亚马逊广告——Acost究竟本质是什么？

飞扬秋叶

卖家经常向我们咨询这种问题：在自己的整个订单统计中，亚马逊广告订单一直占比较高，远高于自然订单，而同时呢，ACOS一直偏高，感觉不理想，不知道该如何应对。

Acost究竟本质是什么？

Acost = 广告花费 / 销售额

进一步深入拆解来看：

广告花费 = 点击价点击数

销售额 = 点击数转化率 * 售价

把上面两个数字带入Acost，很明显：

Acost = 点击价 / （转化率 * 售价）

数学公式，让一切变得非常清晰，我们要降低Acost，只有三个因素可以控制：

降低点击价
提高转化率
提高售价
其它乱七八糟的CTR，impression因素，都与 Acost 无关。

相信数学公式，不要相信那些反智的运营经验。

点击价，这个和广告权重高度相关，我们目标是降低点击价，所以就要详尽办法提高广告权重因素。

就目前掌握的广告权重因素：

曝光量
点击率
转化率
这三个数据是核心。

逐层剖析，我们来看看曝光量的衡量标准，是越高越好吗？

显然不是，而是有高的曝光量，同时还要有效。

衡量曝光量是否有效的标准是什么？

必须是点击率

衡量点击量是否有效的标准是什么？

必须是转化率

衡量转化率是否有效的标准是什么？

必须是跟同类产品相比的转化率。

就跟佛家的因果关系，上一个的因，是下一个的果。

那如何降低Acost？
降低 Acost 只有提高等于广告的转化率，而广告的转化率等于什么？

转化率 = 订单数 / （有效流量 + 无效流量）

我们在降低 Acost 上，能够做的，只有增加有效流量和减少无效流量。

除此之外，别无他法。相信数学公式，不要相信那些反智的运营经验。

如何减少无效流量
通常我的做法是：

下载周广告报表，筛选出订单为0的所有关键词投放。
筛选出曝光大约2000的关键词（低于2000我暂时认为看不出效果，可以拉长到1个月再看下）
对上面关键词的转化率进行筛选，筛选出低于平均点击率率的关键词（利用强大的表格筛选功能）
将低于平均率的关键词，进行否定。
每周三重复上述做法，选择上一周的数据，进行重复操作，重复2周之后，对比最近2周数据。

你会发现，数据明显会变好看。