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ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

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2025-11-11 15:02
2025-11-11 15:02
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发财啦666

我的C位


“市场越来越卷,广告 CPC越来越高,广告 ACOS 持续在爆”这应该是目前大多数运营经常听到的话,也是在运营过程中经常遇到的事情吧。


在目前竞争激烈的大环境下,低成本的流量越来越少,而我们经常在广告运营上遇到最核心的问题:广告转化率太低。


往往我们通过一系列,这啊那啊的手段去优化,到最终发现告的转化率还是那个si样,然后陷入一筹莫展、无从下手的状态。


但是!!!现在亚马逊做了个史诗级更新-开放了亚马逊营销云,即 AMC。


AMC的功能有很多,目前我觉得最实用的功能无愧就是人群包的建立了。以前我们听到的 AMC 人群包都是在一些ERP 上经常见到的,并且是可以直接创建 ERP 系统中已经默认设置好的人群包模板。


但是现在,我们可以直接在亚马逊后台,去建立更加丰富,更加精准的 AMC 人群包。而这些 AMC 人群包,就是来拯救我们亚马逊广告运营 ACOS 的一把利剑!!!


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

亚马逊AMC目前也有很多已经设置好的默认模板,对比市场上ERP自带的AMC人群包模板,个人觉得亚马逊后台的人群包模板会更加精准且丰富。


(目前后台全是英文版,我们可以使用小插件,翻译成中英结合,这样可能更方便于我们去使用。英语大佬可以pass这个环节)


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

以上介么多的模板,目前我个人使用最多的是下面这个模板。


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)


为什么是它呢?听我细细道来。该人群包模板的作用是:


建立一个受众群体,该群体是由之前使用某些特定关键词(往往是我们广告中打的那些核心关键词)进行搜索后,但还没购买我们自己的产品的客户群体所组成的。


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)
ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)
根据我个人的理解,这部分客户群体使用了跟我们产品相关较高的关键词进行搜索,证明该群体是对我们的产品有购买欲望的,他们可能已经在搜索页面看过我们的产品,但是没有点击,或者已经进入过我们的页面,但是由于某些原因没有造成转化。


此时,如果我们再通过人为干预,让客户再次,或者多次的触达我们的链接页面。根据我个人的购买习惯,往往在我购买东西的时候,如果多次见到某个产品,可能会因此产生购买的欲望。(当然,这个应该站在该产品对于我来说,是满意的,并且对比了其他产品,没有明显缺点的情况上)。


因此,根据以上所说,我们可以根据我们的广告架构,关键词情况,去创建一大批的关键词人群包,然后在我们已有的,或者新的广告上做人群包的加价。


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

目前这个AMC人群包加价的功能已经覆盖到所有广告类型上了,这里我们重点讲SP广告。


前面可能讲了一大堆废话,但是接下来重点来了。关键词人群包究竟该怎么使用更加合理呢。


目前,我所能想到的有以下3种:


1. SKAG广告组+对应SKAG关键词人群包


2. Auto广告组+不同关键词人群包(这里可以做更加细致的区分:紧密匹配广告/同类匹配广告,以及结合不同的关键词人群包做加价)


3. 竟对ASIN定投广告组+特定关键词人群包(特定关键词往往是跟我们产品相关度极高的词)


品牌词人群包+品牌营销促销组合(这里的品牌词可以是自身的,也可以是竟对的)

ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)
ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

以上两个截图,为一个对照组。


广告类型分别是:
1) 类目大词SKAG广告
2) 类目大词SKAG广告+类目大词人群包加价
可以看到,做了人群包加价的广告组各项核心数据明显优于没做加价的广告组.

ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

上面的截图为一组AUTO的同类匹配广告,属于进攻广告。在上一个周期的数据是很差的,经过选定了合适的人群包加价之后,可以看到下一个周期的数据明显变好了。


因此,我们可以看到,AMC的人群包加价对于某些类目来说是有一定的优化作用的。如果能够使用好这些AMC人群包,对于我们的广告上将会有很大的帮助的。


当然,以上仅仅是本人的测试结果。


这些结果我认为根据不同类目,不同时期产品,效果都会不一样。建议大家在尝试过程中,可以先做测试,给予小部分的预算做测试即可。若遇到测试结果比较好的,我们可以再做预算的放大。


还想要分享的还有一个,就是上面所说的“品牌词人群包+品牌营销促销组合”


首先,可以创建一个自己目前所有品牌词的人群包,然后可以结合亚马逊的购物车再营销促销,结合SP/SD广告,将此促销定位投放到之前搜索过自身品牌词的受众群体,以此收割之前未转化的部分客户。


另外,如果想要从竟对手里中抢走些许订单,可以做一个关于竟对品牌词的人群包,再结合我们的品牌定制促销,定投到对应人群,形成转化。(当然,关于竟对品牌的,我这边还没尝试,毕竟我们本身定投效果较差,有尝试过的大佬可以分享一下经验。


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

关于人群包的使用,我们也可以进行拓展。


例如,当我们知道我们的客户群体是属于高消费人群,那我们可以去建立一下专属于高收入人群的人群包,例如收入在100000+以上的客户群体,这里可能适用于一些高客单价的产品,当然低客单的可以考虑缩小收入水平,另外这种人群包目前可以需要会写SQL代码的大佬才能在后台直接创建,否则可能需要使用到一些DSP的服务商可以帮忙创建。


另外,如果你的广告预算够多,你有预算去把广告拉满。那你可以考虑设置多个广告组。普通的不做人群包加价的广告组用来触达新的更多的亚马逊客户,而同时设置相同的,但是做了人群包加价的关键词广告组去做受众收割,即再次触达另一个广告组没有完成转化的客户群体。


!!小TIP:创建人群包的时候,需要满足2000~的人群基数。


如果你在创建失败的时候,可以尝试增加ASIN,或者选择ABA排名更高的关键词,这样更容易创建成功。


最后,如果有大佬做了相应的人群包测试,欢迎大佬在评论区底下做交流。以上也仅是本人测试出来的小众结果。


更新:AMC创建的人群包一旦创建成功后是无法删除的哦,只有失败的才能删除,建议大佬们尝试的时候做好命名区分,这样使用过程也比较方便




「 精彩回帖 」

Andy聊跨境

赞同来自: 发财啦666 、 想暴富的Neko 、 努力玩转亚马逊 、 冬离鸭冬离 、 山河终归落幕 更多 »

丢一个最近在用的人群转化路径SQL代码,可以追溯不同的转化路径分析:

1、细致到不同转化路径(客户点击的广告活动和顺序)

2、该转化路径的 曝光 - 点击 - 花费 - 成交 逻辑链条的 客户数量 


▼ 滑动查看完整内容

-- 功能:分析用户从DSP广告和赞助广告(Sponsored Ads)的展示到最终转化的完整路径,
--       计算各路径的覆盖用户数、展示量、成本、销售额等指标,评估不同广告路径的转化效果。
-- 适用场景:广告投放策略优化、转化路径归因分析


-- 1. 整合广告展示数据(DSP + 赞助广告)
-- 作用:收集两类广告的用户展示记录,统一格式并聚合基础指标(首次展示时间、总展示量、总成本)
WITH impressions AS (
   -- 1.1 DSP广告展示数据
   SELECT
     -- 可选配置:如需将特定campaign_id归类(如Awareness/Conversion),可启用下方CASE语句
     -- CASE campaign_id 
     --   WHEN 11111111111111 THEN 'Display_Awareness'
     --   WHEN 222222222222 THEN 'Display_Conversion'
     --   ELSE 'Other' 
     -- END AS campaign,
     'DSP' AS product_type,  -- 广告类型:DSP
     campaign,               -- 广告活动名称(如需重命名可启用上方CASE)
     user_id,                -- 用户唯一标识
     MIN(impression_dt) AS impression_dt_first,  -- 用户对该活动的首次展示时间
     SUM(impressions) AS impressions,            -- 总展示量
     SUM(total_cost) AS total_cost               -- 总成本(原始单位:毫分)
   FROM dsp_impressions
   WHERE user_id IS NOT NULL  -- 过滤无效用户
     -- 可选:如需限定特定活动,可添加条件(如 AND campaign_id IN (xxx, yyy))
   GROUP BY product_type, campaign, user_id  -- 按广告类型、活动、用户分组

   UNION ALL  -- 合并DSP和赞助广告数据

   -- 1.2 赞助广告展示数据(Sponsored Products/Display/Brands)
   SELECT
     -- 可选配置:如需将特定campaign重命名,可启用下方CASE语句
     -- CASE campaign 
     --   WHEN 'SP_campaign_name1' THEN 'SP_Awareness_name'
     --   WHEN 'SP_campaign_name2' THEN 'SP_Conversion_name'
     --   ... 其他活动映射 ...
     --   ELSE 'Other' 
     -- END AS campaign,
     ad_product_type AS product_type,  -- 广告类型(如sponsored_products)
     campaign,                         -- 广告活动名称(如需重命名可启用上方CASE)
     user_id,                          -- 用户唯一标识
     MIN(event_dt) AS impression_dt_first,  -- 用户对该活动的首次展示时间
     SUM(impressions) AS impressions,        -- 总展示量
     SUM(spend) AS total_cost               -- 总成本(原始单位:微分)
   FROM sponsored_ads_traffic
   WHERE user_id IS NOT NULL  -- 过滤无效用户
     -- 可选:如需限定特定活动,可添加条件(如 AND campaign IN ('xxx', 'yyy'))
   GROUP BY product_type, campaign, user_id  -- 按广告类型、活动、用户分组
),


-- 2. 收集转化数据(购买行为)
-- 作用:提取用户的购买转化记录,关联到对应的广告活动,聚合转化指标
converted AS (
   SELECT
     -- 可选配置:与impressions保持一致的campaign命名规则,需同步启用
     -- CASE campaign_id 
     --   WHEN 11111111111111 THEN 'Display_Awareness'
     --   WHEN 222222222222 THEN 'Display_Conversion'
     --   ELSE 'Other' 
     -- END AS campaign,
     campaign,  -- 广告活动名称(需与impressions中的campaign保持一致)
     user_id,   -- 用户唯一标识
     MAX(conversion_event_dt) AS conversion_event_dt_last,  -- 用户对该活动的最后转化时间
     SUM(product_sales) AS product_sales,                    -- 总销售额
     SUM(purchases) AS purchases                              -- 总购买量
   FROM amazon_attributed_events_by_traffic_time
   WHERE 
     purchases + total_purchases_clicks > 0  -- 过滤有购买行为的记录
     AND user_id IS NOT NULL                 -- 过滤无效用户
     -- 可选:如需限定特定活动,可添加条件(如 AND (campaign_id IN (xxx) OR campaign IN ('yyy')))
   GROUP BY campaign, user_id  -- 按活动、用户分组
),


-- 3. 过滤有效展示(展示时间早于转化时间)
-- 作用:关联展示数据和转化数据,仅保留"展示在转化之前"的有效记录,并转换成本单位为美元
filter_impressions AS (
   SELECT
     i.user_id AS imp_user_id,         -- 展示用户ID
     c.user_id AS pur_user_id,         -- 转化用户ID(未转化则为NULL)
     i.campaign,                       -- 广告活动
     i.impressions,                    -- 展示量
     i.impression_dt_first,            -- 首次展示时间
     -- 转换成本单位为美元:
     -- 赞助广告(微分→美元:÷1亿),DSP广告(毫分→美元:÷10万)
     CASE 
       WHEN i.product_type IN ('sponsored_products', 'sponsored_display', 'sponsored_brands')
       THEN i.total_cost / 100000000   -- 赞助广告成本转换
       ELSE i.total_cost / 100000      -- DSP广告成本转换
     END AS total_cost,
     c.conversion_event_dt_last,       -- 最后转化时间(未转化则为NULL)
     COALESCE(c.product_sales, 0) AS product_sales,  -- 销售额(未转化则为0)
     COALESCE(c.purchases, 0) AS purchases            -- 购买量(未转化则为0)
   FROM impressions i
   -- 左连接转化数据(按用户+活动关联,确保转化归因到对应的展示)
   LEFT JOIN converted c 
     ON c.user_id = i.user_id 
     AND c.campaign = i.campaign
   -- 过滤条件:仅保留"有转化且展示在转化前"或"无转化"的展示记录
   WHERE 
     (c.user_id IS NOT NULL AND i.impression_dt_first < c.conversion_event_dt_last)  -- 有效转化的展示
     OR c.user_id IS NULL  -- 未转化的展示
),


-- 4. 标记用户广告接触顺序
-- 作用:按用户分组,对其接触的广告活动按"首次展示时间"排序,标记接触顺序
ranked AS (
   SELECT
     -- 创建包含"顺序+活动"的结构化数据(便于后续排序)
     NAMED_ROW(
       'order',  -- 顺序字段(按首次展示时间排序的序号)
       ROW_NUMBER() OVER (
         PARTITION BY f.imp_user_id 
         ORDER BY f.impression_dt_first  -- 按首次展示时间升序(最早的在前)
       ),
       'campaign',  -- 广告活动
       f.campaign
     ) AS campaign_order,
     imp_user_id  -- 用户ID
   FROM filter_impressions f
   WHERE f.imp_user_id IS NOT NULL  -- 过滤无效用户
),


-- 5. 生成用户广告接触路径
-- 作用:按用户分组,将其接触的广告活动按时间顺序汇总为"路径"数组
assembled AS (
   SELECT
     -- 收集用户的所有广告接触记录,去重后按顺序排序,生成路径
     ARRAY_SORT(COLLECT(DISTINCT a.campaign_order)) AS path,
     a.imp_user_id  -- 用户ID
   FROM ranked a
   GROUP BY a.imp_user_id
),


-- 6. 用户级别去重(聚合展示和转化指标)
-- 作用:按用户去重,避免同一用户多条记录重复计算,聚合用户级指标
filter_impressions_dedupe AS (
   SELECT
     imp_user_id,  -- 用户ID
     SUM(impressions) AS impressions,  -- 该用户的总展示量
     SUM(total_cost) AS total_cost,    -- 该用户的总成本
     -- 标记用户是否有转化(1=有转化,0=无转化)
     MAX(CASE WHEN pur_user_id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS has_purchase,
     MAX(product_sales) AS product_sales,  -- 该用户的销售额(取最大值,因同一用户可能多条记录)
     MAX(purchases) AS purchases            -- 该用户的购买量(取最大值)
   FROM filter_impressions
   GROUP BY imp_user_id  -- 按用户去重
),


-- 7. 关联路径与效果指标(按路径聚合)
-- 作用:将用户的广告接触路径与用户级指标关联,按路径汇总整体效果
assembled_with_imp_conv AS (
   SELECT
     path,  -- 广告接触路径(按时间排序的活动数组)
     COUNT(DISTINCT a.imp_user_id) AS reach,  -- 该路径覆盖的独立用户数
     SUM(b.impressions) AS total_impressions,  -- 该路径的总展示量
     SUM(b.total_cost) AS total_cost,          -- 该路径的总成本
     SUM(b.has_purchase) AS converted_users,   -- 该路径中有转化的用户数
     SUM(b.product_sales) AS total_sales,      -- 该路径带来的总销售额
     SUM(b.purchases) AS total_purchases       -- 该路径带来的总购买量
   FROM assembled a
   -- 关联用户级去重后的指标
   LEFT JOIN filter_impressions_dedupe b 
     ON a.imp_user_id = b.imp_user_id
   GROUP BY path  -- 按路径分组汇总
)


-- 最终输出:各广告路径的效果指标
SELECT
   path,
   reach AS path_user_count,  -- 路径覆盖用户数
   total_impressions,         -- 总展示量
   total_cost,                -- 总成本(美元)
   converted_users,           -- 转化用户数
   total_sales,               -- 总销售额
   total_purchases,           -- 总购买量
   -- 计算用户购买率(避免除零错误:当reach=0时返回0)
   CASE WHEN reach = 0 THEN 0 
        ELSE converted_users / reach 
   END AS user_conversion_rate  
FROM assembled_with_imp_conv
-- 可选:如需按转化效果排序,可添加 ORDER BY user_conversion_rate DESC



匿名用户

感谢分享!
后台刚开放amc板块,我就开始关注,但是一直不知道从何下手,up主的分享挺有启发性。
 
有个问题想请教下,“目前,我所能想到的有以下3种:1. SKAG广告组+对应SKAG关键词人群包”。请问如果是计划做skag广告的话,关键词人群包的创建,是要单独放做skag的那一个关键词吗?不同关键词是否需要分开设置不同的人群包?还是说所有计划会做skag的关键词都可以丢进同一个人群包里?
 
比如关键词a,b,c,d,打算分别对应做4个skag广告,那么我可以把a,b,c,d都放在同一个关键词人群包里吗?还是说关键词a的skag广告,关键词人群包里只能有a这个关键词?

发财啦666  • 广州  •  3 小时前

每个广告组只能对一个人群包做加价哦


匿名用户  • 广州  •  3 小时前

@发财啦666:是的,不过可能我没表达清楚,我意思是,关键词人群包的设置页面,一个人群包里不是可以填写一个或多个关键词嘛?


如果是打算给skag广告用的话,是否建议每个要做skag广告的关键词,都各自单独设置成一个独立人群包呢?


比如做关键词a的skag广告,对应的关键词人群包里只应有关键词a一个词。做关键词b的skag广告,对应的关键词人群包里只应有关键词b一个词,以此类推。不太确定做关键词a的skag广告时,若选择的那个关键词人群包里同时存在a,b,c,d这四个关键词,是否有影响呢?



匿名用户

不应将广告活动效果数字相加。所选受众与“广告活动总计”重叠,可能与显示的其他受众重叠。
 
这句话看的明白是什么意思吗,有没有见过一个广告活动里面AMC受众出单比整个广告活动出单还要多的情况。
 
所以一个AMC受众人群包,如果用于多个广告活动,其广告效果是否会产生重叠,参考VCPM这种虚假的订单效果。

发财啦666  • 广州

我测下来没有发现有重叠的效果哦。AMC出单比整个广告多的情况也是存在的呢


匿名用户  • 深圳

基于系统说明:不应将广告活动效果数字相加。那么近段时间我还是坚持认为:AMC出单效果在某些情况下将会产生重叠。亚马逊喜欢数据作假也不是一天两天了


发财啦666  • 广州

@匿名用户 那就不用了呗



sunrise666

我认为是否这符合未来流量需要越投越准的趋势,具体的应用我有点自己的理解:
1、多个广告活动可以重复投放同一个词投放同一种类型的广告比如sp的精准,但是AMC可以设置不同的人群
2、根据产品本身的特点找到适合自己的人群,创建对应的人群包就变成运营一项很重要的个人能力



匿名用户

第一次了解这个功能是从你第二个帖子那里,初看有点新奇,但是后台找没找到入口,现在从这篇文章了解到了。这个AMC创建的人群包一旦创建成功后是无法删除的,那它就是和广告一样,只可以暂停和开启,对吧?

发财啦666  • 广州

AMC人群包的创建是在亚马逊的后台营销云里面自己创建的,创建成功之后用不用取决于你自己在广告组里面要不要选择对相应的人群包做加价而已。在广告受众调整里面会有一个人群包加价的选项



雪染君白袍

赞同来自: 发财啦666 、 滚滚长江

这个功能我也刚刚开始在测试,之前用过其他的人群包打广告,期望还是能够带来更加精准的流量以此优化广告的点击率和转化率,最近亚马逊的广告数据是越来越差,是该有变革了

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本质不是选择题,而是先后题。这是我几乎每年开年都会被卖家问到的问题:“老师,我现在是应该赶紧把广告预算打出去抢流量,还是先慢慢做内容?”答案其实很简单:先做内容,再做广告。但为什么这个简单的答案,很多卖家却难以执行,甚至总想跳过第一步?因为他们没有真正理解,在跨境电商的盈利公式里,顺序本身就是一种核心杠杆。做对了,四两拨千斤;做反了,事倍功半。01重新理解广告:它不是“起点”,而是“放大器”我们必须建立一个基础认知:广告的本质,是把已经被验证有效的东西,以付费的方式放大曝光。它就像一支扩音器。如果你面前空无一人,或者你说的话本身毫无价值,那么即使用上最贵的扩音器,结果也只是让更多人听到一段噪音,然后更快地走开。
亚马逊25财年财报出炉!营收增至7169亿美元
AMZ123获悉,近日,亚马逊发布了截至2025年12月31日的2025财年第四季度及全年财务报告。报告显示,第四季度与全年营收均实现两位数增长,AWS与广告业务保持高增速,但在持续加大人工智能与基础设施投入的背景下,自由现金流承压,亚马逊明确将继续以长期回报为导向进行大规模投资。以下为Q4财务亮点:①营收达2134亿美元,同比增长14%,去年同期为1878亿美元;若剔除汇率变动带来的28亿美元正面影响,营收同比增长12%。②北美业务营收1271亿美元,同比增长10%。③国际业务营收507亿美元,同比增长17%;若剔除汇率影响,同比增长11%。④AWS(云计算)营收356亿美元,同比增长24%。
又来了!亚马逊第四季度税务警告短信
收到短信后,一次比一次平静了...
德国反垄断机构禁止亚马逊干预卖家定价
AMZ123获悉,近日,德国联邦反垄断局(Bundeskartellamt)宣布,禁止亚马逊对其德国市场上的第三方卖家实施价格干预行为,并要求亚马逊修改相关政策,仅能在极少数例外情况下对卖家定价产生影响。同时,亚马逊需返还约 5900 万欧元因反竞争行为获得的经济利益。德国联邦反垄断局指出,亚马逊在德国电商市场中既是平台运营方,也是直接参与竞争的零售商。在 Amazon.de 平台上,第三方卖家数量达数十万家,约占平台交易量的 60%。这些卖家自行设定商品价格,并自行承担经营风险。监管机构认为,平台不应通过规则和算法干预其定价自由。调查显示,亚马逊长期通过多种机制影响卖家定价。
《2026独立站卖家日历》PDF下载
2026 独立站卖家日历 2026 全年营销节奏
《2025中东北非消费者数字经济报告》PDF下载
2025年的报告不仅持续跟踪数字经济的同比增长,也更深入:我们探讨了新兴技术对下一波数字化转型的影响力,还首次将中东北非国家及地区的消费者行为偏好与全球其他市场进行对比。
《2025年终大促旺季AI消费趋势报告》PDF下载
随着人工智能 AI的爆发式增长,如 ChatGPT、Perplexity 和Llama等交互式聊天机器人正在渐渐成为大众研究和推荐的首选工具。根据 AI智能体功能的更新迭代,目前已经可以完成网购下单、预订服务、及交易支付,现已被统称为 AI智能体电商Agentic Commerce,且其采用率正呈现出滚雪球式的增长。
《2025年全球二手奢侈品行业消费者洞察报告》PDF下载
当今,二手奢侈品时尚行业的商业格局不可忽视!从贝雷帽到高跟鞋,二手奢侈品正在改变消费者对奢侈品及自身购买力的看法。未来 10 年内,二手奢侈品市场预计将达到952亿美元。您的公司或品牌是否已做好充分准备,应对市场的变化?
《2025海外消费者数字经济报告》PDF下载
这份报告基于 YouGov 对全球 16 个市场18,000 名消费者的调研,探讨了信任如何影响电商经济中的消费行为(这是一个庞大的全球生态系统,每天通过数十亿次线上支付购买商品和服务)。该报告还参考了Checkout.com 自身的网络数据--数十亿个反映了资金如何在全球范围内 24 小时流动的数据点所展示的支付趋势。
《TikTok2026年趋势报告》PDF下载
在这份报告中,TikTok将这些变化提炼为三大关键趋势——真实(Reali-TEA)、探索(Curiosity Detours)与情绪回报(Emotional ROI),它们正共同推动用户增长方式与品牌营销逻辑的转变。
《2025 TikTok Shop 年度调研报告》PDF下载
在2025年,TikTok Shop“一站式卖全球”的愿景,正以内容场为战略支点,依托品牌托管等营运模式、AI驱动、达人带货和内容激励机制,系统性建构起一套全球化增长范式。基于此,TT123制作了这份《2025 TikTok Shop 年度调研报告》,旨在通过对2025年的深度复盘,帮助卖家把握短期波动的机会,锁定2026年的确定性方向。
《中国通用机械出海国别机会洞察报告》PDF下载
在全球制造业向智能化、绿色化深度转型与国内产业升级加速共振背景下,通用机械作为工业体系基础支撑,其技术创新与产业生态演化研究对强化产业链韧性、推动经济高质量发展具有重要战略意义。
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ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)
WeAreSellers
2025-11-11 15:02
9134
发财啦666

我的C位


“市场越来越卷,广告 CPC越来越高,广告 ACOS 持续在爆”这应该是目前大多数运营经常听到的话,也是在运营过程中经常遇到的事情吧。


在目前竞争激烈的大环境下,低成本的流量越来越少,而我们经常在广告运营上遇到最核心的问题:广告转化率太低。


往往我们通过一系列,这啊那啊的手段去优化,到最终发现告的转化率还是那个si样,然后陷入一筹莫展、无从下手的状态。


但是!!!现在亚马逊做了个史诗级更新-开放了亚马逊营销云,即 AMC。


AMC的功能有很多,目前我觉得最实用的功能无愧就是人群包的建立了。以前我们听到的 AMC 人群包都是在一些ERP 上经常见到的,并且是可以直接创建 ERP 系统中已经默认设置好的人群包模板。


但是现在,我们可以直接在亚马逊后台,去建立更加丰富,更加精准的 AMC 人群包。而这些 AMC 人群包,就是来拯救我们亚马逊广告运营 ACOS 的一把利剑!!!


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

亚马逊AMC目前也有很多已经设置好的默认模板,对比市场上ERP自带的AMC人群包模板,个人觉得亚马逊后台的人群包模板会更加精准且丰富。


(目前后台全是英文版,我们可以使用小插件,翻译成中英结合,这样可能更方便于我们去使用。英语大佬可以pass这个环节)


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

以上介么多的模板,目前我个人使用最多的是下面这个模板。


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)


为什么是它呢?听我细细道来。该人群包模板的作用是:


建立一个受众群体,该群体是由之前使用某些特定关键词(往往是我们广告中打的那些核心关键词)进行搜索后,但还没购买我们自己的产品的客户群体所组成的。


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)
ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)
根据我个人的理解,这部分客户群体使用了跟我们产品相关较高的关键词进行搜索,证明该群体是对我们的产品有购买欲望的,他们可能已经在搜索页面看过我们的产品,但是没有点击,或者已经进入过我们的页面,但是由于某些原因没有造成转化。


此时,如果我们再通过人为干预,让客户再次,或者多次的触达我们的链接页面。根据我个人的购买习惯,往往在我购买东西的时候,如果多次见到某个产品,可能会因此产生购买的欲望。(当然,这个应该站在该产品对于我来说,是满意的,并且对比了其他产品,没有明显缺点的情况上)。


因此,根据以上所说,我们可以根据我们的广告架构,关键词情况,去创建一大批的关键词人群包,然后在我们已有的,或者新的广告上做人群包的加价。


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

目前这个AMC人群包加价的功能已经覆盖到所有广告类型上了,这里我们重点讲SP广告。


前面可能讲了一大堆废话,但是接下来重点来了。关键词人群包究竟该怎么使用更加合理呢。


目前,我所能想到的有以下3种:


1. SKAG广告组+对应SKAG关键词人群包


2. Auto广告组+不同关键词人群包(这里可以做更加细致的区分:紧密匹配广告/同类匹配广告,以及结合不同的关键词人群包做加价)


3. 竟对ASIN定投广告组+特定关键词人群包(特定关键词往往是跟我们产品相关度极高的词)


品牌词人群包+品牌营销促销组合(这里的品牌词可以是自身的,也可以是竟对的)

ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)
ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

以上两个截图,为一个对照组。


广告类型分别是:
1) 类目大词SKAG广告
2) 类目大词SKAG广告+类目大词人群包加价
可以看到,做了人群包加价的广告组各项核心数据明显优于没做加价的广告组.

ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

上面的截图为一组AUTO的同类匹配广告,属于进攻广告。在上一个周期的数据是很差的,经过选定了合适的人群包加价之后,可以看到下一个周期的数据明显变好了。


因此,我们可以看到,AMC的人群包加价对于某些类目来说是有一定的优化作用的。如果能够使用好这些AMC人群包,对于我们的广告上将会有很大的帮助的。


当然,以上仅仅是本人的测试结果。


这些结果我认为根据不同类目,不同时期产品,效果都会不一样。建议大家在尝试过程中,可以先做测试,给予小部分的预算做测试即可。若遇到测试结果比较好的,我们可以再做预算的放大。


还想要分享的还有一个,就是上面所说的“品牌词人群包+品牌营销促销组合”


首先,可以创建一个自己目前所有品牌词的人群包,然后可以结合亚马逊的购物车再营销促销,结合SP/SD广告,将此促销定位投放到之前搜索过自身品牌词的受众群体,以此收割之前未转化的部分客户。


另外,如果想要从竟对手里中抢走些许订单,可以做一个关于竟对品牌词的人群包,再结合我们的品牌定制促销,定投到对应人群,形成转化。(当然,关于竟对品牌的,我这边还没尝试,毕竟我们本身定投效果较差,有尝试过的大佬可以分享一下经验。


ACOS有救了!亚马逊AMC营销云实战指南,精准转化高意向客户(附SQL代码)

关于人群包的使用,我们也可以进行拓展。


例如,当我们知道我们的客户群体是属于高消费人群,那我们可以去建立一下专属于高收入人群的人群包,例如收入在100000+以上的客户群体,这里可能适用于一些高客单价的产品,当然低客单的可以考虑缩小收入水平,另外这种人群包目前可以需要会写SQL代码的大佬才能在后台直接创建,否则可能需要使用到一些DSP的服务商可以帮忙创建。


另外,如果你的广告预算够多,你有预算去把广告拉满。那你可以考虑设置多个广告组。普通的不做人群包加价的广告组用来触达新的更多的亚马逊客户,而同时设置相同的,但是做了人群包加价的关键词广告组去做受众收割,即再次触达另一个广告组没有完成转化的客户群体。


!!小TIP:创建人群包的时候,需要满足2000~的人群基数。


如果你在创建失败的时候,可以尝试增加ASIN,或者选择ABA排名更高的关键词,这样更容易创建成功。


最后,如果有大佬做了相应的人群包测试,欢迎大佬在评论区底下做交流。以上也仅是本人测试出来的小众结果。


更新:AMC创建的人群包一旦创建成功后是无法删除的哦,只有失败的才能删除,建议大佬们尝试的时候做好命名区分,这样使用过程也比较方便




「 精彩回帖 」

Andy聊跨境

赞同来自: 发财啦666 、 想暴富的Neko 、 努力玩转亚马逊 、 冬离鸭冬离 、 山河终归落幕 更多 »

丢一个最近在用的人群转化路径SQL代码,可以追溯不同的转化路径分析:

1、细致到不同转化路径(客户点击的广告活动和顺序)

2、该转化路径的 曝光 - 点击 - 花费 - 成交 逻辑链条的 客户数量 


▼ 滑动查看完整内容

-- 功能:分析用户从DSP广告和赞助广告(Sponsored Ads)的展示到最终转化的完整路径,
--       计算各路径的覆盖用户数、展示量、成本、销售额等指标,评估不同广告路径的转化效果。
-- 适用场景:广告投放策略优化、转化路径归因分析


-- 1. 整合广告展示数据(DSP + 赞助广告)
-- 作用:收集两类广告的用户展示记录,统一格式并聚合基础指标(首次展示时间、总展示量、总成本)
WITH impressions AS (
   -- 1.1 DSP广告展示数据
   SELECT
     -- 可选配置:如需将特定campaign_id归类(如Awareness/Conversion),可启用下方CASE语句
     -- CASE campaign_id 
     --   WHEN 11111111111111 THEN 'Display_Awareness'
     --   WHEN 222222222222 THEN 'Display_Conversion'
     --   ELSE 'Other' 
     -- END AS campaign,
     'DSP' AS product_type,  -- 广告类型:DSP
     campaign,               -- 广告活动名称(如需重命名可启用上方CASE)
     user_id,                -- 用户唯一标识
     MIN(impression_dt) AS impression_dt_first,  -- 用户对该活动的首次展示时间
     SUM(impressions) AS impressions,            -- 总展示量
     SUM(total_cost) AS total_cost               -- 总成本(原始单位:毫分)
   FROM dsp_impressions
   WHERE user_id IS NOT NULL  -- 过滤无效用户
     -- 可选:如需限定特定活动,可添加条件(如 AND campaign_id IN (xxx, yyy))
   GROUP BY product_type, campaign, user_id  -- 按广告类型、活动、用户分组

   UNION ALL  -- 合并DSP和赞助广告数据

   -- 1.2 赞助广告展示数据(Sponsored Products/Display/Brands)
   SELECT
     -- 可选配置:如需将特定campaign重命名,可启用下方CASE语句
     -- CASE campaign 
     --   WHEN 'SP_campaign_name1' THEN 'SP_Awareness_name'
     --   WHEN 'SP_campaign_name2' THEN 'SP_Conversion_name'
     --   ... 其他活动映射 ...
     --   ELSE 'Other' 
     -- END AS campaign,
     ad_product_type AS product_type,  -- 广告类型(如sponsored_products)
     campaign,                         -- 广告活动名称(如需重命名可启用上方CASE)
     user_id,                          -- 用户唯一标识
     MIN(event_dt) AS impression_dt_first,  -- 用户对该活动的首次展示时间
     SUM(impressions) AS impressions,        -- 总展示量
     SUM(spend) AS total_cost               -- 总成本(原始单位:微分)
   FROM sponsored_ads_traffic
   WHERE user_id IS NOT NULL  -- 过滤无效用户
     -- 可选:如需限定特定活动,可添加条件(如 AND campaign IN ('xxx', 'yyy'))
   GROUP BY product_type, campaign, user_id  -- 按广告类型、活动、用户分组
),


-- 2. 收集转化数据(购买行为)
-- 作用:提取用户的购买转化记录,关联到对应的广告活动,聚合转化指标
converted AS (
   SELECT
     -- 可选配置:与impressions保持一致的campaign命名规则,需同步启用
     -- CASE campaign_id 
     --   WHEN 11111111111111 THEN 'Display_Awareness'
     --   WHEN 222222222222 THEN 'Display_Conversion'
     --   ELSE 'Other' 
     -- END AS campaign,
     campaign,  -- 广告活动名称(需与impressions中的campaign保持一致)
     user_id,   -- 用户唯一标识
     MAX(conversion_event_dt) AS conversion_event_dt_last,  -- 用户对该活动的最后转化时间
     SUM(product_sales) AS product_sales,                    -- 总销售额
     SUM(purchases) AS purchases                              -- 总购买量
   FROM amazon_attributed_events_by_traffic_time
   WHERE 
     purchases + total_purchases_clicks > 0  -- 过滤有购买行为的记录
     AND user_id IS NOT NULL                 -- 过滤无效用户
     -- 可选:如需限定特定活动,可添加条件(如 AND (campaign_id IN (xxx) OR campaign IN ('yyy')))
   GROUP BY campaign, user_id  -- 按活动、用户分组
),


-- 3. 过滤有效展示(展示时间早于转化时间)
-- 作用:关联展示数据和转化数据,仅保留"展示在转化之前"的有效记录,并转换成本单位为美元
filter_impressions AS (
   SELECT
     i.user_id AS imp_user_id,         -- 展示用户ID
     c.user_id AS pur_user_id,         -- 转化用户ID(未转化则为NULL)
     i.campaign,                       -- 广告活动
     i.impressions,                    -- 展示量
     i.impression_dt_first,            -- 首次展示时间
     -- 转换成本单位为美元:
     -- 赞助广告(微分→美元:÷1亿),DSP广告(毫分→美元:÷10万)
     CASE 
       WHEN i.product_type IN ('sponsored_products', 'sponsored_display', 'sponsored_brands')
       THEN i.total_cost / 100000000   -- 赞助广告成本转换
       ELSE i.total_cost / 100000      -- DSP广告成本转换
     END AS total_cost,
     c.conversion_event_dt_last,       -- 最后转化时间(未转化则为NULL)
     COALESCE(c.product_sales, 0) AS product_sales,  -- 销售额(未转化则为0)
     COALESCE(c.purchases, 0) AS purchases            -- 购买量(未转化则为0)
   FROM impressions i
   -- 左连接转化数据(按用户+活动关联,确保转化归因到对应的展示)
   LEFT JOIN converted c 
     ON c.user_id = i.user_id 
     AND c.campaign = i.campaign
   -- 过滤条件:仅保留"有转化且展示在转化前"或"无转化"的展示记录
   WHERE 
     (c.user_id IS NOT NULL AND i.impression_dt_first < c.conversion_event_dt_last)  -- 有效转化的展示
     OR c.user_id IS NULL  -- 未转化的展示
),


-- 4. 标记用户广告接触顺序
-- 作用:按用户分组,对其接触的广告活动按"首次展示时间"排序,标记接触顺序
ranked AS (
   SELECT
     -- 创建包含"顺序+活动"的结构化数据(便于后续排序)
     NAMED_ROW(
       'order',  -- 顺序字段(按首次展示时间排序的序号)
       ROW_NUMBER() OVER (
         PARTITION BY f.imp_user_id 
         ORDER BY f.impression_dt_first  -- 按首次展示时间升序(最早的在前)
       ),
       'campaign',  -- 广告活动
       f.campaign
     ) AS campaign_order,
     imp_user_id  -- 用户ID
   FROM filter_impressions f
   WHERE f.imp_user_id IS NOT NULL  -- 过滤无效用户
),


-- 5. 生成用户广告接触路径
-- 作用:按用户分组,将其接触的广告活动按时间顺序汇总为"路径"数组
assembled AS (
   SELECT
     -- 收集用户的所有广告接触记录,去重后按顺序排序,生成路径
     ARRAY_SORT(COLLECT(DISTINCT a.campaign_order)) AS path,
     a.imp_user_id  -- 用户ID
   FROM ranked a
   GROUP BY a.imp_user_id
),


-- 6. 用户级别去重(聚合展示和转化指标)
-- 作用:按用户去重,避免同一用户多条记录重复计算,聚合用户级指标
filter_impressions_dedupe AS (
   SELECT
     imp_user_id,  -- 用户ID
     SUM(impressions) AS impressions,  -- 该用户的总展示量
     SUM(total_cost) AS total_cost,    -- 该用户的总成本
     -- 标记用户是否有转化(1=有转化,0=无转化)
     MAX(CASE WHEN pur_user_id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS has_purchase,
     MAX(product_sales) AS product_sales,  -- 该用户的销售额(取最大值,因同一用户可能多条记录)
     MAX(purchases) AS purchases            -- 该用户的购买量(取最大值)
   FROM filter_impressions
   GROUP BY imp_user_id  -- 按用户去重
),


-- 7. 关联路径与效果指标(按路径聚合)
-- 作用:将用户的广告接触路径与用户级指标关联,按路径汇总整体效果
assembled_with_imp_conv AS (
   SELECT
     path,  -- 广告接触路径(按时间排序的活动数组)
     COUNT(DISTINCT a.imp_user_id) AS reach,  -- 该路径覆盖的独立用户数
     SUM(b.impressions) AS total_impressions,  -- 该路径的总展示量
     SUM(b.total_cost) AS total_cost,          -- 该路径的总成本
     SUM(b.has_purchase) AS converted_users,   -- 该路径中有转化的用户数
     SUM(b.product_sales) AS total_sales,      -- 该路径带来的总销售额
     SUM(b.purchases) AS total_purchases       -- 该路径带来的总购买量
   FROM assembled a
   -- 关联用户级去重后的指标
   LEFT JOIN filter_impressions_dedupe b 
     ON a.imp_user_id = b.imp_user_id
   GROUP BY path  -- 按路径分组汇总
)


-- 最终输出:各广告路径的效果指标
SELECT
   path,
   reach AS path_user_count,  -- 路径覆盖用户数
   total_impressions,         -- 总展示量
   total_cost,                -- 总成本(美元)
   converted_users,           -- 转化用户数
   total_sales,               -- 总销售额
   total_purchases,           -- 总购买量
   -- 计算用户购买率(避免除零错误:当reach=0时返回0)
   CASE WHEN reach = 0 THEN 0 
        ELSE converted_users / reach 
   END AS user_conversion_rate  
FROM assembled_with_imp_conv
-- 可选:如需按转化效果排序,可添加 ORDER BY user_conversion_rate DESC



匿名用户

感谢分享!
后台刚开放amc板块,我就开始关注,但是一直不知道从何下手,up主的分享挺有启发性。
 
有个问题想请教下,“目前,我所能想到的有以下3种:1. SKAG广告组+对应SKAG关键词人群包”。请问如果是计划做skag广告的话,关键词人群包的创建,是要单独放做skag的那一个关键词吗?不同关键词是否需要分开设置不同的人群包?还是说所有计划会做skag的关键词都可以丢进同一个人群包里?
 
比如关键词a,b,c,d,打算分别对应做4个skag广告,那么我可以把a,b,c,d都放在同一个关键词人群包里吗?还是说关键词a的skag广告,关键词人群包里只能有a这个关键词?

发财啦666  • 广州  •  3 小时前

每个广告组只能对一个人群包做加价哦


匿名用户  • 广州  •  3 小时前

@发财啦666:是的,不过可能我没表达清楚,我意思是,关键词人群包的设置页面,一个人群包里不是可以填写一个或多个关键词嘛?


如果是打算给skag广告用的话,是否建议每个要做skag广告的关键词,都各自单独设置成一个独立人群包呢?


比如做关键词a的skag广告,对应的关键词人群包里只应有关键词a一个词。做关键词b的skag广告,对应的关键词人群包里只应有关键词b一个词,以此类推。不太确定做关键词a的skag广告时,若选择的那个关键词人群包里同时存在a,b,c,d这四个关键词,是否有影响呢?



匿名用户

不应将广告活动效果数字相加。所选受众与“广告活动总计”重叠,可能与显示的其他受众重叠。
 
这句话看的明白是什么意思吗,有没有见过一个广告活动里面AMC受众出单比整个广告活动出单还要多的情况。
 
所以一个AMC受众人群包,如果用于多个广告活动,其广告效果是否会产生重叠,参考VCPM这种虚假的订单效果。

发财啦666  • 广州

我测下来没有发现有重叠的效果哦。AMC出单比整个广告多的情况也是存在的呢


匿名用户  • 深圳

基于系统说明:不应将广告活动效果数字相加。那么近段时间我还是坚持认为:AMC出单效果在某些情况下将会产生重叠。亚马逊喜欢数据作假也不是一天两天了


发财啦666  • 广州

@匿名用户 那就不用了呗



sunrise666

我认为是否这符合未来流量需要越投越准的趋势,具体的应用我有点自己的理解:
1、多个广告活动可以重复投放同一个词投放同一种类型的广告比如sp的精准,但是AMC可以设置不同的人群
2、根据产品本身的特点找到适合自己的人群,创建对应的人群包就变成运营一项很重要的个人能力



匿名用户

第一次了解这个功能是从你第二个帖子那里,初看有点新奇,但是后台找没找到入口,现在从这篇文章了解到了。这个AMC创建的人群包一旦创建成功后是无法删除的,那它就是和广告一样,只可以暂停和开启,对吧?

发财啦666  • 广州

AMC人群包的创建是在亚马逊的后台营销云里面自己创建的,创建成功之后用不用取决于你自己在广告组里面要不要选择对相应的人群包做加价而已。在广告受众调整里面会有一个人群包加价的选项



雪染君白袍

赞同来自: 发财啦666 、 滚滚长江

这个功能我也刚刚开始在测试,之前用过其他的人群包打广告,期望还是能够带来更加精准的流量以此优化广告的点击率和转化率,最近亚马逊的广告数据是越来越差,是该有变革了

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