之前跟大家分享了如何利用数据透视表分析PPC广告数据,今天继续来聊一聊如何根据数据表现,优化亚马逊广告。首先我们来分析亚马逊上销售商品的成本利润具体明细。

之前跟大家分享了如何利用数据透视表分析PPC广告数据,今天继续来聊一聊如何根据数据表现,优化亚马逊广告

一、行业广告数据表现的基本水平

卖家的第一个疑问就是:数据好坏怎么看,这些数据在我眼里,仅仅只是数据,还无法与业务表现联系起来。

不同的运营人、不同的类目、不同的站点、不同的运营时期数据指标表现都不尽相同,所以绝对的ppc数据表现标准其实是没有的

现在我简单说一下关于亚马逊关键广告数据指标“达标”的水准:

点击率:一般点击率在0.4%的水平,算是一个相对合格的listing,如果在0.4%及以下,你需要考虑一下listing本身的问题。

转化率:保守一点,这个我自己一般设定的是8%的转化率,一般是10%及以上。

ACOS:这个真的没办法具体界定,很多人都说控制在10%-25%算是比较好的,但我还是那句话:目标ACOS值还是根据产品收支平衡点来确定,这是相对合理的方式。‍

那如何找到acos的收支平衡点呢?

首先我们来分析亚马逊上销售商品的成本利润具体明细。举个例子,如下表:产品售价是100美刀

在投放广告之前,也就是还没有ppc费用支出之前,产品的利润率是30%;

现在你打算投广告,当你把这30%的利润全部花在广告上,仅从广告本身产生的利润来看,既不亏本也不盈利,收入等于支出,这个点就是acos的收支平衡点,当acos在30%以下的时候有盈利空间

由这个公式,我们可以看出,销售价越高,收支平衡点越高,这说明你有更多的利润空间去投放广告。

这里需要提醒大家的是,在分析acos的值时,需要与ROI结合来看。

千万不要唯ACOS论!

二、如何分析自动广告中的数据

在我们分析数据报表的时候,重点来看一下customer search term

在客户搜索词这一列中,包含两类词:一类是"看不懂“的乱码,一类是正常的客户搜索关键词

关联ASIN

这些“乱码”符号,其实关联产品的asin码,我们的产品广告与这些asin进行关联,出现在它们的商品详情页的下方。

这些asin码,如何利用呢?

1. 查看asin产品的相关性

首先你要做的是去看看这个asin对应的产品,是不是与你的产品类似。

如果你发现亚马逊给你的关联流量,其实是一些不相关的asin,那就要考虑你自身的listing的描写是不是跑偏了。

2. 对比listing优化情况

仔细对比自己Lisitng与对方产品的差别,取长补短,不断优化自己的listing文案。

另外,有的卖家会问:对于那些点击率很高,但是转化率很低的关联asin,如何才能做到不与它产生关联?

有些人想到了在自动广告中设置否定关键词,否定这个asin,理论上说得过去,但是实际应用中,又会有多少人是通过搜索asin去寻找产品呢?

所以妥善的解决办法,要么是你继续优化listing,包括有竞争力的价格、review;要么就是通过修改Listing,减少与这个关联asin的相似度。

替换高清大图

三、如何根据数据表现调整广告策略?

调整广告的策略有很多种,今天我主要从转化率和最大限度节省广告费的角度,为大家分享PPC优化的方法。

在此之前,需要跟大家来梳理相关数据指标的含义:

1. 产品收支平衡点与广告支出的关系

产品收支平衡点:利润=产品售价($30)-成本($10)-亚马逊费用($12),即利润是$8。

如果现在投放广告,每卖出一个产品,最高广告费用支出是8美金,超过这个数,通过广告销售这个产品,就是亏损状态。

与之对应的acos=广告支出/广告销售额=8/30=27%,只有ACOS控制在这个数之内,才有盈利空间。

2. CPA

在这里,CPA(Cost Per Acquisition)=spend/order ,即获得每一个订单转化所需要的费用。这个指标是根据亚马逊广告数据再加工,主要用于看每一个订单获取的广告成本。

3. 其它指标

Click Through Rate (ctr)= Clicks / Impressions

Cost Per Click(CPC)=spend/Clicks

Conversion Rate(CR)= Order /Clicks

注:在分析手动广告的keyword时,建议不要用数据透视表求平均值的方式算以上比例数据指标(CPA、CTR、CPC、CR),可以直接按照上面的公式用excel函数计算,准确性更高。

接下来回到数据透视表,按照上篇文章讲到的方法,把表格形式转化成自己想要的样子后,我们把这些数据复制粘贴到新的sheet中。

举例:比如我想分析手动广告中keyword的表现情况:

首先,用数据透视表把keryword的基础数据求和,然后通过:全选数据→复制→选择性粘贴(值),生成一张新的sheet。

其次,在新的sheet中,根据已有数据,算出CTR、CPC、CR、CPA、Acos各指标的值。

最后,从节省成本的角度,我们来看一下这些数据:

通过把CPA“降序”排列(与分析acos是一个意思),我们会发现排在第一的关键词CPA是13.54美金。

意味着通过这个关键词,每卖出一件商品,需要花费广告费13.54美金。

但是在上文中我们分析得出,销售每一件商品广告支出超过8美金就亏损。这样看来,这个关键词的花费高了很多,ACOS也是相对比较高。

这时候就是面临抉择的时候,到底要不要调整这个广告竞价?如何调整?

这里具体问题具体分析☟☟☟

如果为了控制广告成本,并且想继续观看这个数据表现,此时可以降低该关键词的竞价。

具体降多少?

我们看到它的广告支出已经高出预算的1.7倍(13.54/8),原则上来讲,CPC竞价应该降低1.7倍,但是因为竞价调低,会影响曝光和点击,所以可以在0.33-0.56之间取一个偏高一点的竞价。

如果还想给更多的时间观察数据走向,可以按照原计划继续烧广告;如果不想在这个关键词上浪费费用,可以直接关闭该关键词。

一般情况下,我们都是考虑继续优化、调整广告,而不是在发现数据不漂亮的时候,立刻关掉广告,或者舍弃关键词。这样做可能我们会错失一些机会。

原文来自邦阅网 (52by.com) - www.52by.com/article/16287

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