Moss：关于亚马逊PPC一些新的思考与感悟
3882导语
最近，相信各位老铁应该都有听过：
亚马逊广告团队会定向给一部分亚马逊卖家发出邀约，希望能够直接帮助这些卖家来操作亚马逊PPC广告。
很多卖家都接受了亚马逊广告团队的邀约，和亚马逊广告团队高度配合，在PPC运营上面取得了非常不错的效果。与此同时，美国现在有很多帮卖家投放PPC的agency，这些agency的骨干基本都是广告团队或者A9团队出来创业的人。我们也接触了不少这些团队的人，而且和他们合作了好几个PPC的项目，虽然价格有点贵，但对我们来说帮助非常大，也开拓了很多思路。
大家都知道Moss团队的小伙伴们都是一群善于研究，喜欢探索的人。所以，我一直在思考亚马逊的广告团队，他们对于PPC广告的理解应该是怎么样的？如果是他们来做亚马逊PPC，他们又是怎样的打法套路？
毕竟同样是PPC广告，外部人员来玩和内部人员来玩，套路玩法指导思想应该都是不一样的。就像李彦宏来做百度SEO，和一个外部百度SEO大牛来做，估计玩法以及指导思想上的区别其实是非常大的，相互都有学习沟通的要点。
所以，针对亚马逊辅助卖家做广告的case，外加和国外agency的这些合作记录，以及我们从内部拿到一手资料等等，从去年我们就开始了这一块的资料数据源搜集。
就这些数据源来说的话：有直接来自于内部的，有来自美国做卖家以及做工具朋友的，有来自中国卖家参加广告辅助计划提供的。
搜集到这个节点上面也提炼出了不少有用的东西和思路，所以决定拿出来，和各位老铁一起分享，希望能够帮助到大家。
当然，鉴于数据源的庞大性，一两篇文章肯定是讲不完。所以我准备开一个PPC专题去聊这块内容，可能会分3-5篇文章，来把我这边的数据源外加结论从头到尾撸一遍。感觉各位老铁一定很感兴趣。
除此之外，我做一个声明：文章里面用到的数据源和图表，不是我们原创，是来自于我们搜集的数据源，但是经过我们验证，能够保证准确性，不会误导各位老铁。
今天主要是想给大家讲几个平时各位可能没注意到的PPC知识点。
search term和 keyword的关系
首先，我从search term和 keyword之间的关系开始讲起。大家都知道，对于手动广告，我们在广告后台可以直接设置keyword。
每一个keyword都需要选择一个match type 来框定大致的词语衍生范围。然后这个keyword根据匹配模式延伸出来的所有词，我们都称之为search term。
所以说：对于每一个keyword来说，根据 broad , Phrase，Exact 三种匹配模式可以延伸出来三组search term词组，当然每组之间的search term会有一定的重合现象。
Keyword和search term的区别大家明白了以后，我们接着往下聊。大家可以回去看一看自己的PPC报表，每一个设置的后台keyword都会跑出来很多customer search term，这些customer search term都在报表上面都有相对应的CPC，也就是实际点击扣费，以及impression展现数量。如下图所示：
图片来源：来自于美国ppc广告代投放agency
就一个search term而言， 当实际扣费X轴在每一个节点的时候，它所对应的Y轴impression的数量不同的。这个曲线上面所有的点对应的impression的总和，即是这个search term的总的广告爆款impression数量。
而且很有意思的是：
并不是实际扣费越多，相对应的impression数量越多。
我们假设bid 竞价不变，有时候实际扣费减少的情况下，impression的数量反而增大了。这一点大家不信可以去看看你们的后台广告报表求证。记住我说的是实际扣费减少情况下，而不是bid竞价减少。
而且，虽然是在同一个keyword下面，但是每一个customer search term 都有自己的impression 曝光数据，转化率数据以及单次点击实际扣费CPC数据。一个keyword根据他设置的match type，会延伸出来海量的search term。
图片来源：来自于美国ppc广告代投放agency
接着往深处聊，如上图所示：
Top Hat 是我们后台设置的keyword,我们把它设置成了Phrase匹配。所以拿出三个有代表性的customer search term 分别是：top hat, black top hat 和 magician‘s top hat。
这个时候当我们把bid 设置在1.25 USD的时候，那么black top hat这个词我们能获取他的所有impression曝光，top hat 这个词呢，绝大部分也是能够展示的。但是之于magician‘s top hat， 我们只能获取他极小的一部分impression。
这个时候问题就来了：
如果magician‘s top hat是我们产品的最精准词，也是转化最大的词。但是1.25的竞价明显是不够的。大部分的预算会被消耗在不精准低转化的top hat, black top hat这类词上面。但是精准高转化的magician‘s top hat却是几乎没有任何的曝光。
那么，这样就会导致整体的ACOS极高，因为有曝光点击但是没转化。
现在问题又来了：
其实从这个例子来看，这么做未免太粗暴了。很简单，如果这个时候你把top hat 的phrase匹配这个bid竞价降到了0.8 USD， 那么我们回过去看上图，这个时候高转化精准词magician‘s top hat 完全没有曝光了，大部分的预算点击还是集中在低转化词top hat 和black top hat上面，acos飙高的情况依旧得不到有效的解决。
其实，这个时候最有效的做法应该是把bid 提高到1.5左右，才能从根本上改善目前这种情况。
我们继续往下讲，如果这个时候换了一种情况：
事实上，现实中的情况可能更加复杂，因为一个keyword可以延伸出来的customer search term真的是数以百计，每一个search term都代表图中的一条曲线，而且还涉及到了精准词和非精准词这一块的辨别，这个keyword设置的bid多少真的是至关重要，而且还要学会利用negative否定关键词这把利器。把广告做好，真的不是一件容易的事情。
图片来源：来自于美国ppc广告代投放agency
看到这个时候，想必很多老铁已经悟出门道了。下面给大家尽量总结一下吧，不过还是希望能够有自己的领悟就最好了。
每一个keyword因为search term多样性的原因，在不同的实际扣费节点，所展现出来的 impression曝光量是不一样的，而且同时每个词的展现度也是不一样的。
所以我们要做的就是：尽可能的找到高转化词，给他配上最合适的一个竞价区间，同时通过竞价规避绕开，或者直接negative 否定的方法，防止有限的预算消耗在了低转化的词上面，从而达到我们的PPC业务目标。
除此之外，还有一个结论需要大家注意：
bid其实和ACOS之间并不存在必然的联系，降低bid 并不一定能够降低ACOS。遇到广告费用增高ACOS激增的情况下，降低bid 并不是一个非常正确的决策。
核心不在竞价，而是要找准不同价位的词，以及相应词的一个精准度以及转化详情，从而给他一个适合的bid 区间。
所以针对于一些keyword：建议各位老铁可以根据以上这种分析推理模式，根据报表数据，制作表格分析，从而找到最好的bid竞价区间和最佳均衡点。
今天的内容可能理解起来有点难，但是我还是希望大家能够好好坐下来研究一下，争取理解透并且吃透。而且我不喜欢直接抛结论或者解决方案，这样是最没有意思的。我比较希望PO出一些探索研究的过程或者数据源本身，希望大家能够共同思考研究，这样才能锻炼思维能力。
亚马逊变化那么快，光靠听一些似是而非的结论，是做不好亚马逊的。同时，必须拥有强大的思维能力，才能以不变应万变，算法调整功能变化也不会怕了。同时我也非常欢迎大家在留言区留言讨论，分享转发，大家共同学习研究亚马逊PPC。
导语
最近，相信各位老铁应该都有听过：
亚马逊广告团队会定向给一部分亚马逊卖家发出邀约，希望能够直接帮助这些卖家来操作亚马逊PPC广告。
很多卖家都接受了亚马逊广告团队的邀约，和亚马逊广告团队高度配合，在PPC运营上面取得了非常不错的效果。与此同时，美国现在有很多帮卖家投放PPC的agency，这些agency的骨干基本都是广告团队或者A9团队出来创业的人。我们也接触了不少这些团队的人，而且和他们合作了好几个PPC的项目，虽然价格有点贵，但对我们来说帮助非常大，也开拓了很多思路。
大家都知道Moss团队的小伙伴们都是一群善于研究，喜欢探索的人。所以，我一直在思考亚马逊的广告团队，他们对于PPC广告的理解应该是怎么样的？如果是他们来做亚马逊PPC，他们又是怎样的打法套路？
毕竟同样是PPC广告，外部人员来玩和内部人员来玩，套路玩法指导思想应该都是不一样的。就像李彦宏来做百度SEO，和一个外部百度SEO大牛来做，估计玩法以及指导思想上的区别其实是非常大的，相互都有学习沟通的要点。
所以，针对亚马逊辅助卖家做广告的case，外加和国外agency的这些合作记录，以及我们从内部拿到一手资料等等，从去年我们就开始了这一块的资料数据源搜集。
就这些数据源来说的话：有直接来自于内部的，有来自美国做卖家以及做工具朋友的，有来自中国卖家参加广告辅助计划提供的。
搜集到这个节点上面也提炼出了不少有用的东西和思路，所以决定拿出来，和各位老铁一起分享，希望能够帮助到大家。
当然，鉴于数据源的庞大性，一两篇文章肯定是讲不完。所以我准备开一个PPC专题去聊这块内容，可能会分3-5篇文章，来把我这边的数据源外加结论从头到尾撸一遍。感觉各位老铁一定很感兴趣。
除此之外，我做一个声明：文章里面用到的数据源和图表，不是我们原创，是来自于我们搜集的数据源，但是经过我们验证，能够保证准确性，不会误导各位老铁。
今天主要是想给大家讲几个平时各位可能没注意到的PPC知识点。
search term和 keyword的关系
首先，我从search term和 keyword之间的关系开始讲起。大家都知道，对于手动广告，我们在广告后台可以直接设置keyword。
每一个keyword都需要选择一个match type 来框定大致的词语衍生范围。然后这个keyword根据匹配模式延伸出来的所有词，我们都称之为search term。
所以说：对于每一个keyword来说，根据 broad , Phrase，Exact 三种匹配模式可以延伸出来三组search term词组，当然每组之间的search term会有一定的重合现象。
Keyword和search term的区别大家明白了以后，我们接着往下聊。大家可以回去看一看自己的PPC报表，每一个设置的后台keyword都会跑出来很多customer search term，这些customer search term都在报表上面都有相对应的CPC，也就是实际点击扣费，以及impression展现数量。如下图所示：
图片来源：来自于美国ppc广告代投放agency
就一个search term而言， 当实际扣费X轴在每一个节点的时候，它所对应的Y轴impression的数量不同的。这个曲线上面所有的点对应的impression的总和，即是这个search term的总的广告爆款impression数量。
而且很有意思的是：
并不是实际扣费越多，相对应的impression数量越多。
我们假设bid 竞价不变，有时候实际扣费减少的情况下，impression的数量反而增大了。这一点大家不信可以去看看你们的后台广告报表求证。记住我说的是实际扣费减少情况下，而不是bid竞价减少。
而且，虽然是在同一个keyword下面，但是每一个customer search term 都有自己的impression 曝光数据，转化率数据以及单次点击实际扣费CPC数据。一个keyword根据他设置的match type，会延伸出来海量的search term。
图片来源：来自于美国ppc广告代投放agency
接着往深处聊，如上图所示：
Top Hat 是我们后台设置的keyword,我们把它设置成了Phrase匹配。所以拿出三个有代表性的customer search term 分别是：top hat, black top hat 和 magician‘s top hat。
这个时候当我们把bid 设置在1.25 USD的时候，那么black top hat这个词我们能获取他的所有impression曝光，top hat 这个词呢，绝大部分也是能够展示的。但是之于magician‘s top hat， 我们只能获取他极小的一部分impression。
这个时候问题就来了：
如果magician‘s top hat是我们产品的最精准词，也是转化最大的词。但是1.25的竞价明显是不够的。大部分的预算会被消耗在不精准低转化的top hat, black top hat这类词上面。但是精准高转化的magician‘s top hat却是几乎没有任何的曝光。
那么，这样就会导致整体的ACOS极高，因为有曝光点击但是没转化。
现在问题又来了：
其实从这个例子来看，这么做未免太粗暴了。很简单，如果这个时候你把top hat 的phrase匹配这个bid竞价降到了0.8 USD， 那么我们回过去看上图，这个时候高转化精准词magician‘s top hat 完全没有曝光了，大部分的预算点击还是集中在低转化词top hat 和black top hat上面，acos飙高的情况依旧得不到有效的解决。
其实，这个时候最有效的做法应该是把bid 提高到1.5左右，才能从根本上改善目前这种情况。
我们继续往下讲，如果这个时候换了一种情况：
事实上，现实中的情况可能更加复杂，因为一个keyword可以延伸出来的customer search term真的是数以百计，每一个search term都代表图中的一条曲线，而且还涉及到了精准词和非精准词这一块的辨别，这个keyword设置的bid多少真的是至关重要，而且还要学会利用negative否定关键词这把利器。把广告做好，真的不是一件容易的事情。
图片来源：来自于美国ppc广告代投放agency
看到这个时候，想必很多老铁已经悟出门道了。下面给大家尽量总结一下吧，不过还是希望能够有自己的领悟就最好了。
每一个keyword因为search term多样性的原因，在不同的实际扣费节点，所展现出来的 impression曝光量是不一样的，而且同时每个词的展现度也是不一样的。
所以我们要做的就是：尽可能的找到高转化词，给他配上最合适的一个竞价区间，同时通过竞价规避绕开，或者直接negative 否定的方法，防止有限的预算消耗在了低转化的词上面，从而达到我们的PPC业务目标。
除此之外，还有一个结论需要大家注意：
bid其实和ACOS之间并不存在必然的联系，降低bid 并不一定能够降低ACOS。遇到广告费用增高ACOS激增的情况下，降低bid 并不是一个非常正确的决策。
核心不在竞价，而是要找准不同价位的词，以及相应词的一个精准度以及转化详情，从而给他一个适合的bid 区间。
所以针对于一些keyword：建议各位老铁可以根据以上这种分析推理模式，根据报表数据，制作表格分析，从而找到最好的bid竞价区间和最佳均衡点。
今天的内容可能理解起来有点难，但是我还是希望大家能够好好坐下来研究一下，争取理解透并且吃透。而且我不喜欢直接抛结论或者解决方案，这样是最没有意思的。我比较希望PO出一些探索研究的过程或者数据源本身，希望大家能够共同思考研究，这样才能锻炼思维能力。
亚马逊变化那么快，光靠听一些似是而非的结论，是做不好亚马逊的。同时，必须拥有强大的思维能力，才能以不变应万变，算法调整功能变化也不会怕了。同时我也非常欢迎大家在留言区留言讨论，分享转发，大家共同学习研究亚马逊PPC。
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