当前卖家面临着这三大广告误区（终章）
1332
想系统掌握亚马逊广告的投放逻辑与底层闭环？
这三个误区涉及的问题最终可以用一句话代替，就是如何才能让固定预算下的订单最大化？或者等效换成另一句话：在预算都能花完的情况下，ACoS如何才能做到最低？
答案就是：除了否定无效流量之外，最重要的方式就是如何能给出一个合适的竞价。
（成本收益曲线）
通过上面这张图可以看出，Bid并不是越高越好，在预算充足的前提下，随着Bid的逐渐提高，广告带来的销售额将会逐渐趋于平缓。
为什么会这样？我们可以把纵轴换成曝光量就好理解了，随着Bid的提高，广告位置将会提升，直到达到Top位，此时曝光量已经到了天花板，你Bid给100块和给10块的都只能达到这个位置，无法进一步提升。
说到这里再多嘴一句，为什么我说过单次调价最好不要超过原竞价的20%-30%，就是因为你不清楚此时你的CPC在什么位置，如果是曲线十分平缓的后半段，你降多少比例的竞价，基本就会少多少比例的流量，但如果是在流量还在爬坡的区间，Bid调整过大就有可能会导致流量断崖式下降。
想要ACoS达到最优，我们先来看看ACoS公式=CPC/(CVR*Sales），看起来直接降Bid就能降低ACoS，但别忘了，CPC过低，广告就无法得到良好的展示位，流量不够预算就花不完，这点不符合我们一开始的目标：“固定预算下的出单最大化”也就是说，在花完预算的前提下，ACoS的降低是存在下限的，每一个不同预算目标下都是有一个最优解的，如何找到最优解呢？
（利润收益曲线）
从上图可以看出，在CPC提高超过某个阈值之后，利润会逐渐下降，因为ACoS也在急剧上升，即使总出单量增加了，但每一个广告出单的利润也在急剧减小，如果再进一步，预算花完了的情况下，CPC越高，获得的点击数就会减少，总出单也会减少，最终会再次影响到总利润。
以上只是一个简单的数据模型，我们卖家遇到的真实情况会比这复杂得多：
1. 客单价在有折扣、Deals时发生变化；
2. 转化率会受到自身变化（差评）、竞品变化（deals）、时间变化（节假日）的影响；
3. 推广力度会受到库存积压天数的影响，预算也不是一直都不变的；
4. 广告会不断地跑出新的关键词，这些关键词的CPC有高有低，转化也有好有坏
针对这些情况应对方式就是我们需要不断地来回调价试探，确保我们的CPC时刻向阈值最优点靠拢。
可以说调价是广告优化环节中，频次最高，最耗时间和精力的点了，尤其是当类目的流量很宽泛，我们开了大量的自动、广泛、词组匹配组的情况下。这时就体现出了人工调价的缺陷：无法及时应对外界种种变化导致的阈值最优点的变化，而且广告水平不够时，说不定还会反向优化。
广告可不是简单的ACoS高了就降竞价，低了就加竞价的事。很早之前我举过亲身经历的一个案例，通过增加竞价的方式成功增加出单，降低了ACoS。
原因也很简单，就是因为在我分析过数据之后发现问题并不是因为广告的转化率低导致的，而是由于广告的流量太分散（出现了多个低流量的关键词），但就每个关键词而言，他们的曝光和点击还远远不够，所以我增加了竞价，让每个关键词都得到了充分的曝光和点击，最终的结果就是销售额增加的同时ACoS也下降了。
即使对广告经验比较丰富的投放师来说，调价依旧不是一件让人轻松愉悦的工作，如果能有人帮我处理这些琐碎的且高频次的工作，那我一个人能负责的产品数量将会是现在的3倍还多，所以有没有办法能帮大家解决这个问题呢？
在这里我向大家推荐一款知名的广告AI调价工具Adspert。它是一款广告全自动化 AI 工具，是谷歌、微软、亚马逊等公司广告的官方合作伙伴。
Adspert成立这14年来就只专注一件事：研究并完善竞价优化算法。通过估算每个关键字、产品、受众、展示位置或产品组的成本和收入，来实现广告成本收益曲线的最优解。他们的算法团队非常强大，之前都是做股票的量化交易模型的，实力毋庸置疑。
我知道很多卖家朋友对一款需要接入自己店铺后台API的软件都非常的谨慎，总担心自己的数据泄漏，其实完全没必要。Adspert已经在国外运营了14年，口碑一直不错，没必要因为咱们这点数据影响自己的商业信誉。
退一万步讲，做亚马逊的护城河是什么，是广告数据吗？不，是产品和供应链以及公司能调配的资源。
之前我通过一些渠道拿到过头部竞品的广告搜索词报表，然后我能干什么呢？
去打他们的出单词？相同的词下面我们的产品转化极低；
去按照他们的架构去调整我们的架构？我们的预算不够；
去参考他们的CPC去设置我们的竞价？用这样的价格我们的词完全没流量。
最终我们除了能知道和头部产品之间的差距外，其余什么都做不了，因为产品竞争力不同，历史权重积累也不一样，他们能做到的转化率我们达不到，他们能做到低CPC我们做不到，最终的ACoS自然也就不能像他们那样好。用一个词来形容我们之前的行为：东施效颦。
类似的调价软件在国外已经是一个非常成熟的市场了，所以不用担心有什么数据泄露风险。
使用Adspert的广告AI算法软件有什么好处呢？
1. 提高人效
现在的亚马逊广告优化师很难招，招到了也未必是合适的，而且人的精力有限，无法负责太多的店铺和产品线，现在有了这样一款软件作为广告优化师的助理，一个人就能负责更多的业务了，人效提高了，公司省钱了，优化师们也不用陷入琐碎的事务中，这样就有更多的时间思考广告思路和方向了，可以说是双赢；
2. 保证调整下限
对于一些初创公司来说，雇佣一位经验丰富的优化师所增加的人力成本是完全无法承受的，很多都是老板自己直接上手，如果懂广告还好一些，如果不懂，调整的效果就真的一言难尽了，而且身为老板或者团队负责人，有更多重要的事去做，完全不应该把自己陷入到这么具体且琐碎的事务中去，现在有了广告AI软件的帮助，不说上限一定好的哪里去，但也总比像无头苍蝇一样随意调整要好吧，至少能保证广告表现的下限；
3. 操作简单，场景多样
Adspert有全托管和半托管模式，如果自己对广告不了解，直接给出预算和广告目标即可；如果想要自己把控广告方向和推广节奏，可以自己先设置好广告架构和关键词，剩下的再交给软件，跑出来不错的关键词可以选择让系统直接加入新组中进行投放，也可以选择让我们先人工审核一遍再决定是否加投。
说了那么多好处，那Adspert是如何收费的呢？
广告月销售额6000欧元以下是99欧元/月（Adspert是德国公司，总部在柏林）
月销售额6000-90000欧元是按照广告销售额的1.75%收费。
不得不说1.75%这个费率真的很诱人啊，这意味着：如果我们的广告做的不是很好，只要Adspert帮我们把ACoS在原来的基础上降低了1.75%，这个工具就可以说是在白嫖了，如果能更低，这部分就是额外省下的钱。
此外，我们也不必将店铺中所有的广告活动都接入系统，可以只选择个别产品的广告来试用效果，这样我们完全可以将店铺重要的产品自己负责，而一些捎带着卖的产品交给AI工具去调整就好了，收费也只是按照接入的广告来收费。
这三个误区涉及的问题最终可以用一句话代替，就是如何才能让固定预算下的订单最大化？或者等效换成另一句话：在预算都能花完的情况下，ACoS如何才能做到最低？
答案就是：除了否定无效流量之外，最重要的方式就是如何能给出一个合适的竞价。
（成本收益曲线）
通过上面这张图可以看出，Bid并不是越高越好，在预算充足的前提下，随着Bid的逐渐提高，广告带来的销售额将会逐渐趋于平缓。
为什么会这样？我们可以把纵轴换成曝光量就好理解了，随着Bid的提高，广告位置将会提升，直到达到Top位，此时曝光量已经到了天花板，你Bid给100块和给10块的都只能达到这个位置，无法进一步提升。
说到这里再多嘴一句，为什么我说过单次调价最好不要超过原竞价的20%-30%，就是因为你不清楚此时你的CPC在什么位置，如果是曲线十分平缓的后半段，你降多少比例的竞价，基本就会少多少比例的流量，但如果是在流量还在爬坡的区间，Bid调整过大就有可能会导致流量断崖式下降。
想要ACoS达到最优，我们先来看看ACoS公式=CPC/(CVR*Sales），看起来直接降Bid就能降低ACoS，但别忘了，CPC过低，广告就无法得到良好的展示位，流量不够预算就花不完，这点不符合我们一开始的目标：“固定预算下的出单最大化”也就是说，在花完预算的前提下，ACoS的降低是存在下限的，每一个不同预算目标下都是有一个最优解的，如何找到最优解呢？
（利润收益曲线）
从上图可以看出，在CPC提高超过某个阈值之后，利润会逐渐下降，因为ACoS也在急剧上升，即使总出单量增加了，但每一个广告出单的利润也在急剧减小，如果再进一步，预算花完了的情况下，CPC越高，获得的点击数就会减少，总出单也会减少，最终会再次影响到总利润。
以上只是一个简单的数据模型，我们卖家遇到的真实情况会比这复杂得多：
1. 客单价在有折扣、Deals时发生变化；
2. 转化率会受到自身变化（差评）、竞品变化（deals）、时间变化（节假日）的影响；
3. 推广力度会受到库存积压天数的影响，预算也不是一直都不变的；
4. 广告会不断地跑出新的关键词，这些关键词的CPC有高有低，转化也有好有坏
针对这些情况应对方式就是我们需要不断地来回调价试探，确保我们的CPC时刻向阈值最优点靠拢。
可以说调价是广告优化环节中，频次最高，最耗时间和精力的点了，尤其是当类目的流量很宽泛，我们开了大量的自动、广泛、词组匹配组的情况下。这时就体现出了人工调价的缺陷：无法及时应对外界种种变化导致的阈值最优点的变化，而且广告水平不够时，说不定还会反向优化。
广告可不是简单的ACoS高了就降竞价，低了就加竞价的事。很早之前我举过亲身经历的一个案例，通过增加竞价的方式成功增加出单，降低了ACoS。
原因也很简单，就是因为在我分析过数据之后发现问题并不是因为广告的转化率低导致的，而是由于广告的流量太分散（出现了多个低流量的关键词），但就每个关键词而言，他们的曝光和点击还远远不够，所以我增加了竞价，让每个关键词都得到了充分的曝光和点击，最终的结果就是销售额增加的同时ACoS也下降了。
即使对广告经验比较丰富的投放师来说，调价依旧不是一件让人轻松愉悦的工作，如果能有人帮我处理这些琐碎的且高频次的工作，那我一个人能负责的产品数量将会是现在的3倍还多，所以有没有办法能帮大家解决这个问题呢？
在这里我向大家推荐一款知名的广告AI调价工具Adspert。它是一款广告全自动化 AI 工具，是谷歌、微软、亚马逊等公司广告的官方合作伙伴。
Adspert成立这14年来就只专注一件事：研究并完善竞价优化算法。通过估算每个关键字、产品、受众、展示位置或产品组的成本和收入，来实现广告成本收益曲线的最优解。他们的算法团队非常强大，之前都是做股票的量化交易模型的，实力毋庸置疑。
我知道很多卖家朋友对一款需要接入自己店铺后台API的软件都非常的谨慎，总担心自己的数据泄漏，其实完全没必要。Adspert已经在国外运营了14年，口碑一直不错，没必要因为咱们这点数据影响自己的商业信誉。
退一万步讲，做亚马逊的护城河是什么，是广告数据吗？不，是产品和供应链以及公司能调配的资源。
之前我通过一些渠道拿到过头部竞品的广告搜索词报表，然后我能干什么呢？
去打他们的出单词？相同的词下面我们的产品转化极低；
去按照他们的架构去调整我们的架构？我们的预算不够；
去参考他们的CPC去设置我们的竞价？用这样的价格我们的词完全没流量。
最终我们除了能知道和头部产品之间的差距外，其余什么都做不了，因为产品竞争力不同，历史权重积累也不一样，他们能做到的转化率我们达不到，他们能做到低CPC我们做不到，最终的ACoS自然也就不能像他们那样好。用一个词来形容我们之前的行为：东施效颦。
类似的调价软件在国外已经是一个非常成熟的市场了，所以不用担心有什么数据泄露风险。
使用Adspert的广告AI算法软件有什么好处呢？
1. 提高人效
现在的亚马逊广告优化师很难招，招到了也未必是合适的，而且人的精力有限，无法负责太多的店铺和产品线，现在有了这样一款软件作为广告优化师的助理，一个人就能负责更多的业务了，人效提高了，公司省钱了，优化师们也不用陷入琐碎的事务中，这样就有更多的时间思考广告思路和方向了，可以说是双赢；
2. 保证调整下限
对于一些初创公司来说，雇佣一位经验丰富的优化师所增加的人力成本是完全无法承受的，很多都是老板自己直接上手，如果懂广告还好一些，如果不懂，调整的效果就真的一言难尽了，而且身为老板或者团队负责人，有更多重要的事去做，完全不应该把自己陷入到这么具体且琐碎的事务中去，现在有了广告AI软件的帮助，不说上限一定好的哪里去，但也总比像无头苍蝇一样随意调整要好吧，至少能保证广告表现的下限；
3. 操作简单，场景多样
Adspert有全托管和半托管模式，如果自己对广告不了解，直接给出预算和广告目标即可；如果想要自己把控广告方向和推广节奏，可以自己先设置好广告架构和关键词，剩下的再交给软件，跑出来不错的关键词可以选择让系统直接加入新组中进行投放，也可以选择让我们先人工审核一遍再决定是否加投。
说了那么多好处，那Adspert是如何收费的呢？
广告月销售额6000欧元以下是99欧元/月（Adspert是德国公司，总部在柏林）
月销售额6000-90000欧元是按照广告销售额的1.75%收费。
不得不说1.75%这个费率真的很诱人啊，这意味着：如果我们的广告做的不是很好，只要Adspert帮我们把ACoS在原来的基础上降低了1.75%，这个工具就可以说是在白嫖了，如果能更低，这部分就是额外省下的钱。
此外，我们也不必将店铺中所有的广告活动都接入系统，可以只选择个别产品的广告来试用效果，这样我们完全可以将店铺重要的产品自己负责，而一些捎带着卖的产品交给AI工具去调整就好了，收费也只是按照接入的广告来收费。
热门活动 
广东
12-26 周五
热门报告 
