如何优化广告投放策略？收好这份亚马逊广告数据分析攻略！

在当今的电子商务领域，亚马逊无疑是全球最大的在线零售平台之一，它为数以百万计的卖家提供了一个展示和销售商品的舞台。随着平台上的竞争日益激烈，广告成为了卖家们吸引顾客、提升销量的重要手段。亚马逊店铺广告数据分析因此变得至关重要，它能够帮助卖家洞察市场动态，优化广告策略，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

然而，广告数据分析并非易事。它涉及到对大量复杂数据的收集、处理和解读，包括但不限于点击率、转化率、广告花费、产品定位等多个维度。有效的数据分析不仅能够帮助卖家了解当前的广告表现，还能够预测市场趋势，调整营销策略，实现成本效益的最大化。

本文将深入探讨亚马逊站内广告的运作机制，分析广告数据，并提出一套系统的优化策略。我们以某个系列冲浪板产品为例，通过对其广告活动的全面分析，揭示广告数据分析的流程，并探索如何通过数据驱动的方法来优化广告投放，提升转化率和降低成本。

一、  业务背景和分析思路

亚马逊目前主要提供的是平台内部的广告服务。如下图所示，它展示了亚马逊产品搜索结果的页面，其中用红框标出的部分代表了一个搜索结果。在该结果的小红框内，我们可以看到一个”Sponsored”的标签，这表明它是一个站内广告。如果你的产品参与了站内广告推广，它就有机会在此类搜索结果中展示。

广告成功的关键在于精心挑选关键词和合理定价，因此对广告数据的分析主要集中于这两个方面，以实现优化。例如，上图搜索框中输入的”air fryer”就是一个关键词的例子。关键词可以是一个单一的词汇，也可以是多个单词或数字的组合。选择合适的关键词对于吸引目标流量至关重要。如果你销售的是鞋子，但关键词设置为”衣服”，那么吸引到的流量可能就不会那么精准。至于出价，原理相对简单：在有限的广告位竞争中，如果竞争对手出价一元，而你出价两元，那么你就有更大的机会赢得这个广告位。

亚马逊的站内广告主要分为两种模式：自动和手动。

• 自动模式下，卖家只需选定产品并设定出价，余下的广告投放工作将由亚马逊系统自动完成，无需卖家额外操作。
• 与自动模式相比，手动模式的主要区别在于关键词的设置。在手动模式中，卖家需要根据自己的市场洞察来选择和添加合适的关键词。而在自动模式中，这一步骤将由系统代为完成。

分析思路

本案例旨在通过对比手动模式与自动模式的广告数据，揭示两者之间的差异，并探索广告优化的策略。以某冲浪板系列产品为例，其广告活动始于年初的第一周。以下是分析过程的概览：

（1）广告数据理解：首先，需要熟悉亚马逊后台提供的报表数据，理解这些数据的内容和含义是进行有效广告优化的基础。

（2）数据清洗：运用业务知识和经验对广告数据进行筛选和整理，确保获取到的数据是准确且有用的，这一步考验的是个人的业务理解能力。

（3）数据观察：对数据进行全面审视，了解整体趋势。例如，如果某个产品的广告效果不佳，但公司整体广告表现亦然，这可能意味着市场大环境的影响。因此，具备全局视角对后续的广告优化至关重要。

（4）产品选择与分类：由于不同产品面临的市场竞争和市场环境各异，差异化的广告优化是实现精细化运营的关键。建议根据条件对产品进行分级，并为不同级别的产品制定相应的优化策略。

（5）广告投放策略制定：在选定产品后，接下来是制定相应的广告投放策略。鉴于亚马逊提供多种广告模式，广告策略的制定可以在投放过程中同步进行，并在实践中不断调整，以找到最适合的模式。

（6）效果评估：最后，对广告投放的效果进行评估。这一步骤关注项目执行和结果跟踪，对广告优化成果的持续追踪有助于量化数据分析师的工作成效，并为下一轮优化提供数据支持和起点。

二、  广告数据分析过程

1、  广告数据理解

亚马逊提供了六种不同的广告数据报表，用于后台分析，如图中所示。

此处仅展示广告产品数据，如下图所示。

2、  广告数据清洗

从亚马逊导出的原始数据报表（如上表所示）存在一些问题，包括表头的混乱以及数据的缺失。为了提高数据的可读性和实用性，我们对原始数据进行了一系列的修改和补充。具体来说，我们对列名进行了重新命名，增加了包括“week”（周期）、“campaign name”（广告活动名称）、“ad group name”（广告组名称）、“sku”（库存单位）、“asin”（亚马逊标准识别码）、“ctr”（点击转化率）等列名。

经过整理和优化后，数据报表变得更加清晰和有序，最终的格式见下表。

随后，我们将对数据进行清洗和整理，目的是获取以产品为分类基础的广告数据视图。在亚马逊平台，每个产品都有一个独特的识别编号，即ASIN（亚马逊标准识别码）。

通过整理，我们能够提取出所需的列名和数据。在这一过程中，我们对数据进行了筛选，选择了包括“week”（周期）、“asin”（产品编码）、广告活动名称、曝光次数、点击次数、订单数量、广告费用、销售额、CPC（每次点击成本）、点击转化率、订单转化率、ACoS（广告成本销售比）等关键指标，并将部分英文列名翻译成中文，以便理解和分析。然后，我们进一步筛选出了与Stand X Board系列相关的产品数据，最终得到的结果如下表所示。

3、  通过数据可视化观察数据问题

对数据进行可视化展示，有助于直观地分析和理解数据变化。在此，我们选择了曝光量、点击量、广告费用和销售额这四个关键指标，并观察这些指标随时间的变动情况（如图所示）。

上图展示了该款产品在第1周至第12周的销售数据。从图中可以明显看出，从第11周起，曝光量有了显著的提升，到第12周时，曝光量已是第11周的三倍。与此同时，点击量、广告支出和销售额也呈现出相应的增长趋势。

该系列共有20款不同的产品。下表记录了这些产品在前12周的销售和广告历史数据，为我们提供了一个全面的业绩概览。

4、  广告产品选择与分类

为何需要对产品进行细致分类？

原因在于，不同产品的市场需求和受欢迎程度存在差异。某些产品通过广告推广能够取得显著效果，而另一些产品即便进行了广告投入，其市场反响也可能平平。在广告预算有限的情况下，合理分配资源，以实现广告投入的最大回报，显得尤为重要。

分类依据

我们主要依据订单数量、订单转化率、点击转化率和销售额等指标来对产品进行分类。通过以下三个步骤，我们可以挑选出那些适合广告推广的产品：

• 首先，筛选出订单数量超过1的产品；
• 其次，对于订单数量为1的产品，其实际的订单转化率需要超过平均水平；
• 最后，对于订单数量为0的产品，其实际的点击转化率也需要超过平均水平。

鉴于产品的销售量并不庞大，我们将订单数量超过1的产品归类为优质产品，订单数量为1的产品视为一般产品，而订单数量为0的产品则被认为需要进一步改进。根据我们的计算，平均订单转化率为1.1%，而平均点击转化率为0.42%。通过这样的分类方法，我们可以更精准地定位哪些产品值得广告投入，从而优化广告资源的分配。

5、  广告投放策略制定

该产品系列之前主要使用自动广告模式，现在，我们计划转向手动广告模式以进一步提升广告效果。根据之前的分类结果，我们确定了下表中列出的13个产品，它们是适合进行手动广告投放的候选。

手动广告投放涉及到关键词的添加和出价策略的制定，这需要我们收集和分析更多的数据。为了选择合适的关键词，我们可以利用店铺后台提供的搜索词数据报表。

这份报表详细记录了过去1至12周内用户的搜索词历史，反映了买家在卖家店铺中的搜索行为，具体内容如下表所示。通过这些数据，我们可以洞察用户搜索习惯，挑选出潜在的有效关键词，为手动广告的投放提供数据支持。

该产品的自动广告搜索词历史数据中包含了数千个用户搜索词。鉴于预算限制，我们无法对所有搜索词进行广告投放，因此需要依据特定指标来决定哪些搜索词值得投放。以下是筛选过程的步骤：

• 首先，我们筛选出那些订单数量超过1的搜索词，并确保这些词的曝光量超过100次。
• 其次，对于订单数量恰好为1的搜索词，我们设定的条件是曝光量超过200次，并且订单转化率高于1.8%。
• 最后，对于没有产生订单（订单数量为0）的搜索词，我们要求曝光量至少达到1000次，并且点击转化率超过0.4%。

这些筛选标准是基于我们日常工作中的经验和数据分析制定的，不同的产品可能需要不同的筛选标准。

我们首先根据搜索词产生的订单量将其分为三个类别：订单数量大于1、等于1和等于0。然后，在这三个类别中，我们根据曝光量、订单转化率和点击转化率来筛选出合适的搜索词。通过这些条件，我们能够筛选出符合要求的搜索词，并将其整理成表格，如下表所示，为我们的手动广告投放提供数据支持和决策依据。

6、  关键词优化与确定广告出价

在之前的数据处理过程中，我们主要侧重于数据层面的整理和清洗，并建立了评估指标，但并没有充分考虑与业务相关联的实际需求。在分析搜索词数据时，我们发现有些搜索词，例如”body board”，与该产品关联度不高，因为”body board”并非冲浪板的关键词。使用这类关键词进行广告投放，无法吸引目标流量，并且可能会降低广告的整体转化率。因此，我们决定将这些不相关的关键词排除在外。

关键词优化

在移除与产品无关的关键词以及修正语法错误的关键词时，需要逐一审查，这是一个细致且耗时的过程。因此，建议在每次优化时控制关键词的数量，建议不超过20个，以确保优化工作的质量和效率。经过这一轮优化后，我们得到了新的搜索词数据，如图所示。

在确定优化后的关键词后，接下来我们需要分析关键词的出价策略。这需要参考单次点击付费（CPC）数据，即用户每次点击广告的成本。我们计划以自动广告的CPC数据为基础来设定手动广告的出价。

需要注意的是，手动广告的出价通常需要高于自动广告。由于我们刚开始进行广告优化，因此初步决定在自动广告的CPC基础上提高20%作为手动广告的起始出价。这个20%的提升是基于经验法则设定的，随着优化工作的深入，这个比例可能会根据实际情况进行调整。最终确定的搜索词和出价数据如表5-18所示。

7、  广告投放效果评估

自第13周起，我们启动了一组新的广告系列。相关的产品关键词和出价策略已经确定，计划在广告运行一段时间后对其效果进行评估。我们通过两组各自的可视化图表来监控两组广告的表现，其中自动广告系列被标记为A组，而手动广告系列被标记为B组，假设两组广告之间不会产生相互影响。

首先，让我们分析A组的表现：

• 曝光量：从第10周起开始增长，并在达到第16周后逐渐下降；
• 点击量：同样从第10周起增加，第12至18周期间保持相对稳定；
• 广告成本：自第10周起上升，并在第12至18周内维持在一个稳定的水平；
• 销售额：从第9周起开始上升，在第12至16周期间保持稳定，随后在第17周再次呈现增长趋势。

这些数据将为我们提供有关自动广告系列A组在不同时间段内的表现情况的洞察，使我们能够对广告效果做出准确的评估。

接下来，让我们分析B组，即手动广告系列的表现数据：

• 曝光量：自第13周起开始上升，到了第16周之后出现了下降的趋势；
• 点击量：也是从第13周开始增长，并在达到第16周后趋于稳定；
• 广告支出：自第13周起开始上升，第16周成为一个转折点，增长速度开始放缓；
• 销售额：从第13周起便开始增长，且增长幅度保持稳定。

通过对比分析，我们可以观察到A组（自动广告）的总销售额整体上呈上升趋势，但增长过程中波动较大；而B组（手动广告）的各项指标则显示出稳定上升的态势。两组广告的详细对比数据如下表所示。

通过分析表中的数据，我们可以得出以下几点：

• 在广告成本（ACoS）方面，手动广告的成本高于自动广告的成本；
• 观察点击转化率和订单转化率，手动广告的表现优于自动广告；
• 对于单次点击付费（CPC），手动广告的费用比自动广告高出45%，这一比例是通过计算手动广告的CPC（1.6单位货币）与自动广告的CPC（1.1单位货币）之间的差额，然后将该差额除以自动广告的CPC得出的

8、  分析总结

通过整个分析过程我们可以得出以下结论：

（1）单次点击成本（CPC）指的是每次用户点击广告时，广告主所需支付的费用，而广告成本（ACoS）则是广告支出占总销售额的比率。即便手动广告的CPC比自动广告高出45%，但若手动广告的ACoS仅比自动广告高出2.6%（从自动广告的17.9%上升到手动广告的20.5%），这样的增长是可接受的。

（2）手动广告在点击转化率和订单转化率方面优于自动广告，这将显著提升产品的搜索排名。排名的提升将带来更多的自然流量。

（3）手动广告的优化工作应持续进行，特别是需要关注流量的质量。下一阶段的优化重点将是筛选并排除无效流量。

尽管手动广告通常效果更佳，但其成本也相对较高。如果产品仅吸引了点击而未转化为购买，广告预算可能会迅速耗尽，这是常见现象。因此，市场上仍广泛使用自动广告。

广告优化应基于产品特性，选择合适的广告模式，并围绕产品的关键词和竞价进行优化。广告优化是一个持续的过程，需要从宏观角度进行分析，不应仅关注单次优化的结果。市场状况不断变化，优化的目标是适应当前市场状况。

如何进行广告优化

对案例分析的思路进行总结，我们得出广告优化分析的步骤如下：

（1）问题分析：明确问题及其背景，了解分析的目的。

（2）数据处理：收集并处理数据，适当的数据加工有助于后续分析。

（3）广告优化：基于对广告数据的理解，观察广告表现，对产品进行分类，制定广告策略，确定关键词和竞价。

（4）效果评估：分析结束后应有反馈结果，结果追踪有助于指导下一次的广告优化。

通过这些步骤，我们可以系统地进行广告优化，确保广告投入带来最大的回报。

三、  总结

在本篇文章中，我们深入探讨了亚马逊站内广告的运作机制，分析了广告数据，并提出了一套系统的优化策略。从理解广告数据的基础，到数据清洗、产品分类、策略制定，再到效果评估，每一步都是提升广告效果的关键环节。通过实际案例分析，我们展示了如何将这些策略应用于某冲浪板产品的广告活动中，并取得了积极的成果。

总结来说，亚马逊广告优化是一个动态的过程，它要求我们不断地从数据中学习，灵活调整策略，并始终保持对市场变化的敏感度。无论是自动还是手动广告模式，都有其独特的优势和局限。作为广告主，我们需要根据自身的产品特性、市场竞争状况以及预算限制，选择最合适的广告模式，并持续进行优化。

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