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Moss:关于亚马逊PPC一些新的思考与感悟

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2018-11-04 08:10
2018-11-04 08:10
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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:


按照我们惯常的逻辑,看到ACOS极高的情况下,我们第一反应就是应该去操作降低bid,想必这也是各位老铁的首选做法。

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


bid是1.5, 但是呢magician‘s top hat 以及top hat并不是精准高转化词,高转化词是black top hat。那么这种情况下,如果把bid降低到0.8,就是一个最好的PPC决策,因为降到了0.8以后,可以成功规避magician‘s top hat这种又贵又低转化的词,而且又能够完全利用高转化词black top hat的全部impression曝光,这么做就能把ACOS的数据做的非常之好看了。


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。





另外,最近不少老铁问我很多基础问题,运营基础知识并不扎实。而且发现一个问题:很多人懂得知识点很多,但是都是碎片化的知识,没有体系化和模块化。


所以,感觉不少老铁有基础体系化培训的要求,侃侃电商学院有开设从入门到进阶的基础课程。


适合刚刚开始做的老铁,以及希望帮忙梳理从选品到运营整套流程梳理的老铁。


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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。



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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。

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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:


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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。


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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。


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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。





另外,最近不少老铁问我很多基础问题,运营基础知识并不扎实。而且发现一个问题:很多人懂得知识点很多,但是都是碎片化的知识,没有体系化和模块化。


所以,感觉不少老铁有基础体系化培训的要求,侃侃电商学院有开设从入门到进阶的基础课程。


适合刚刚开始做的老铁,以及希望帮忙梳理从选品到运营整套流程梳理的老铁。


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