重磅！新功能“广告透视仪”的底层逻辑与数据指标详解
4724在日常的运营过程中，监控竞品是如何布局广告架构？比如竞品布局了多少广告活动？每个广告活动里面有多少广告组？广告组里面开了多少关键词？关键词开了什么匹配模式？这些都是非常重要的。
SIF推出了新功能，叫“广告透视仪”：广告透视仪，顾名思义，对象是广告，价值是透视。用一句简单的话概括就是：
洞察竞品的广告架构，包括广告活动、广告组和组里的广告词，帮助大家研究竞品从上架到现在的关键词广告打法。
这里的广告架构，目前仅仅指SP类型的关键词投放，不包含SB、SD等广告类型，也不涉及商品投放。
广告组里的关键词研究清楚投放词、匹配模式、可能的CPC，再反过来回溯到广告活动评估预算，基本就可以看到竞品的广告架构：
当然，最佳的结构应该是下边这张图：
广告透视仪功能主要包含三个层级的信息：
第一层级：广告活动，是广告组合之下、广告组之上的一个层级，主管预算控制、竞价策略等设置。广告活动在Sif的存在感不高，只在触发搜索后的图表里，相同颜色的广告组表示同一个广告活动。
第二层级：广告组。查询出来的数据，默认以广告组为对象进行展示。因为广告组向上一层可以归结到同一个广告活动，向下则可以到具体的关键词；同时广告组按时间的开启顺序，可以洞察到由关键词组成的最小广告架构代表的广告打法在产品的不同生命周期是如何变化的。
第三层级：广告词。也就是每个广告组里具体曝光的广告搜索词。在这一层级，可以通过关键词之间的关系，推测竞品的投放词是什么，以及可能的匹配模式。
然后通过查看竞品在关键词上的SP排名和自然排名信息，还可以判断该词的表现、可能的cpc等。
接下来我们讲解如何使用，以及各个数据指标的具体含义。
搜索输入
搜索只支持输入ASIN，也就是Listing中的变体。但广告结构数据Sif是以Listing为对象进行展示的，因为Listing才代表一个产品，以Listing为对象更容易获得全局的视角，洞察广告的整体架构。如果只看单个变体，则只会看到片面的信息，或者可能被误导。
所以不管竞品在投放时选择的是所有变体，还是某些变体；也不管你在输入框输入的是哪个变体，Sif都以Listing为对象展示广告。也就是说，输入不同的变体，得到的数据结果都是一样的。比如B01MRZ02TL和B07N8T4BBT是同组变体，这两个变体输入之后得到的数据结果完全一致（点击下方图片可放大查看）：
广告的数据展示依赖于最新的父子体关系，如果您发现广告词中对应的变体可能不是最新的，可以点击左上角的“获取最新父子体关系”更新，一般1分钟后再次查询即可得到以最新父子关系为基础的广告数据。
排序选择
触发搜索后，Sif会以广告组为对象展示数据，并且按照该广告组的最早抓取时间，默认从历史到现在的时间正序排序。
如果你想先看最近的，然后再逐渐回溯历史的，可以在这里选择“从现在到历史”，就可以以时间倒序显示数据。
广告活动
广告活动是Sif展示的广告数据中的第一层，但由于图表中已经承载了三维信息：广告组、时间、点大小，无法再直观的呈现第四维的广告活动信息，所以我们选择了将多个同属同一广告活动的广告组使用相同的颜色标示。类似于这样：
广告组
广告组是广告透视仪中的核心对象，每个横向的坐标轴都代表一个广告组。左侧是广告组的名字，右侧是该广告组里的广告词随着时间的变化。
点的大小代表了广告词的数量，鼠标移上去可以查看具体的广告词数量。
广告组默认按照第一次抓取到的时间正序排序，也就是越先抓到的广告组越靠前。
需要特别说明的是：
Sif所提供的广告活动-广告组-广告词数据，皆来自于亚马逊公开网页，不使用大家后台的任何内部数据。和一些运营管理工具或者ERP不同，它们可以获取卖家所有的广告数据，但Sif目前不接入后台，所以请大家放心使用，不存在任何数据被“泄露”或“倒卖”的风险。
虽然Sif提供的是外部数据，但我们认为其中的部分信息依然过于敏感，所以选择了脱敏处理，比如广告活动与广告组，我们选择了重命名的数字（比如广告组1）来标记他们之间的不同。
这里定义的广告组，与后台的广告组并不严格对应，区别在于：后台创建一个广告组的时候，可以选择多个Listing或多个变体，当一个广告组对应多个Listing或多个不共享BSR排名的变体时，亚马逊会再做一级拆分，生成更小的广告单位。所以如果你的广告组有对应多个Listing或多个不共享BSR排名的变体的情况，Sif的广告组数量理论上会多于你后台的广告组数量。所以：
如果是一个广告组多个Listing，由于已经明确了是针对此输入的Listing，所以此时的广告组数量理论上会一致；
如果是一个广告组多个不共享BSR排名的变体，则理论上Sif的广告组会多于后台，数量上的倍数差距基本上就是变体的数量。
是将抓取到的关键词作为广告词使用，而抓取行为本身是有偶然性的，比如我们抓取的时候可能某个词的预算刚好跑完了，或者广告未在该时段开启，或者开启了但是我们抓取的那一次刚好没有分配给这个产品广告流量。这会带来以下几个影响：
广告组第一次出现广告词的时间，并不完全代表广告组开启的时间，如果产品是在2022年1月1日后上线的，在一定程度上可以近似认为是开启时间
Sif抓取到的是搜索广告词，而不是后台的投放词。比如后台某个广告组投放的是gaming chair这一个词，但使用了词组匹配模式，那么这个广告组里的搜索词可能会包含gaming chair for women、gaming chair purple等，所以我们的广告组里可能不止有一个广告词。
广告组里的广告词的数量随着时间的变化，不代表投放的关键词的数量变化，只代表有曝光的搜索词的变化。另外由于我们只抓取搜索结果的前3页，所以理论上会有部分未进入前3的关键词会漏掉。
由于天的数据波动巨大，所以我们默认不展示按天的数据，而是按周或者按月，这样可以减少天的波动导致的影响——只要一个广告词在一周7天内任何一天被抓到，这个数据就具备参考价值
广告透视仪并不包含Sif上线以来的所有广告数据，目前可明确的最早时间点可以追溯到2022年1月1日，我们近期会尽快将历史数据追到2022年1月1日，再之前的历史数据将无法再回溯。所以大家要参考新品的广告打法，只能以2022年上新的产品作为研究对象。
可以认为Sif的广告词是后台近似的搜索词，近似的原因就是抓取行为的波动性。
如果你发现后台有的搜索词Sif没有，这是由于爬虫爬取的波动性导致的；如果您发现Sif有的广告词后台没有，这是因为后台只会统计有点击的广告词，只有曝光没有点击的广告词会被过滤，而Sif抓取的数据是通过曝光捕获到的。
广告词
点击广告组中的任一圆点，就可以查看该广告组里在该段时间里的广告词。
在弹出的窗口里，包含如下详细信息如下图。最重要的部分来了，我们具体解释一下每个指标的详细含义和用法。
广告关键词
广告关键词是指这个广告组在选定的时间周期内的广告搜索词，我们会在表头的括号中展示关键词的数量。
这一列，是洞察广告架构的最关键信息，大家要将主要精力用在分析这些广告词的特征之上，努力得到两个信息：该组广告的投放词和匹配模式。
关于判断投放词和匹配模式的方法，我们给大家总结了一些辅助判断的指标，供大家参考：
关键词数量：如果一个广告组里的关键词数量比较多，是自动广告、词组匹配或广泛匹配的概率要更高（不绝对）
关键词数量的变化：如果一个广告组的关键词数量长期稳定，说明广告词范围有一个明显的边界，这种判断是精准匹配的概率较大；如果广告词的数量波动明显，则自动广告、词组匹配或广泛匹配的可能性高
关键词的分散/集中程度：这个是判断投放词和匹配模式的关键信息，但也是难度相对比较大的，大家可以从以下几个方面判断：
是否所有关键词在词根之外没有任何延展性的词，如果是，则大概率可判定为一个词的精准匹配模式
是否多个关键词在词根之外有不同形式的延展：
如果词根的单词顺序是固定的，只在首尾插入另外的单词，则可以判定为词组匹配
如果词根的单词顺序是不固定的，则可以判定为广泛匹配
如果有，但关键词数量不多，且数量几乎无波动，大概率是多个词的精准匹配
如果有，但关键词数量略多，可结合词根中的单词顺序判断：
相同词根的关键词组，每个组里边的关键词除词根外没有任何延展性的单词，则可大概率判定为多个投放词的精准匹配
相同词根的关键词组，组内的关键词有不同程度的延展性单词，则可结合词根中的单词顺序判断：
如果词根的单词顺序是固定的，只在首尾插入另外的单词，则可以判定为词组匹配
如果词根的单词顺序是不固定的，则可以判定为广泛匹配
如果广告词相对比较收敛，与产品相关性高，没有其他品牌词，则可能是紧密匹配
如果广告词很分散，相关性不强，还有其他品牌词或单个单词，则大概率是宽泛匹配
如果关键词非常分散，没有任何相同词根或者明显的词根，则自动广告的可能性大
如果关键词可以集中到为数不多的几个词根（也就是关键词按词根可以分为多个组），再判断以下条件：
如果关键词可以集中到同一个词根，再判断以下条件：
如果只有一个词，且一直保持一个词，则基本是单个词的精准匹配；如果这个广告组还是一个独立的广告活动，那基本100%是一个词的精准匹配。
关键词的搜索量或搜索量排名：词组匹配和广泛匹配的词根，一般来讲大词居多；而大词或长尾词都可以精准投放，但大词一般是一个组一个大词，而长尾词则可能会多个词一个广告组。
以上只是一些可以用来判断的思路，或者一些经验之谈，但不代表一定可以得到明确的结果，更不代表你调研的对手一定会按常理出牌。比如有些客户可能会在一个广告组里投放多个词，但每个词的匹配模式都不一样，这样的多个广告组可能还在同一个广告活动里。
所以大家需要根据实际情况来具体分析，请不要执着于一定要在对手可能只是“乱投一气”的手法里找到普遍规律😂，对方不一定比你牛逼，可能就是因为运气[旺柴]。
广告关键词展示的ASIN
这一字段代表关键下曝光的ASIN（变体），由于Sif是以Listing为对象分析的广告架构，所以该变体可能和您输入的变体并不相同。
另外，由于变体可能在历史上存在过合并分离等现象，所以可能会查出历史上在、但现在已不在最新父体下的变体。
这里的变体可能会存在多个，存在多个的时候表示的是该广告组同时定位了多个ASIN。
以我们目前的数据看，貌似大部分都是单ASIN定位。
SP广告排名
SP广告排名表示在选定时间段内对应变体在该广告组下的关键词下的SP广告排名。这句话略显复杂，我们做一下拆解说明：
排名只是选定时间段内的，后期会支持大家点击后查看完整的排名趋势
排名是在该广告组里的这个关键词下的SP广告排名，因为一个关键词可能会在多个广告组里曝光，这里只展示在这个广告组里的曝光
由于一个广告词下展示的ASIN可能有多个，所以这里的SP广告排名会有多个变体交替出现的排名。
根据广告排名信息，可以大致判断广告的效果，如果大家对该类目非常熟悉，根据对手的产品质量，理论上还可以大致评估对方的cpc甚至预算等信息。
比如下边这个产品，一周内，在很多关键词下7天都有SP广告排名，而且排名基本都很靠前。我们在前边说过，爬虫抓取的数据是有波动性的，在存在波动性的情况下， SP广告还能7天连续，且排名很靠前，预算应该给的比较充足；再借助它的自然排名、BSR、质量分和后台的建议竞价，理论上是可以大致估算cpc的。
自然排名
自然排名与SP广告排名类似，除了自然排名的关键词没有广告组这个限定条件，就是一个产品在一个词下的自然排名。
搜索量/排名
当期的ABA排名和搜索量，会随着数据周期的改变而改变。由于亚马逊最新的ABA数据更新会有一定延时，所以可能最新一周或一月的ABA数据为空。
搜索趋势
对应粒度ABA排名趋势和搜索量趋势，点击可查看大图。
Top 3 ASIN 集中度
当期的ABA数据里的 Top 3 ASIN的点击占比和转化占比。
其他常见问题
为什么亚马逊官方自营的产品没有广告数据？
因为亚马逊自营产品虽然也占用SP广告的位置，但是数据逻辑与非自营产品不一样，我们暂时未处理这部分数据。所以如果您发现在Sif能反查出广告词，但是广告透视仪里没有，大概率是亚马逊自营产品。
在日常的运营过程中，监控竞品是如何布局广告架构？比如竞品布局了多少广告活动？每个广告活动里面有多少广告组？广告组里面开了多少关键词？关键词开了什么匹配模式？这些都是非常重要的。
SIF推出了新功能，叫“广告透视仪”：广告透视仪，顾名思义，对象是广告，价值是透视。用一句简单的话概括就是：
洞察竞品的广告架构，包括广告活动、广告组和组里的广告词，帮助大家研究竞品从上架到现在的关键词广告打法。
这里的广告架构，目前仅仅指SP类型的关键词投放，不包含SB、SD等广告类型，也不涉及商品投放。
广告组里的关键词研究清楚投放词、匹配模式、可能的CPC，再反过来回溯到广告活动评估预算，基本就可以看到竞品的广告架构：
当然，最佳的结构应该是下边这张图：
广告透视仪功能主要包含三个层级的信息：
第一层级：广告活动，是广告组合之下、广告组之上的一个层级，主管预算控制、竞价策略等设置。广告活动在Sif的存在感不高，只在触发搜索后的图表里，相同颜色的广告组表示同一个广告活动。
第二层级：广告组。查询出来的数据，默认以广告组为对象进行展示。因为广告组向上一层可以归结到同一个广告活动，向下则可以到具体的关键词；同时广告组按时间的开启顺序，可以洞察到由关键词组成的最小广告架构代表的广告打法在产品的不同生命周期是如何变化的。
第三层级：广告词。也就是每个广告组里具体曝光的广告搜索词。在这一层级，可以通过关键词之间的关系，推测竞品的投放词是什么，以及可能的匹配模式。
然后通过查看竞品在关键词上的SP排名和自然排名信息，还可以判断该词的表现、可能的cpc等。
接下来我们讲解如何使用，以及各个数据指标的具体含义。
搜索输入
搜索只支持输入ASIN，也就是Listing中的变体。但广告结构数据Sif是以Listing为对象进行展示的，因为Listing才代表一个产品，以Listing为对象更容易获得全局的视角，洞察广告的整体架构。如果只看单个变体，则只会看到片面的信息，或者可能被误导。
所以不管竞品在投放时选择的是所有变体，还是某些变体；也不管你在输入框输入的是哪个变体，Sif都以Listing为对象展示广告。也就是说，输入不同的变体，得到的数据结果都是一样的。比如B01MRZ02TL和B07N8T4BBT是同组变体，这两个变体输入之后得到的数据结果完全一致（点击下方图片可放大查看）：
广告的数据展示依赖于最新的父子体关系，如果您发现广告词中对应的变体可能不是最新的，可以点击左上角的“获取最新父子体关系”更新，一般1分钟后再次查询即可得到以最新父子关系为基础的广告数据。
排序选择
触发搜索后，Sif会以广告组为对象展示数据，并且按照该广告组的最早抓取时间，默认从历史到现在的时间正序排序。
如果你想先看最近的，然后再逐渐回溯历史的，可以在这里选择“从现在到历史”，就可以以时间倒序显示数据。
广告活动
广告活动是Sif展示的广告数据中的第一层，但由于图表中已经承载了三维信息：广告组、时间、点大小，无法再直观的呈现第四维的广告活动信息，所以我们选择了将多个同属同一广告活动的广告组使用相同的颜色标示。类似于这样：
广告组
广告组是广告透视仪中的核心对象，每个横向的坐标轴都代表一个广告组。左侧是广告组的名字，右侧是该广告组里的广告词随着时间的变化。
点的大小代表了广告词的数量，鼠标移上去可以查看具体的广告词数量。
广告组默认按照第一次抓取到的时间正序排序，也就是越先抓到的广告组越靠前。
需要特别说明的是：
Sif所提供的广告活动-广告组-广告词数据，皆来自于亚马逊公开网页，不使用大家后台的任何内部数据。和一些运营管理工具或者ERP不同，它们可以获取卖家所有的广告数据，但Sif目前不接入后台，所以请大家放心使用，不存在任何数据被“泄露”或“倒卖”的风险。
虽然Sif提供的是外部数据，但我们认为其中的部分信息依然过于敏感，所以选择了脱敏处理，比如广告活动与广告组，我们选择了重命名的数字（比如广告组1）来标记他们之间的不同。
这里定义的广告组，与后台的广告组并不严格对应，区别在于：后台创建一个广告组的时候，可以选择多个Listing或多个变体，当一个广告组对应多个Listing或多个不共享BSR排名的变体时，亚马逊会再做一级拆分，生成更小的广告单位。所以如果你的广告组有对应多个Listing或多个不共享BSR排名的变体的情况，Sif的广告组数量理论上会多于你后台的广告组数量。所以：
如果是一个广告组多个Listing，由于已经明确了是针对此输入的Listing，所以此时的广告组数量理论上会一致；
如果是一个广告组多个不共享BSR排名的变体，则理论上Sif的广告组会多于后台，数量上的倍数差距基本上就是变体的数量。
是将抓取到的关键词作为广告词使用，而抓取行为本身是有偶然性的，比如我们抓取的时候可能某个词的预算刚好跑完了，或者广告未在该时段开启，或者开启了但是我们抓取的那一次刚好没有分配给这个产品广告流量。这会带来以下几个影响：
广告组第一次出现广告词的时间，并不完全代表广告组开启的时间，如果产品是在2022年1月1日后上线的，在一定程度上可以近似认为是开启时间
Sif抓取到的是搜索广告词，而不是后台的投放词。比如后台某个广告组投放的是gaming chair这一个词，但使用了词组匹配模式，那么这个广告组里的搜索词可能会包含gaming chair for women、gaming chair purple等，所以我们的广告组里可能不止有一个广告词。
广告组里的广告词的数量随着时间的变化，不代表投放的关键词的数量变化，只代表有曝光的搜索词的变化。另外由于我们只抓取搜索结果的前3页，所以理论上会有部分未进入前3的关键词会漏掉。
由于天的数据波动巨大，所以我们默认不展示按天的数据，而是按周或者按月，这样可以减少天的波动导致的影响——只要一个广告词在一周7天内任何一天被抓到，这个数据就具备参考价值
广告透视仪并不包含Sif上线以来的所有广告数据，目前可明确的最早时间点可以追溯到2022年1月1日，我们近期会尽快将历史数据追到2022年1月1日，再之前的历史数据将无法再回溯。所以大家要参考新品的广告打法，只能以2022年上新的产品作为研究对象。
可以认为Sif的广告词是后台近似的搜索词，近似的原因就是抓取行为的波动性。
如果你发现后台有的搜索词Sif没有，这是由于爬虫爬取的波动性导致的；如果您发现Sif有的广告词后台没有，这是因为后台只会统计有点击的广告词，只有曝光没有点击的广告词会被过滤，而Sif抓取的数据是通过曝光捕获到的。
广告词
点击广告组中的任一圆点，就可以查看该广告组里在该段时间里的广告词。
在弹出的窗口里，包含如下详细信息如下图。最重要的部分来了，我们具体解释一下每个指标的详细含义和用法。
广告关键词
广告关键词是指这个广告组在选定的时间周期内的广告搜索词，我们会在表头的括号中展示关键词的数量。
这一列，是洞察广告架构的最关键信息，大家要将主要精力用在分析这些广告词的特征之上，努力得到两个信息：该组广告的投放词和匹配模式。
关于判断投放词和匹配模式的方法，我们给大家总结了一些辅助判断的指标，供大家参考：
关键词数量：如果一个广告组里的关键词数量比较多，是自动广告、词组匹配或广泛匹配的概率要更高（不绝对）
关键词数量的变化：如果一个广告组的关键词数量长期稳定，说明广告词范围有一个明显的边界，这种判断是精准匹配的概率较大；如果广告词的数量波动明显，则自动广告、词组匹配或广泛匹配的可能性高
关键词的分散/集中程度：这个是判断投放词和匹配模式的关键信息，但也是难度相对比较大的，大家可以从以下几个方面判断：
是否所有关键词在词根之外没有任何延展性的词，如果是，则大概率可判定为一个词的精准匹配模式
是否多个关键词在词根之外有不同形式的延展：
如果词根的单词顺序是固定的，只在首尾插入另外的单词，则可以判定为词组匹配
如果词根的单词顺序是不固定的，则可以判定为广泛匹配
如果有，但关键词数量不多，且数量几乎无波动，大概率是多个词的精准匹配
如果有，但关键词数量略多，可结合词根中的单词顺序判断：
相同词根的关键词组，每个组里边的关键词除词根外没有任何延展性的单词，则可大概率判定为多个投放词的精准匹配
相同词根的关键词组，组内的关键词有不同程度的延展性单词，则可结合词根中的单词顺序判断：
如果词根的单词顺序是固定的，只在首尾插入另外的单词，则可以判定为词组匹配
如果词根的单词顺序是不固定的，则可以判定为广泛匹配
如果广告词相对比较收敛，与产品相关性高，没有其他品牌词，则可能是紧密匹配
如果广告词很分散，相关性不强，还有其他品牌词或单个单词，则大概率是宽泛匹配
如果关键词非常分散，没有任何相同词根或者明显的词根，则自动广告的可能性大
如果关键词可以集中到为数不多的几个词根（也就是关键词按词根可以分为多个组），再判断以下条件：
如果关键词可以集中到同一个词根，再判断以下条件：
如果只有一个词，且一直保持一个词，则基本是单个词的精准匹配；如果这个广告组还是一个独立的广告活动，那基本100%是一个词的精准匹配。
关键词的搜索量或搜索量排名：词组匹配和广泛匹配的词根，一般来讲大词居多；而大词或长尾词都可以精准投放，但大词一般是一个组一个大词，而长尾词则可能会多个词一个广告组。
以上只是一些可以用来判断的思路，或者一些经验之谈，但不代表一定可以得到明确的结果，更不代表你调研的对手一定会按常理出牌。比如有些客户可能会在一个广告组里投放多个词，但每个词的匹配模式都不一样，这样的多个广告组可能还在同一个广告活动里。
所以大家需要根据实际情况来具体分析，请不要执着于一定要在对手可能只是“乱投一气”的手法里找到普遍规律😂，对方不一定比你牛逼，可能就是因为运气[旺柴]。
广告关键词展示的ASIN
这一字段代表关键下曝光的ASIN（变体），由于Sif是以Listing为对象分析的广告架构，所以该变体可能和您输入的变体并不相同。
另外，由于变体可能在历史上存在过合并分离等现象，所以可能会查出历史上在、但现在已不在最新父体下的变体。
这里的变体可能会存在多个，存在多个的时候表示的是该广告组同时定位了多个ASIN。
以我们目前的数据看，貌似大部分都是单ASIN定位。
SP广告排名
SP广告排名表示在选定时间段内对应变体在该广告组下的关键词下的SP广告排名。这句话略显复杂，我们做一下拆解说明：
排名只是选定时间段内的，后期会支持大家点击后查看完整的排名趋势
排名是在该广告组里的这个关键词下的SP广告排名，因为一个关键词可能会在多个广告组里曝光，这里只展示在这个广告组里的曝光
由于一个广告词下展示的ASIN可能有多个，所以这里的SP广告排名会有多个变体交替出现的排名。
根据广告排名信息，可以大致判断广告的效果，如果大家对该类目非常熟悉，根据对手的产品质量，理论上还可以大致评估对方的cpc甚至预算等信息。
比如下边这个产品，一周内，在很多关键词下7天都有SP广告排名，而且排名基本都很靠前。我们在前边说过，爬虫抓取的数据是有波动性的，在存在波动性的情况下， SP广告还能7天连续，且排名很靠前，预算应该给的比较充足；再借助它的自然排名、BSR、质量分和后台的建议竞价，理论上是可以大致估算cpc的。
自然排名
自然排名与SP广告排名类似，除了自然排名的关键词没有广告组这个限定条件，就是一个产品在一个词下的自然排名。
搜索量/排名
当期的ABA排名和搜索量，会随着数据周期的改变而改变。由于亚马逊最新的ABA数据更新会有一定延时，所以可能最新一周或一月的ABA数据为空。
搜索趋势
对应粒度ABA排名趋势和搜索量趋势，点击可查看大图。
Top 3 ASIN 集中度
当期的ABA数据里的 Top 3 ASIN的点击占比和转化占比。
其他常见问题
为什么亚马逊官方自营的产品没有广告数据？
因为亚马逊自营产品虽然也占用SP广告的位置，但是数据逻辑与非自营产品不一样，我们暂时未处理这部分数据。所以如果您发现在Sif能反查出广告词，但是广告透视仪里没有，大概率是亚马逊自营产品。
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