亚马逊基于规则的竞价模式详解
亚马逊基于规矩的竞价(Rule-Based Bidding)是一种以广告的最终后果为目的,应用机器学习算法来斟酌影响广告后果的一系列参数(时光、观众群体、展现地点等等),并依据大批数据来赞助广告客户更准确的报价。
卖家每天开广告所须要的并不是曝光量而是点击量(个别类型广告除外),因为只有一个点击量,能力证明胜利地将“流量引入”到卖家产品详细页面,“引流”才是广告更大的价值。
为增长流量,必需进步出价以将广告置于较高的地位,因为前面的地位会有足够的曝光量,然后增长点击率。
但是,由于买家需求的多样性、市场动态性的变更以及自身产品的竞争力等因素,卖家常常会在毛病的时光将毛病的产品出现给毛病的人群,使广告的展现对象很不精确,不仅增长了流量成本,而且影响了广告的最终后果。这种情形对于买家、卖家和平台方都是一种丧失。
站在买家角度:搜索出来的产品要么太贵,要么格式不爱好,总之不想要,糟蹋时光,影响购物体验,差评!
站在卖家角度:烧掉了这么多广告费用,却没有向产品的目的受众展现,ACoS高的也都快上天了,差评!站在平台角度:广告位很有价值,成果卖家的产品点击率很低,而CPC广告是通过点击付费的,还是无法收钱,很大地影响了广告收入,股价又要跌了,差评!
要解决这个问题,首先要懂得影响买家需求的精确性(影响流量精确性)要斟酌什么因素:美国有成千上万个城市,跨越6个时区,每星期7天,每天都分昼夜两次,买家在查看产品之前是否看过或购置过产品,还要斟酌买家应用的是iOS还是Android,是电脑手机还是平板电脑等。
单是以上这些因素的排列组合就必需有上千万的情形了,就这还没提到买家搜了什么。
以前推出的动态报价有一些硬伤,即完整以转化率为目的去优化,转化率是出售进程值而不是成果值,尽管可以进步流量转换效力,但是由于疏忽了流量成本这一因素,常常涌现转化率和ACoS齐飞的情形。转换率是上升,最终核算成本,相反广告亏的更多,最后买家买到心仪的产品,亚马逊赚足了广告费,只留卖家默默流泪。
基于规矩竞价模式可以很好地填补了这一缺点,卖家只需设定预算并保证最终RoAS的目的。不必为每一次投标价钱都费心,不必担忧“大规模匹配”与主动广告相匹配的长尾词语,更不必在午夜爬起来对广告进行“分时调剂”,究竟,人工调剂的再准不能和机器相比。
这一智能竞标模式将大大改良亚马逊卖家的广告投放后果的下限,同时专注于广告投放的人也不必为每日调剂价钱0.05这样的小事而懊恼,省下的时光精神可以用来斟酌广告策略和研讨产品。
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