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如何利用AI 驱动性能和自动化,实现透明度和控制

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2024-07-31 12:00
2024-07-31 12:00
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一、P+ Tactics 基本介绍


1. P+ Tactics 定义

P+ Tactics可以看作Performance Plus的升级版,它将消费者购物和娱乐信号作为学习种子,通过AI神经网络机器学习模型,与亚马逊内更有可能产生购买行为的用户实时、动态匹配,并将广告投放到这类用户中去,以实现销量的高效转化。


2. P+ Tactics 优势

之所以说P+ Tactics是Performance Plus的升级版,是因为它具有以下五个优势:

(1)支持Link in与Link out

相比于只支持Link out的Performance Plus,P+ Tactics还支持Link in,而这点更是多数广告主所需要的。基于此,P+ Tactics可以选择的KPI优化目标有三:ROAS(适用于Link in),CPA(适用于Link out),CPSU(适用于电子产品订阅制)。


(2)可采用三种策略

相比于只追求新客转化的Performance Plus广告,P+ Tactics支持的策略有Prospecting, Remarketing, Retention,不仅追求新客转化,还能够对过去看过或购买过产品的用户进行转化,广告的适用范围更广了。


(3)广告搭建结构集中

相比于Performance Plus只有一种策略可用,且单个Order自动生成五个line item,P+ Tactics可以从三种策略中选择,且单个Order自动对应单个line item,这样做的好处是单一的line item能够更集中地收集广告数据,令AI神经网络机器学习模型快速调整优化广告。

如何利用AI 驱动性能和自动化,实现透明度和控制


(4)减少数据延迟

常规的DSP广告在建立人群包时有1-4小时的滞后,比如需要拉取浏览过商品的人群,在建立前1小时内符合这种行为的人群可能无法被及时捕捉到。而在P+ Tactics里建立的人群是由系统动态匹配生成的,更新时间在3毫秒,基本可以视作实时更新,上一秒浏览过商品的人群也能被及时加入到人群包里。


(5)自动排除最近发生转化的人群

在数据实时更新的基础上,P+ Tactics广告在执行Remarketing或Retention策略时,将自动排除刚刚发生购买行为的人群,只会对还未发生购买行为的消费者及有一段时间未复购的消费者投放广告,这样能够避免广告预算浪费。



二、P+ Tactics 具体说明


1. P+ Tactics 工作路径

您选择的ASIN购买或商品详情页浏览行为将成为AI神经网络机器学习模型的种子,与种子关联的亚马逊独特数据信号(购物及娱乐信号)将作为学习模型的动力每小时更新一次,确保预测保持准确性,基于广告主选择的策略目标,学习模型将匹配到最有可能采取行动的用户群体,并向他们展示广告。


2. P+ Tactics Link in / out的区别

如何利用AI 驱动性能和自动化,实现透明度和控制


3. P+ Tactics 策略

(1)Prospecting策略:类比常规DSP策略里的In-market、Lifestyle、Lookalike策略,针对尚未与本品牌/商品产生交互的潜在顾客。


(2)Remarketing策略:针对过去已经看过本品但尚未购买的用户投放。


(3)Retention策略:针对过去已经购买过本品牌的用户投放,实现交叉销售或向上销售。


4. P+ Tactics 人群

在建立广告过程中,不必手动拉取特定人群,而是由系统根据学习模型匹配,自动从亚马逊全域抓取更有可能购买的人群。抓取的人群将综合包含常规DSP策略定向人群的特性。


5. P+ Tactics 竞价

(1)竞价表现

尽管P+ Tactics只有单个line item,但是line item里的人群转化可能性仍然存在差异,因此系统将智能调整竞价,不同可能性人群的竞价也将不同。


(2)竞价原理

系统根据人群转化可能性设置竞价,而人群转化可能性的衡量因素是由多个指标构成的,举个例子——时效,投放给今天看过商品详情页的人群竞价一般会比一个月前看过商品详情页的人群竞价高,因为购买的可能性不一样。此外,衡量可能性的因素还在不断完善中,后期会继续添加有利于衡量转化可能性的因素,比如官方已经列入计划的因素——频次,浏览商品详情页次数多的人群设置的竞价将比浏览次数少的人群竞价高。


6. P+ Tactics 流量库存

与Performance Plus类似,P+ Tactics必须在第三方库存上运行,包括3P open exchanges或APD的第三方库存。



P+ Tactics 投放门槛与计划


1. 投放门槛

如何利用AI 驱动性能和自动化,实现透明度和控制


2. P+ Tactics 投放计划

目前P+ Tactics正处于优质客户内测阶段,亚马逊欢迎想要参与测试的广告主提前报名,目前安排如下:

• 本周联系我们提交报名意向,并获得P+ Tactics操作指南


• 8月份开始正式测试投放


• 9月份发布P+ Tactics closed beta版本,尝试增加更多广告功能,如将目前允许的广告形式由Display增添至STV、OLV等


• 10月份正式推广P+ Tactics至全体广告主



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如何利用AI 驱动性能和自动化,实现透明度和控制
DSPWINNER神光
2024-07-31 12:00
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一、P+ Tactics 基本介绍


1. P+ Tactics 定义

P+ Tactics可以看作Performance Plus的升级版,它将消费者购物和娱乐信号作为学习种子,通过AI神经网络机器学习模型,与亚马逊内更有可能产生购买行为的用户实时、动态匹配,并将广告投放到这类用户中去,以实现销量的高效转化。


2. P+ Tactics 优势

之所以说P+ Tactics是Performance Plus的升级版,是因为它具有以下五个优势:

(1)支持Link in与Link out

相比于只支持Link out的Performance Plus,P+ Tactics还支持Link in,而这点更是多数广告主所需要的。基于此,P+ Tactics可以选择的KPI优化目标有三:ROAS(适用于Link in),CPA(适用于Link out),CPSU(适用于电子产品订阅制)。


(2)可采用三种策略

相比于只追求新客转化的Performance Plus广告,P+ Tactics支持的策略有Prospecting, Remarketing, Retention,不仅追求新客转化,还能够对过去看过或购买过产品的用户进行转化,广告的适用范围更广了。


(3)广告搭建结构集中

相比于Performance Plus只有一种策略可用,且单个Order自动生成五个line item,P+ Tactics可以从三种策略中选择,且单个Order自动对应单个line item,这样做的好处是单一的line item能够更集中地收集广告数据,令AI神经网络机器学习模型快速调整优化广告。

如何利用AI 驱动性能和自动化,实现透明度和控制


(4)减少数据延迟

常规的DSP广告在建立人群包时有1-4小时的滞后,比如需要拉取浏览过商品的人群,在建立前1小时内符合这种行为的人群可能无法被及时捕捉到。而在P+ Tactics里建立的人群是由系统动态匹配生成的,更新时间在3毫秒,基本可以视作实时更新,上一秒浏览过商品的人群也能被及时加入到人群包里。


(5)自动排除最近发生转化的人群

在数据实时更新的基础上,P+ Tactics广告在执行Remarketing或Retention策略时,将自动排除刚刚发生购买行为的人群,只会对还未发生购买行为的消费者及有一段时间未复购的消费者投放广告,这样能够避免广告预算浪费。



二、P+ Tactics 具体说明


1. P+ Tactics 工作路径

您选择的ASIN购买或商品详情页浏览行为将成为AI神经网络机器学习模型的种子,与种子关联的亚马逊独特数据信号(购物及娱乐信号)将作为学习模型的动力每小时更新一次,确保预测保持准确性,基于广告主选择的策略目标,学习模型将匹配到最有可能采取行动的用户群体,并向他们展示广告。


2. P+ Tactics Link in / out的区别

如何利用AI 驱动性能和自动化,实现透明度和控制


3. P+ Tactics 策略

(1)Prospecting策略:类比常规DSP策略里的In-market、Lifestyle、Lookalike策略,针对尚未与本品牌/商品产生交互的潜在顾客。


(2)Remarketing策略:针对过去已经看过本品但尚未购买的用户投放。


(3)Retention策略:针对过去已经购买过本品牌的用户投放,实现交叉销售或向上销售。


4. P+ Tactics 人群

在建立广告过程中,不必手动拉取特定人群,而是由系统根据学习模型匹配,自动从亚马逊全域抓取更有可能购买的人群。抓取的人群将综合包含常规DSP策略定向人群的特性。


5. P+ Tactics 竞价

(1)竞价表现

尽管P+ Tactics只有单个line item,但是line item里的人群转化可能性仍然存在差异,因此系统将智能调整竞价,不同可能性人群的竞价也将不同。


(2)竞价原理

系统根据人群转化可能性设置竞价,而人群转化可能性的衡量因素是由多个指标构成的,举个例子——时效,投放给今天看过商品详情页的人群竞价一般会比一个月前看过商品详情页的人群竞价高,因为购买的可能性不一样。此外,衡量可能性的因素还在不断完善中,后期会继续添加有利于衡量转化可能性的因素,比如官方已经列入计划的因素——频次,浏览商品详情页次数多的人群设置的竞价将比浏览次数少的人群竞价高。


6. P+ Tactics 流量库存

与Performance Plus类似,P+ Tactics必须在第三方库存上运行,包括3P open exchanges或APD的第三方库存。



P+ Tactics 投放门槛与计划


1. 投放门槛

如何利用AI 驱动性能和自动化,实现透明度和控制


2. P+ Tactics 投放计划

目前P+ Tactics正处于优质客户内测阶段,亚马逊欢迎想要参与测试的广告主提前报名,目前安排如下:

• 本周联系我们提交报名意向,并获得P+ Tactics操作指南


• 8月份开始正式测试投放


• 9月份发布P+ Tactics closed beta版本,尝试增加更多广告功能,如将目前允许的广告形式由Display增添至STV、OLV等


• 10月份正式推广P+ Tactics至全体广告主



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