中小卖家在亚马逊广告容易陷入的误区,你会这样么?(亚马逊广告点击率低的原因)

jinsihou金 610 2022-07-22

本文转载自网络公开信息

Hello,大家好,我是小麦!

中小卖家在亚马逊广告容易陷入的误区,你会这样么?(亚马逊广告点击率低的原因)

18年的旺季已经结束,不知道大家是否都取得了满意的成果呢?最近问广告的朋友也挺多的,我总结了大家做广告经常会进入的一些误区,希望跟大家一起分享,探讨一下:

1.广告是“烧钱”的大卖玩法

在很多时候跟一些不熟的朋友聊广告的时候,总会被别人这样怼:“烧这么多钱,肯定不挣钱的,光有数据有啥用……”又或者说“我们小卖家没有那么多钱,所以广告不适合我们”。

客观的来说,广告的投放确实是“有钱不是万能,但是没有钱是万万不能的”,但是从另一个角度来讲,广告对于卖家快速提升产品的排位,进而促进销售来说是非常有帮助的。

很多时候一个人的水平,是由理论和实践构成的,理论是基础,实践出真知。一方面来讲我们需要不断的提高自己的思想高度,另一方面我们需要不断的去在实践中验证,从而达到知行合一。那么作为一个广告运营而言,需要把自己当成一个狙击手,只有不断的实践才能达到人枪合一的效果,狙击手是子弹喂出来的,那么广告的知行合一也是用钱练出来的。

很多去年一起成长的朋友,听了我的建议,好好研究广告,现在广告的这一板块都已经解决了。虽然从竞争的角度来讲,大家都做广告并不是什么好事,但是越早学会广告越早能够抢到低成本的流量。

而我可以很负责任的告诉大家,大卖的运营广告费可能控制的更严格,所以对于我们中小卖家来讲,做好广告可能是我们弯道超车的机会。

2.对亚马逊的A9算法着迷

前段时间,一个卖家问我:“小麦,你有没有用A9数据?

我很纳闷,也很好奇的问:“A9数据是什么?”

这位卖家说:“就是很多服务商卖的竞争对手的广告数据……”

也有各种各样的说法,很多人说精通“A9”,擅长于“A9”算法的规律……

对于这样的现象,我只能说我不知道,但是我从来没有研究过,但是依然做的不差。

在这里分享一段Anker阳萌在去年的一个采访片段:

谷歌出身的您在搜索上更为专业,对安克创新的发展有影响吗?

阳萌:在搜索方面我是完全没有花过一点点工夫,亚马逊有一次开会大家也问,当时亚马逊很多人问我们,“你们是不是对我们搜索引擎特别了解?”

但实际上,我在谷歌做了四年多的搜索引擎的算法,只让我明白一个道理——好的算法一定会把消费者喜欢的东西排在最前面。

因此,本质上来讲,你的产品做得越好,一个搜索引擎一定会把你往前排。大家有的时候说大道至简。你越理解背后的真谛,你就越理解东西做得越好就会排得越靠前。因此我自己没有花时间做过这个,安克创新也没有人去做这个事情。”

3.神秘的质量度

在PPC的竞价模式中,采取的都是第二位的竞价的模型,也就是类似于很多坊间流传的:你的扣费=质量分/下一位的质量分+0.01,然后原则上实际的扣费不会高于自己的出价,这样导致很多卖家迷恋于对质量度的钻研。

坦白来讲,坊间的公式,我并不完全认同,但是也确实承认质量度这一说法的存在,也就是亚马逊平台上来说的相关度。不可否认的是关键词的质量度非常重要,关系着排名和成本。但是质量度就像一个神话,我们无法实实在在的抓住,因为它的规则实在是让人摸不透。

很多时候会有卖家问我质量度不好怎么办?我要不要暂停关键词?我改了关键词的匹配方式会不会影响质量度?……一方面我能够感受到的是大家对于不可知之地的疑惑,甚至是恐惧;而另一方面我相信是大家受到了太多的无效信息的干扰。

在亚马逊的广告投放过程中,我们基本上不会提质量度的问题,而会对关键词的价格、点击率和转化率做跟踪和分析,了解哪些词的点击率高,哪些词的转化率高,因为这些都是可以量化的,而其他的哪些虚无缥缈的数据就是一团迷雾。

4.忽略Listing的重要性

10月14日的时候在华强北上海宾馆,做了一次公开课,在公开课上第一次提出了“数据元”这个概念,而这个概念是无意中亚马逊的后台找到的一段话:

How do I make my keywords relevant to myproduct?

Make sure that your keywords referencemetadata contained on your advertised product's detail pages. For example,an ad will not receive impressions for the keyword "Beach Towels" ifthe campaign only contains bath towel products.

Metadata实际上就是数据元的意思,数据元,又称数据类型,通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元。在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元。

也就是说产品详情页面的数据会直接影响广告的相关性,那么也就意味着listing编写对广告产生着很深远的影响。而我经常跟运营讲的一个观点就是:精准。大多数人喜欢堆砌Listing,但是实际上亚马逊的后台也明确说明了一点,不要重复使用搜索词。

那么也就是说我们写listing的时候其实核心的要素只有一个:用关键词精准且完美的呈现我们的产品。

5.预算投入过低

任何事情需要一个量变到质变的过程,没有量的积累很难达到质的变化,广告也是一样。前段时间遇到这样一个事情。

一个朋友跟我说小麦,我最近广告遇到了问题,你一定要帮我看看,不然我不知道怎么办。后来我就让她把广告数据给我看,然后一眼就看出了问题所在,每天广告投入的预算在10美金左右,关键词的单次点击在1美金左右,然后运行了一个月花了200美金左右。

对于这样的情况,我想很多新手都会经历,我能够理解但是却并不认同,广告的运营其实核心在于对于广告数据的分析以及最终结果的反馈和决策。但是在数据分析里面有一个非常重要的核心的基础,那就是数据的基数。

举这样一个简单的例子,一个关键词的行业平均转化是10%,那么也就是说很有可能10个点击里面才会有一单成交,但是因为预算有限,这个关键词一个月内都无法点击到10词,但是你发现这个词花了5美金还没有成交,然后就否定了,从某种意义上来讲这是断了自己的一部分流量和降低了出单的可能性。

6.急功近利,求速成

我和大家一样,都希望能够挣钱越快越好,但是欲速则不达。有些卖家在广告的投放过程中会经常执迷于一些关键词,就是曝光多、点击高但是转化率差的这一类词,会认为这一类词只要自然排名上去了,那么订单量一定可以猛涨,同时还能稳定住,其实大多数都是事与愿违。

有些时候我们会发现就算是大词上了首页,但是订单依然很差,因为很简单,大词的流量大,但是转化其实并不没有我们想象中的那么高,同时订单自然也不会那么多。

我们需要很清晰的认识一点:并不是所有的词都能够控制好ACOS,并不是所有的词都一定能够给我们带来订单,哪怕这个词就是一个核心关键词,因为市场是有竞争的,广告能够帮助我们拿到流量,但是更多时候决定转化的是产品的竞争力,对应关键词的搜索结果页面展示的产品与别的产品对比的优势,所以切勿操之过急。

我想我应该是唯一一个让大家慢下来的写文章的人,因为在我的观念里面快和慢都是相对的,看似慢,实则快,看似快也有可能人仰马翻。

7.开了广告就应该要出单

为什么我开了广告花了钱,但是没有订单呢?也经常遇到卖家这样问我,其实需要认清一个点:广告只是引流第一种方式。也就是说广告能够带给我们的只是流量,而在整个运营的环节中,流量只是一部分,同样的一个产品要出单,那么就需要考虑一点非常关键的核心,那就是流量的精准度,把钱花在刀刃上,买到精准的流量才能出单。

所以我们分析报表时要很清楚的知道广告的钱花到哪里去了,我看广告数据非常习惯的一点就是将买家搜索词进行花费的降序,这样就很清楚的知道钱花出去了,但是为什么不出单的原因。

运营是讲究逻辑的,订单只是最终的结果,而整个过程就是我们需要去分析的点,很多时候我们关注的只是结果,但是实际上影响结果的是在每一个节点的行为。所以当我们开了广告没有订单的时候,更需要观察的是钱花了多少,花哪儿去了,有多少流量,有多少有效的流量,是什么因素影响了转化?

8.间断性的广告投放

起初我们投放广告的时候几乎每天都会去看广告数据,然后每天修改,有时候某一天广告数据爆表,则会降低预算甚至关停广告,但是发现流量下降了马上又重启广告。在持续投放了这么长时间的广告之后总结出一个道理,广告可以降低预算,但是不要轻易关停。

每一个广告组的数据都是会不断的积累,机器也会不断的自主学习,而如果一旦停止了,那么数据就会出现断点,而如果重新投放则需要重新的学习,因为给大家的建议是如果广告一旦启动,就不要轻易去暂停,但是如果出现数据非常差的情况,并且持续一段时间,那么广告也是可以暂停的,这也并不会影响什么。所以坚持持续的投放的同时,也要敢于去关掉效果差的广告。

那么可能会有人问我,广告的精髓到底是什么,应该怎么做呢?

其实任何行为都是为公司创造效益,想办法花最少的钱产出效果最大,让企业赚更多的钱。我们做广告也是一样,我认为做广告的精髓其实就是在于精准的流量。

而如果想把广告做好,首先需要在选词上有自己的想法,然后把广告账户结果做好,写一个精准的listing。同时做广告需要根据我们的资金实力来进行布局,有些时候当我们的关键词排名不好的时候,尽量不要去抱怨预算过低,不能总说没钱或者老板抠门,而是考虑如何让推广的预算利用到最大的程度。从运营的角度来说,当你用这样的方法为公司挣到了钱那么公司就会舍得继续投入,从而预算才会不断的增加。

那又如何控制好效果呢?这需要我们对数据分析有一些研究,通过各种数据来综合分析做出判断,其实我非常看好数据分析师这一岗位,我也有在考虑是否广告的运营都需要做一些专业的数据分析,而实际上现在很多公司的运营和广告已经分开,那么也就是说广告这一块将会有专门的职位出来。

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