亚马逊自动广告
广告的运作机制是吸引主顾点击广告进入商品页面，，，，，， ，然后凭证点击次数举行收费，，，，，， ，通常的广告思绪都是到这一步阻止。 。。。。。。。可是本小节会从其他角度向各人详细先容怎样使用新的思绪使广告的收益抵达最大化。 。。。。。。。
我们可以想象一下主顾点击广告后会爆发什么行为?可以将主顾行为分为以下3种:
(1)购置商品;
(2)浏览页面后脱离； ；；；；；；；
(3)浏览该页面上的其他商品推荐。 。。。。。。。
我们通常一直盯着第一种主顾行为即订单成交额，，，，，， ，即 ACoS 数值的转变，，，，，， ，但这种简单的广告效果审核方法是极其片面且不久远的，，，，，， ，一个好的广告除了视察ACoS 数值的转变，，，，，， ，更应该关注主顾“浏览该页面上的其他商品推荐”关于店肆整体内部流量消化的作用，，，，，， ，而这一作用关于天天流量重大的爆款来说格外主要。 。。。。。。。
下面模拟一下主顾点入一个产品页面后会点击哪些链接:首先是商品卖点先容下方的商品推荐链接。 。。。。。。。
其次是相关推送产品的商品链接。 。。。。。。。
再次是非推送产品的商品链接。 。。。。。。。
最后是在“Customerquestions&answers”栏目上方的相关产品的商品链接。 。。。。。。。
总而言之，，，，，， ，主顾点击产品进入商品页面后，，，，，， ，除非有些主顾选择直接脱离页面不然这些被广告吸引进入的流量都会被这些栏目中的链接分流，，，，，， ，那么我们可以获得一条结论:
广告的效果与该商品页面同店肆商品推荐链接的数目成正比，，，，，， ，与竞争性同类商品的链接数目成反比，，，，，， ，与替换品的链接数目成反比。 。。。。。。。
我们可以将广告效果设为R，，，，，， ，同店肆商品推荐链接的数目设为M，，，，，， ，竞争性同类商品的链按数目设为N，，，，，， ，替换品的链接数目设为N。 。。。。。。。
而广告效果无非是订单量，，，，，， ，团结订单的盘算方法可以把式(5-1)改写成下式(其中广告带来的流量设为na，，，，，， ，广告的转化率设为Pa，，，，，， ，一个 listing 下同店肆商品链接数目为x):
要盘算 3 个系数，，，，，， ，3 个知系数需要至少3 组详细数据才华确定，，，，，， ，以是需要找到3组准确的数据。 。。。。。。。
第一组数据:广告破费，，，，，， ，ACoS→点击次数，，，，，， ，转化率→产品的na和Pa。 。。。。。。。
第二组数据:同店肆关联商品在爆款打与不打广告时数据的转变→关联产品的na和Pa。 。。。。。。。
第三组数据:可由第一、第二组数据多次纪录实验获得。 。。。。。。。
盘算出3个系数究竟有什么用呢?举例来讲，，，，，， ，若是能确定广告效果的 3 个详细系数以及盘算出商品页面所有链接的关系和数目，，，，，， ，就能较为准确地盘算出一个热卖名目 listing一天的流量能有几多可以在店肆内部消化掉，，，，，， ，而不会爆发流量流失的不良情形。 。。。。。。。
虽然若是难以准确盘算每个详细数值，，，，，， ，可以凭证以下几点来判断是否需要为某一商品投入大宗的广告引流:
关联产品中同店肆产品数目越多越好； ；；；；；；；
关联产品中低价竞争产品越少越好； ；；；；；；；
关联产品中替换产品越少越好;
关联产品中非本店肆产品 review 评分越低越好。 。。。。。。。
综上所述，，，，，， ，对新产品而言，，，，，， ，好广告指的是那些可以把产品推出去，，，，，， ，且不会爆发重大用度的广告战略;关于爆款产品而言，，，，，， ，好广告指的是那些可以带来重大流量，，，，，， ，且能让这些流量能在店肆内部消化掉而非流失的广告战略。 。。。。。。。
2019 年以来，，，，，， ，亚马逊对站内页面举行了重新编辑，，，，，， ，“看了又看”“买了又买的推荐栏位越来越多地被广告推荐位所取代。 。。。。。。。但从实质上来看，，，，，， ，主顾的购置习惯并没有爆发实质性转变，，，，，， ，以是在 listing 下方推荐位被广告占有时以上的判断标准依然有用。 。。。。。。。
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