在亚马逊广告运营过程中，搭建完善的广告架构往往更有利于收集、分析和调整广告数据。本文将从广告架构的运用场景、操作实例、设计策略等角度，分析广告架构的具体构建方案。

 

一、广告架构

 

1.广告架构定义和作用

 

①广告架构定义：

 

• 宏观：如何使用广告覆盖用户购买路径
• 微观：广告应该先投什么，后投什么？怎么投？数据是如何在广告活动中进行的？

 

②广告架构作用

• 收集
• 分析-调整
• 再利用和扩张

 

2.三种基础的广告架构实例说明作用

 

①自动广告→手动精准

②自动广告→手动广泛→手动精准

③手动广泛→手动精准

根据这三种基础广告结构分析广告结构作用：

 

• 收集：先投一个自动广告/手动广泛 搜集出单词/不出单词、点击转化率
• 分析和调整：分析搜集情况，进行操作，如否词
• 再利用和扩张：在另一个广告活动里打手动精准就是再利用阶段

 

注意：如果只开手动精准容易锁死流量，没法应对市场波动和搜索行为波动，没法扩张。同理抱着开广告目的是为了以后停掉的思维有时也不可取。

 

3.流量层级的广告架构制定（宏观）

 

• 广告结构是数据的漏斗-流量层级
• 不同的亚马逊广告位和种类是流量层级的漏斗

卖家需要根据平台的飞轮理论走，做到全渠道的广告覆盖，要对整个用户的 认知、搜索、复购进行综合考量和分析。

 

4.广告全渠道场景覆盖策略

 

以蓝牙音箱为例，搜索词防水性：

 

● 顶部和文案匹配防水性特效广告

● 搜索页中间放一个防水特性品牌视频广告

● 中长尾词加入搜索词进行覆盖

● 展示型广告打到竞品ASIN里

● 用展示型的再营销广告把跳车用户追回以及锁定复购

 

围绕一个产品的一个特性或者也可以是一个人群、一个场景，把所有相关的广告词、竞品，配合着SD去进行相似用户和竞品的投放，通过相关的场景进行视频投放，全渠道的覆盖和主题有关的广告。

 

5.微观广告投放架构模板

模板①

模板②

模板③

6.通用微观广告投放架构归纳

 

广告投放→获取广告出单词→出单词再投放

 

• 搜索词层面的广告转移架构：关注用户到底用什么样的词去触达产品
• 展示型广告架构：关注的不是出单词，而是购买路径和对产品的兴趣（人物画像）

 

7.设计框架后的流程细节和进化（宏观架构到投放流程）

 

• 关键词拓展和过滤有什么手段？举例说明有什么好处和弊端？

 

• 关键词拓流手段：如 除了调研找词等非广告方式，广告方式拓词主要是跑自动广告和手动广泛跑词

 

• 关键词过滤手段：如 不同广告活动之间的找好词缩小范围投放（例自动广告找到好词投手动，手动广 泛投词组/精准） 、同一广告组里的精准否定、词组否定

 

8.关键词拓流过滤对比例子

 

拓流：

 

• 方案1 自动一出单就投精准，结构简洁，测试成本低
• 方案2 自动出单后还进行了一次手动广泛拓流， 测试预算提高，结构复杂较难控制

过滤：

 

精准否定可以逼迫自动广告找新的流量，但也可能会带来流量下滑，需要综合考虑

9.广告流程进化

 

• Step1.加一层拓流（手动广泛）
• Step2.加第一层过滤（精准否定）
• Step3.加第二层过滤（词组否定）
• Step4.测试型广告和表现型广告循环打法（核心原理是通过表现型广告更高竞价卡位守住某个测试型广告出单词，卡位成功后降低测试型广告该词预算， 然后不断循环蚕食市场上的搜索词份额）

 

10.广告流程另类打法

 

广告流程另类打法1

 

①自动广告

 

• 出单词A广泛
• 出单词A精准
• 出单词B广泛
• 出单词B精准

 

②谷歌系的打法

 

单词词组：可以单独控制每个词的预算、竞价以及广告位。

 

痛点：广告活动多；预算难分配；广告位需要综合调解；测试预算高。

 

另类打法：复杂度换控制度例子

（复杂度VS控制度）

 

①经典的ACOS挑战例子

 

一款产品转化率：8%

大词建议竞价：0.75

客单价：$13

 

ACOS=（1/8%）*0.75/13=72%

 

想把ACOS做得更低要怎么办？

若只投少量词，这些词ACOS很高只能调竞价或预算，但可能有流量下滑风险。把出单通过大量广告活动做细分，出单变离散（左下图）即使某根柱子ACOS非常高，调价后还可以通过很多中小柱子去消耗剩下来的预算和流量， 对它整体的流量在降ACOS的情况下就不会那么高了。

 

11.投放流程总结

 

● 越高控制维度的广告架构依赖于越复杂的结构

● 流量越小的类目使用复杂广告结构的成本越高

● 越多广告活动越依赖优化和自动化管理

● 越复杂的广告活动结构越需要更高测试预算

 

适合自己的广告漏斗才是最好的，对卖家的建议：

 

● 先确定广告需求再设定广告架构

● 预算低的卖家起始架构从简

● 预算高的卖家测试和转移频率要高

● 市场变化与产品竞争力的变化，要学会架构的混合搭配

 

二、ABA分析深度利用

 

比谷歌趋势更精准，因为只有出过单的才会被收录

 

● 可以看小词的趋势，很多小词或非美国地区的搜索词是没有谷歌趋势结果的

● 可以对选品有帮助

● 可以对市场需求进行预测

● 可以优化广告投放

 

辅助工具：Amztrends插件等

 

1.据ABA搜索结果 ：相近类目大词对比找阶段热词

11月份入场，发现自动广告跑一段时间后，分配到A词所在类目，但越跑越差，因为该词在11月开始迅速衰减，但相近类目的B词流量处于高峰，经三方工具验证竞品广告词、前台搜索结果验证B 词在11-12月是一个更好的替代词。

 

2.据ABA搜索结果准备新品季节性产品库存

3.更多关于ABA的深度思考

 

①ABA每日收录的词数有差异性波动，剔除异常情况，从100多万到近300万之间波动，这可以侧面 说明亚马逊当日流量变化，这可以测算流量衰减增长，而不是简单的感官认知，此外也是辅助提 醒我们探究流量变化的刺激性因素，尤其是以前没注意到的节点 。

 

②ABA收录词可以用于进一步深度研究分析一个产品功能多个维度的指标变化，如果建立起一个产 品的搜索词簇，可以针对性根据这些特性去优化广告、listing。

 

③如果会语义关联分析，还能提炼产品特性组合顺序，改进市场上的产品以应对市场需求变化，甚 至还能预测产品发展趋势 。

 

④如果某类目ABA收录词足够丰富，可以去研究某类目消费者的行为习惯，如类目品牌垄断性周期 变化、产品组合关联等，给我们切入市场带来契机。