亚马逊基于规则的竞价详解

亚马逊基于规矩的竞价是以广告的最终后果(RoAS)为目的，应用机器学习算法来斟酌影响后果的一系列参数(时光、观众群体、展现地点等等)，并且基于大批的数据来赞助广告客户更准确的投标，这些都不能通过人工实现。

亚马逊一直在研讨由卖家供给的广告运动中生成的历史数据。以增进出售为前提，对不同具体情况的竞标进行优化，并尽量到达卖家预先设定的限度。应用规矩的竞价策略，卖家可以对ROAS或广告运动的平均报价进行预先设定的限价。

RoAS指标应当合理，这点可以参考最近30天的数据，恰当的压缩限制是没有问题的，举个例子，之前RoAS平均程度是5，设置6或7或一点视察后果改良都是OK，但是如果过于贪心，直接设定一个100(ACoS=1%)，最后的成果确定是跑不了任何数据，也许甚至没有曝光。

重点：广告后果与广告数目必需是两极，卖家要做的不是走过场，而是要找对点。

基于规矩的竞价应用请求：

必需是SP广告；

任何一种投放方法都可以采取：主动投放，症结字投放，商品投放。

广告运动最少连续了30天，最少30天内最少有30次转化。

广告运动每天必需到达更低预算10美元。

竞价须要设置平均竞价吗？

假如想得到更多的掌握权，卖家也可以选择供给平均数。可以从亚马逊的广告运动上保证出价超过25%(比如，如果报价上限是1美元，CPC平均不会超过1.25美元)。这就是说，可能会看到，在某一特定目的上，一次点击费用超过了1.25美元，但是平均来说，没有超越这个上限。尽管供给这个可选的出价限度能赞助更好地掌握，但是这会限制到达ROAS限制的才能。

在产品哪个阶段应用基于规矩的竞价？

新款产品不推举应用此特征。更好的办法是在出售和广告数据都比拟稳固的情形下转换这种模式。

以上就是小编对亚马逊基于规矩的竞价详解，愿望对你有所赞助。

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