亚马逊基于规则的竞价模式详解
亚马逊基于规则的竞价(Rule-Based Bidding）是一种以广告的最终效果为目的，，， ，，使用机械学习算法来思量影响广告效果的一系列参数(时间、观众群体、展示所在等等)，，， ，，并凭证大宗数据来资助广告客户更准确的报价。。。。。
卖家天天开广告所需要的并不是曝光量而是点击量(个体类型广告除外)，，， ，，由于只有一个点击量，，， ，，才华证实乐成地将“流量引入”到卖家产品详细页面，，， ，，“引流”才是广告最大的价值。。。。。
为增添流量，，， ，，必需提横跨价以将广告置于较高的位置，，， ，，由于前面的位置会有足够的曝光量，，， ，，然后增添点击率。。。。。
可是，，， ，，由于买家需求的多样性、市场动态性的转变以及自身产品的竞争力等因素，，， ，，卖家经常唬唬� ；；；；嵩诠У氖奔浣У牟贩浩鸶У娜巳�，，， ，，使广告的展示工具很禁绝确，，， ，，不但增添了流量本钱，，， ，，并且影响了广告的最终效果。。。。。这种情形关于买家、卖家清静台方都是一种损失。。。。。
站在买家角度：搜索出来的产品要么太贵，，， ，，要么名目不喜欢，，， ，，总之不想要，，， ，，铺张时间，，， ，，影响购物体验，，， ，，差评！
站在卖家角度：烧掉了这么多广告用度，，， ，，却没有向产品的目的受众展示，，， ，，ACoS高的也都快上天了，，， ，，差评！
站在平台角度：广告位很有价值，，， ，，效果卖家的产品点击率很低，，， ，，而CPC广告是通过点击付费的，，， ，，照旧无法收钱，，， ，，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，，， ，，首先要相识影响买家需求的准确性(影响流量准确性)要思量什么因素：美国有成千上万个都会，，， ，，跨越6个时区，，， ，，每星期7天，，， ，，天天都分昼夜两次，，， ，，买家在审查产品之前是否看过或购置过产品，，， ，，还要思量买家使用的是iOS照旧Android，，， ，，是电脑手机照旧平板电脑等。。。。。
单是以上这些因素的排列组合就必需有上万万的情形了，，， ，，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，，， ，，即完全以转化率为目的去优化，，， ，，转化率是销售历程值而不是效果值，，， ，，只管可以提高流量转换效率，，， ，，可是由于忽略了流量本钱这一因素，，， ，，经常泛起转化率和ACoS齐飞的情形。。。。。转换率是上升，，， ，，最终核算本钱，，， ，，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。。。。。
基于规则竞价模式可以很好地填补了这一缺陷，，， ，，卖家只需设定预算并包管最终RoAS的目的。。。。。不必为每一次投标价钱都操心，，， ，，不必担心“大规模匹配”与自动广告相匹配的长尾词语，，， ，，更不必在午夜爬起来对广告举行“分时调解”，，， ，，事实，，， ，，人工调解的再准不可和机械相比。。。。。
这一智能竞标模式将大大改善亚马逊卖家的广告投放效果的下限，，， ，，同时专注于广告投放的人也不必为逐日调解价钱0.05这样的小事而懊恼，，， ，，省下的时间精神可以用来思量广告战略和研究产品。。。。。