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亚马逊PPC广告被误解的3条规则:不要迷恋ACoS,它并不能说明一切

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PPC广告,几乎所有卖家都知道他们需要花钱在产品上做广告,但许多卖家并不了解成功的PPC广告需要符合哪些基本规则。

他们不知道要把广告预算放在哪个关键词上,或者他们有多少关键词需要出价,也不知道在某个产品上花多少钱才算合理,不知道是否需要使用动态出价,甚至不知道他们适合投放哪种类型的PPC广告。

如果把PPC看作一道菜肴的话,想要色香味俱佳,就需要调料和火候都控制的恰到好处,否则马上就变味儿了。即便每次按照同一个配方烹煮,最终的成品可能也不尽相同,总有失手的时候。但无论如何,有3条原理是不会变的,如果你能够理解正确、实施得当,那么你的亚马逊广告费用花得也会更值得(其实我更愿意把广告支出看作是一种投资而不是花费)。

PPC原理1:亚马逊的算法鼓励PPC支出

要知道亚马逊是要从你的PPC广告支出中赚钱的。因此,在创建算法的时候自然而然地会激励你在PPC上投入更多。这意味着你通过PPC广告吸引到listing的流量越多以及后续产生的销量越多,对你在所在类目的BSR(亚马逊热销品排名)和对你而言能出单的关键词的推动作用就越大。

亚马逊的算法也是一种“衰减算法”。这意味着,如果你没有获得流量和销量,那么你的BSR就会下降,与listing相关的关键词排名也会下降。这意味着要在亚马逊上获得成功,你需要投资。“钱生钱(赚钱需要花钱)”的说法在亚马逊上是成立的。

请注意,从某个节点开始,随着你支出增加,你将达到收益递减的转折点。而你的目标是找到能够超越竞争对手、提高BSR但低于收益递减点的位置。为了找到你需要为每种产品花费的确切节点,这将需要大量的反复试验和市场调研。

原理2:你可以通过“控制”一些热门关键词来赢得搜索量

为了赢得竞争,你需要知道哪些关键词能够为你的listing产生更大的收益。你可以使用多种来源来研究哪些关键词有可能为你带来更大的销量。使用第三方软件(例如Helium 10或Merchant Words)是一个好的开始。该数据与你的卖家中心中 “品牌分析”部分的关键词数据进行了交叉分析,可以帮助你确定哪些关键词更有可能提高你的BSR并提高其他关键词的排名。如果你能在大词(与你的类别最相关且搜索量最高的关键词)上赢得优势,那么这种成功自然会拉高你其他关键词的排名,并会帮助你的产品在所有关键词的搜索结果中获得更高的排名。

而很多卖家却在关键词策略中过于“雨露均沾”,如果他们的销售大部分靠大词出单,却将原本有限的预算分配给大量的相关关键词,不仅导致在这些词上的花费过少,而且还忽略了重要的大词,两边都捞不着好。

原理3:ACoS并不能说明一切

甚至在制作第一个广告活动之前,你可能应该知道哪种指标对你在最佳PPC配方过程中的帮助最大。

大多数卖家使用ACoS(即广告销售成本=PPC支出÷PPC产生的销售)来计算其PPC广告活动的效率。但其实ACoS只能说明其中的一部分——如果你仅仅依靠这一个指标来给你的PPC广告定论,它可能会严重损害你在亚马逊上的整体表现。

许多广告经理和亚马逊广告软件解决方案都使用ACoS作为评估广告盈利能力时核心指标。 

例如,假设下图为产品的成本结构:

亚马逊PPC广告被误解的3条规则:不要迷恋ACoS,它并不能说明一切

(图源:buyboxexperts.com)

图上从上至下依次为:生产成本&物流费/运费税等/运营费用/亚马逊佣金/利润。

如图所示,净利率为37%。简而言之,如果你在广告上的花费少于37%,你仍然可以盈利。如果花费超过37%,那就算亏本了。

通常利用单点归因法并基于首次触达模型(First-Touch Attribution,简称FTAM)或最后触达模型(Last-Touch Attribution,简称LTAM)来进行评估,

这通常存在一个误解。这个模型有很多不足之处,因为它基于一个错误的假设(广告支出总是直接蚕食利润),似乎你只能以低于此收支平衡点的水平进行出价和支出,只有这样你才能保持“盈利”。

但实际上,ACoS本身就是一个令人误解的指标,因为它仅利用单点归因法并基于最后触达模型(Last-Touch Attribution)来对广告进行评估,在PPC广告中这就是广告为listing带来的点击。(在最后触达模型中,100%的转换都归功于客户执行的最后一项操作。)

亚马逊PPC广告被误解的3条规则:不要迷恋ACoS,它并不能说明一切

(图源:buyboxexperts.com)

但如果你只关注ACoS(由于最后触达模型)你会忽略广告漏斗的上层。因为当你仅跟踪最终点击或浏览时,你不知道客户是如何找到你的产品的,或者他们在转化之前与你的品牌互动了多少次。这会导致什么?会导致你的广告预算分配的不准确,把预算花在不合适的关键词和广告类型上。

据斯坦福大学的一项研究发现,看到展示广告活动的用户所进行的 搜索相关广告的搜索量比未看到展示广告的用户高5%-25%。最后触达模型可能使你无法正确评估渠道和广告活动重叠的价值。

因此,仅仅关注ACoS会让你忽略广告漏斗中端和上层的好处,因为亚马逊的系统根本不允许你充分衡量这些广告的真实归因。

但这并不意味着你应该忽略它。相反,你要明智地使用ACoS,你需要了解其局限性以及如何对其进行操作,在其他重要指标中全面权衡ACoS。

在亚马逊上,PPC支出比其他任何电商渠道都更直接地与自然销售息息相关。这是因为PPC支出提高了BSR和与listing相关的数百个关键词排名。PPC支出越高,你的listing就越有可能获得自然销售。因此,将PPC支出与整体的自然销售联系起来看才是更合理的。我们将这个指标称为Total ACoS(即总ACoS=PPC支出÷总销售额)。你可以使用Total ACoS来确定支出如何影响PPC销售和自然销售,并更好地了解你在亚马逊上的广告效果。

当然,总ACoS也绝不是一项终极指标,但在分析PPC广告的效率时,它应该是你关注的重点之一。你还可以使用Total ROAS(即总广告支出回报率=自然销售总额÷PPC支出)。你从Total ROAS也能看出有关PPC广告是如何影响整体自然销售额。不论哪一项指标,关键是你要确保你的PPC指标考虑到了帐户的整体自然增长,因为PPC直接影响你的自然销售。

将这些原理付诸实践

除了这三个原理之外,关于PPC还有更多需要了解的知识,但是希望大家在开始下一个PPC广告活动时,能够更审慎全面地去评估广告效果。


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