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对于亚马逊站内广告，投放与否，其所带来的订单成果几乎是立竿见影的，一条表示不太差的Listing，只要投放了站内广告，其订单数目必定会有所增加，而一条正在投放广告中的Listing，如果因为任何原因把广告停滞，Listing 的总订单数目也会有较大幅度的下滑。广告所带来的成果虽然有目共睹，但后果如何，却会因为不同卖家的不同策略而千差万别。
下面汇总几个常见问题，一起来重新审视自己对广告的懂得和认识。
一、低价产品如何进行广告投放?
在当前亚马逊平台的竞争越来越剧烈的情形下，广告的竞价也都广泛上涨，低价产品的利润很薄，从投入产出比的角度来看，很大水平上并不合适投放广告。
但投放站内广告的目标又不仅仅局限于投入产出比一个变量，在某些阶段，比如为了获得更多订单以便于更快的推高Listing排名，那么投放必定量的站内广告还是有必要的。
所以，对于低单价产品，在广告投放上，要秉持两方面的理念：
(一)如果仅仅为了获取订单，加持Listing排名，则可以稍微大批的投放，此种投放下，可以暂时不关注投入产出比，只关注广告所发生的订单数目以及订单转化率(我经常强调的螺旋式爆款打造第一阶段的广告投放目标即在此);
(二)随着Listing排名上升，当自然流量到达必定的天花板，自然流量有限，而此时Listing的BSR排名尚未到达自己期望的名次，此时，同样可以对Listing投放广告，但此时的广告不要过度，因为广告投放过度可能造成广告流量大于自然流量，成本高不说，反而也会损坏了本来自然流量的平衡，这种情形下一旦广告暂停，可能会导致全部Listing权重的大幅降低，反而损坏了原有的运营节奏。
二、广告投放进程中，幻想的ACOS值应当是多少呢?
关于ACOS数值，很多人总是期望越小越好，但很显著的，脱离了实际的运营状况去期望越小越好不过是对海市蜃楼的幻觉。
从实际运营的角度来说，ACOS有几个参照值：
(一)ACOS数值小于产品毛利率：此时，如果不斟酌可能产生的退货率，广告自身的投入产出比是划算的，广告也必定是赚钱的;
(二)ACOS数值等于产品毛利率：在这种等量公式中，表面上看，广告确切没有为运营带来超额的利润，但如果将广告订单、自然订单和总订单数目比较，你可能就会发明，在广告投放之前和之后的比较中，总订单数目减去广告订单数目所得出的成果极有可能大于广告投放之前的自然订单数目，即，随着广告的投放，随着广告所发生了一部分订单，自然流量的订单数目也增长了，这就是广告所带来的加持作用，所以，如果你的广告ACOS数值正好等于毛利率，那在我看来，这个广告同样是值得连续投放的;
(三)ACOS数值高于产品毛利率：如果高出的比例不大，总金额在可接收规模之内，这样的广告自然也是不须要担心的，但如果ACOS数值太高，且经过一段时光的广告优化，ACOS数值得到有效下降，此时，有必要将广告暂停或停滞，从Listing优化、市场剖析等角度去找原因，也许是内功不够好，也许是市场不合适，总之，只有找出真实的原因，能力制定有针对性的应对策略。
三、什么样的产品才有必要投放站内广告?
站内广告的投放是全部运营策略的一部分，并不是所有的产品都应当投放广告，也不是所有的产品都值得投放广告，在广告投放的产品选择上，要保持以下几点：
(一)如果产品单价太低，要谨严投放;
(二)广告投放要集中，要避免平均投放，要把广告预算放在自己正在重点打造的产品之上;
(三)如果同一系列有多款产品，要精选更符合民众审雅观的SKU投放，如果一个变体Listing中有多个子体，也要选择更符合民众审雅观的子体进行投放;
(四)对于长期投入产出比不划算，经过各种优化依然打不到预期的Listing，也要暂停广告投放，判定不了造成丧失的原因时，不盲动也同样是一个值得思考的运营手段;
四、我的产品投放了站内广告，但是不出单，什么原因呢?
正如本文开头我所谈到的，广告投放的一般成果都是发生了独立于自然流量之外的订单，但如果你的Listing投放了站内广告，却依然不出单，要从以下要素斟酌：
(一)广告数据太小，时光太短：如果广告仅仅刚开启，广告点击次数也很少，这种情形下，即便没有发生订单，也不应当烦躁，数据量足够大是发生订单的基本，所以，要么耐烦视察，要么以进步广告竞价等方法来增长广告点击次数后再视察;
(二)Listing优化不到位，导致要么是Listing被体系辨认不到，体系判定不精准，匹配不到适合的展现地位，这种情形下，广告后果必定较差，此时，须要做的工作包含优化Listing的类目选择、题目中的症结词、主图等内容;
(三)Listing售价高、Review数目少、星级差：运营中要注意学会横向比较思维，要把自己的Listing和竞争同行们做比较，在Listing表示精彩的基本上，只有产品售价有竞争力，产品Review足够好，这种情形下广告的转化率才会高一些;
五、广告投放进程中，该如何进行广告优化呢?
只有在广告投放运行进程中对广告进行优化，广告的后果才可能日趋更好，广告投放进程中基于广告数据剖析之后的优化包含三方面：
(一)广告数据反噬广告竞价和预算：环绕曝光量、点击量、订单量和ACOS四个核心变量，如果曝光量太少，恰当进步广告竞价，如果曝光量足够而点击量不多，须要返回Listing优化，而如果点击量多而订单数目少，则要反思是否是因为单价高没有竞争力、或者Listing页面展现不够精彩，没有激发到花费者的购置愿望等，而最后呢，卖家须要基于前边三个变量的梳理和优化，让广告ACOS数值尽可能回归到合理区间;
(二)基于广告数据报表基本上的症结词筛选和新广告筹划搭建：在广告运行进程中，卖家还要通过广告数据剖析，将高曝光、高点击、高转化的“三高”症结词汇总，将其添加在手动广告筹划中，或者单独创立新的广告筹划，以便于将这些症结词的广告功用更大化;
(三)基于广告数据的反向Listing优化：对于(二)中提到的“三高”症结词，卖家也有必要和自己的Listing详情内容做比较，如果有些症结词没有在Listing中体现出来，那么非常有必要在后期的优化中将其添加进去，以增长这些症结词的质量得分，从而增长曝光、下降广告成本;
六、广告运行中如何防备恶意点击?
相对来说，亚马逊有自己的纠错机制，如果体系检测到大量量的恶意点击，平台会对这些点击所发生的费用作出返还卖家的处置，但与此同时，也会有一些点击并不能被体系检测到，最典范的就是在竞争同行做市场调研剖析时非恶意的但不能带来转化的点击，如何预防这部分的点击呢?最有效的方法就是分时段调剂广告竞价。
具体来说，就是在非出售高峰时段，将广告竞价下降，这样一来，广告地位会随着竞价的下降而排在后面，可以有效的减少广告被竞争对手们点击的可能性;而在花费高峰时段，再将广告竞价调高至预期出价，这样可以站住靠前的地位，增长Listing在真正的花费者面前的曝光度，以便于获得更多的订单。
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