力，卖家们着实还有很多功课要做。
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