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情感分析
文章导读
    卖家应重视广告报表,及时根据广告报表进行优化调整。展示量高的词即使没有很多成交,也是有意义的,例如一些带有属性意义的词,卖家可以根据这个词做调研,排除bid高的原因,可能消费者搜索量大,但因为亚马逊上类似产品并不多,广告得以在这个词下投放。

    有些卖家认为做好广告顶顶要紧的就是找关键词,然后就是研究匹配方式和竞价费用。实际上做好广告,不仅仅是注重关键词、匹配方式和竞价费用,更应该注重投放过程中的持续优化。卖家应重视广告报表,及时根据广告报表进行优化调整。

    具体优化卖家们都已经掌握了不少方法,随便翻翻都能整理一堆,比如:

    展示量少:检查类目是否正确,listing优化是否到位。如果lisitng优化好了,但展示量还是少,可能需要适当提升关键词竞价。

    展示量如果上去了,但点击量不高,有两个可能:1、主图、标题、价格是否不够有吸引力,review星级是否太低;2、广告位靠后。卖家可以通过搜索关键词来进行判断,再结合自身情况考虑是优化还是提高bid

    展示量不高,但转化好的关键词,可以提高一点出价,在获得更多展示的情况下,看下销售额是否提高。有些展示非常高,但转化率很低,那就需要考虑是否删除这个关键词。

    将转化高的关键词加到listing里。

    展示量高的词即使没有很多成交,也是有意义的,例如一些带有属性意义的词,卖家可以根据这个词做调研,排除bid高的原因,可能消费者搜索量大,但因为亚马逊上类似产品并不多,广告得以在这个词下投放。可以评估是否推出具有附加功能的新品。

    ……

    且不讨论这些方法掌握了够不够?用了是否就能改善?卖家们缺少的仅仅是方法吗?显然不是,即便意识到广告优化的重要性,光是优化listing和找关键词就可能占用卖家太多时间和精力,时时优化更是做不到。

    其实,大可将广告工作交给清谷科技,节省广告方面耗费的时间和精力,把重点放在listing优化和选品本身。

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    不仅不用考虑关键词,也不用考虑匹配方式和竞价费用。因为清谷AI系统能根据自然语言模型和消费行为模型以及产品页自然语言信息,进行多层深度学习,自动建立优化模型,分型抓取自动生成初始基础词库,并基于大数据模拟消费者行为,在进行可能性计算评估的基础上,选择最优策略进行投放,在经过亚马逊后台数据分析、模拟广告动态变化和分析产品数据积累的基础上,调整增添新词。整个过程实现了高频循环优化。

    卖家可以节省时间和人工成本,提高整体效益,高频优化,可以快速打开局面,更好把握市场动态。更早发现爆品,占领先机,及时集中资源,占领市场份额

    快速试错,缩短时间成本。避免入不敷出,却不知该如何调整的尴尬;提早发现问题,有利于及时做出调整,节约时间成本;能更好把握市场动态和机遇,优化内部资源配置。

    还可以打破思维局限性,历史经验可追寻。清谷后台有海量的大数据分析,打破人类本身因为经历和思维模式带来的局限性,发掘到相关性低 却有效的关键词;历史数据可追溯,经验可以得到传承,保证经营延续性。

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    原文来自邦阅网 (52by.com) - www.52by.com/article/17805

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