亚马逊广告最大错觉就是精准匹配可以匹配精准转化
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给你可复用的爆品立项与广告节奏和预算模型
为什么从广泛跑的好的词拉出来开精准就不行了
这个问题来源于上一篇文章发布后一个小伙伴的提问
说明一点，本文不寻求给出任何一种绝对的解法
只提供帮助理解逻辑的思维和平台底层机制的内容参考
因为一千个读者眼中有一千个哈姆雷特
每个人遇到的产品、数据这些情况都不一样，解法不同
但是广告的思维逻辑是相通的
之所以有这样的疑问
原因就是很多人认为精准的表现一定比广泛好
把判断停留在精准匹配的是精准流量，广泛匹配的是非精准流量的单线思维
大道至简，亚马逊广告没有玄学，一切都是算法和底层逻辑的结果
广泛表现好，换成精准反而不行这个问题
可以从流量、转化、竞争这几个维度来看
流量问题
1. 投放词不等于搜索词
亚马逊广告系统中，你竞价的关键词（我们常说的Target）和买家实际搜索的词（我们常说的Search Term）是两码事
在广泛匹配下投放了关键词 silk pajamas
但很多时候成交的不是因为买家搜索 silk pajamas 购买了你的产品
而是因为广泛匹配帮你跑出了大量长尾词，比如 silk pajamas for women plus size
这种长尾词竞争小、CPC低、购买意图精准，它们拉高了整体的转化率，拉低了ACOS
而silk pajamas 拿出来单独打精准，流量入口收窄
买家必须且只能搜索这个词才能看到投放的产品
无形中就丢失可能的转化长尾流量
2. 词的体量
同一个词，搜索量在一点时间内的需求是一定的
如果把一个搜索量比较小的词，拿去精准匹配，流量蛋糕总的就那么大
就算基础竞价给再高，也跑不出多少数据
而且同一个词下面还有多个产品竞争
没办法把获得的流量百分比成交，从曝光到点击到转化整个漏斗下来
就会出现数据很差的情况
3. 系统的匹配模式
广泛匹配和精准匹配天然就对应不同的流量词体量
一个搜索量小的词，放到广泛匹配，搜索量在无形中会被放大
这个时候广泛匹配就发挥了杠杆作用，用一个长尾词让系统根据产品特征
去匹配跑出更多更精准的长尾流量
广泛的逻辑： 核心词 + 属性词/场景词，捕获了大量竞争小、CPC低、购买意图明确的流量
这些长尾词拉高了整体的转化率，拉低了平均CPC，让表面的ACOS看起来很漂亮。
精准的逻辑： 当你把这个词根单拎出来打精准时，相当于切断了所有长尾修饰词
你实际上投的是这个词极其狭窄的字面流量，等于失去了部分长尾红利
从这三方面去理解精准匹配的流量，你会发现，精准不一定就等于更容易出单，同时也意味着更容易被系统过滤掉部分展示机会
转化问题
理解广泛匹配和精准匹配的匹配模式
广泛匹配下，系统会根据listing的质量和内容，去帮你匹配用户搜索意图相符的流量或者说人群画像
其中包括一些我们人工还未及时发现但是开始出现的需求
因为系统会给你匹配同义词、长尾词、错拼、甚至现在的Cosmo算法下会匹配出外形看似不相关但语义相关词
这个过程本质是帮你不断试错，哪怕本来的target不行，也可能被其他search term救活
精准匹配是我们自认为的某个词的流量和人群是符合listing的
但人工选词容易以产品属性定义为依据的选词逻辑，而消费者可能是从使用痛点或者体感需求出发去搜索的
我们可能会误判用户的搜索意图
比如还是投silk pajamas这个target
我们默认了用户要买真丝睡衣
但实际搜索人群里可能有想买便宜的、想买仿真丝
广泛匹配系统可能帮我们匹配到soft sleepwear women或comfortable nightwear这类搜索意图的人群
而这些词可能反而更匹配Listing
这是精准匹配无法判断到的结果
另一点，在广泛中的流量，可能用户还在对比阶段，通过某些关联或者长尾需求对比后又回到投放target最终下单，这个转化会变成target的转化（参考亚马逊归因模型：最后点击归因）
而精准流量，如果无法保证投放的target在整个用户历程路径下你的产品特性与需求完全匹配，转化就会下跌
竞争问题
很多人总是一厢情愿的认为从广泛漏出来数据好的词
在精准模式下也会延续广泛的表现
但忽略了精准有时候意味着同个位置下的竞争更激烈
1. 流量分布与时间差
广泛可能不是全时段都在展示和target完全一致的词
投放的target可能会跑在非热门时间段，这样同个位置下，竞争就会小
做到错峰竞争或者错位竞争的结果
这里并不是说广泛匹配一定跑在非热门时间段，而是基于预算和竞价去帮我们做了一轮判断
2. 竞争池的变化
当大家都在打这个target精准时，cpc就会被抬高
在精准模式下，可以理解为大家投放这个target精准
意味着大家都认为这个是核心词
这时面对的竞争环境就是所有那些把这个词作为核心词并且愿意给出高溢价（尤其是TOS位）的竞品
竞争对手变强变多了，CPC自然被抬高，如果转化率没有同步提升，Acos、ROI这些指标自然变差
3. 用户历程阶段
在投放的时候，我们无法确定哪些点击是准成交、哪些是认知阶段的流量
在准成交阶段的用户，精准表现要好，就依赖listing能不能和竞品在同一竞争水平去承接这些流量
而认知阶段的流量，在广泛中，系统会根据用户的历史浏览、购物车数据、以及Listing标签体系
去计算这个用户是否有概率转化，判断哪些是可能成交的search term，帮我们决定是否展示
而精准匹配中认知阶段大量的只看不买的流量会稀释转化率
算法逻辑
算法的展示逻辑是判断单位流量产出最大化
在没有数据的情况下，系统会根据预估点击和转化给listing设定一个值去跑数据
最终亚马逊会把最好的位置给最容易成交的产品
广泛匹配流量大样本多，在长尾流量里，你的产品可能有竞争力，好的数据帮助系统更容易判断你适合什么人群
同理，精准匹配中，所有竞品都在死磕这个词，系统要求的CPC和预期转化比较高
如果跑出来数据不好或者没有数据
算法跑了一段时间后发现，给你流量纯属浪费坑位
就会陷入系统推荐的马太效应
从广泛单拎出来打精准的，大部分是因为数据比较好
那新建一个精准广告活动时，这个词在这个活动是冷启动状态
如果没有在原广泛活动中否定这个词（数据好的一般也不会否）
那么新精准不仅要和竞品打，还要和自己老广泛活动竞争（亚马逊广告规则是只展示同target其中一个活动，判定为重复投放甚至会屏蔽）
这种情况下，新精准活动如果转化跟不上，数据表现相比之前的广泛也会差
从计算公式ACOS = CPC / (客单价 * CVR)看
当你切换到精准后，CPC上升或者CVR下降，其他因素保持不变
纯数学公式计算的话，分子变大，分母变小，结果也是数据表现变差
广泛跑出来的数据好，并不是完全不能打精准，而是不能带着在广泛里的低CPC和高ROI的预期（历史数据依赖）去打精准
把词放入精准池，意味着要从捡漏拓词转向竞争流量份额这种策略的调整
那就是以转化为前提的词的提纯，而不仅仅是简单的匹配方式改变
