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手把手教你分析亚马逊PPC广告数据

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发表于 2018-7-12 16:31:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
PPC广告数据如何看呢?
1、行业广告数据表现的基本水平
2、如何分析自动广告中的数据
3、如何根据数据表现调整广告策略

一、行业广告数据表现的基本水平
在分析广告数据的时候,面对这么多数据,尤其是没有经验的卖家,不知道从何开始。
卖家的第一个疑问就是:我怎么知道这些广告数据表现是好是坏,这些数据在我眼里,仅仅只是数据,还无法与业务表现联系起来。

其实,这个问题,归结到一点就是,卖家并不知道表现好的数据是在一个什么样的水平。
很多人都知道在广告数据报告里要找点击率高、转化率好的词,但怎样的数据表现才算转化率好,大家其实不太清楚,却又非常想了解一下行业水平。

说一句非常实在的废话:ppc运营数据的标准在每个运营人的心中!

但是对于很多卖家,还是需要有一个数据基准,才会心里踏实一些,毕竟没有太多的经验作为指导。

点击率:一般点击率在0.4%的水平,算是一个相对合格的listing,如果在0.4%及以下,你需要考虑一下listing本身的问题。

转化率:保守一点,这个我自己一般设定的是8%的转化率,一般是10%及以上。
ACOS:这个真的没办法具体界定,很多人都说控制在10%-25%算是比较好的,但我还是那句话:目标ACOS值还是根据产品的收支平衡点来确定,这是相对合理的方式。‍

二、如何分析自动广告中的数据


跑自动广告的目的,无非就是四个:
1、从触发机制来看:
告诉亚马逊机器,这是我的产品,麻烦按照lisiting文案中的关键词收录一下。

2、从展示位置来看:
自动广告大部分出现在相关产品listing详情页面,这样促进关联流量。

3、从数据分析来看:
在不知道哪些词转化率比较好时,跑自动广告是最高效的一种寻找“好词”的方式,因为它根本不需要你添加广告关键词,就能从广告报表里跑出一堆关键词。

4、从客户搜索词来看:
客户搜索词千奇百怪,可能给你更多的关键词,或许还能带给你选品的灵感。
在我们分析数据报表的时候,重点来看一下customer search term。
在客户搜索词这一列中,包含两类词:一类是"看不懂“的乱码,一类是正常的客户搜索关键词。

关联ASIN码
这些“乱码”符号,其实关联产品的asin码,我们的产品广告与这些asin进行关联,出现在它们的商品详情页的下方。
这些asin码,如何利用呢?

1、查看asin产品的相关性
首先你要做的是去看看这个asin对应的产品,是不是与你的产品类似。如果你发现亚马逊给你的关联流量,其实是一些不相关的asin,那就要考虑你自身的listing的描写是不是跑偏了。

2、对比listing优化情况
仔细查看对方Listing的标题、图片、五点、review、描述,对比自己Lisitng与对方产品的差别。取长补短,不断优化自己的listing文案。
另外,有的卖家会问:对于那些点击率很高,但是转化率很低的关联asin,如何才能做到不与它产生关联?
有些人想到了在自动广告中设置否定关键词,否定这个asin,理论上说得过去,但是实际应用中,又会有多少人是通过搜索asin去寻找产品呢?
所以妥善的解决办法,要么是你继续优化listing,包括有竞争力的价格、review;要么就是通过修改Listing,减少与这个关联asin的相似度。

客户搜索词
通过客户搜索词,我们就可以挖掘更多的优质的关键词,如何来分析这些优质关键词。

三、如何根据数据表现调整广告策略?

调整广告的策略有很多种,今天我主要从转化率和最大限度节省广告费的角度,为大家分享PPC优化的方法。
在此之前,需要跟大家来梳理相关数据指标的含义:

1、产品收支平衡点与广告支出的关系
产品收支平衡点:利润=产品售价($30)-成本($10)-亚马逊费用($12),即利润是$8。
如果现在投放广告,每卖出一个产品,最高广告费用支出是8美金,超过这个数,通过广告销售这个产品,就是亏损状态。
与之对应的acos=广告支出/广告销售额=8/30=27%,只有ACOS控制在这个数之内,才有盈利空间。

2、CPA
(看到这个英文缩写,学会计的朋友脑海里想到的估计是注册会计师)
在这里,CPA(Cost Per Acquisition)=spend/order ,即获得每一个订单转化所需要的费用。这个指标是根据亚马逊广告数据再加工,主要用于看每一个订单获取的广告成本。

3、其它指标

在分析手动广告的keyword时,建议不要用数据透视表求平均值的方式算以上比例数据指标(CPA、CTR、CPC、CR),可以直接按照上面的公式用excel函数计算,准确性更高。
接下来回到数据透视表,按照上篇文章讲到的方法,把表格形式转化成自己想要的样子后,我们把这些数据复制-粘贴到新的sheet中。

首先,用数据透视表把keryword的基础数据求和,然后通过:全选数据→”复制“→”选择性粘贴(值),生成一张新的sheet。


其次,
在新的sheet中,根据已有数据,算出CTR、CPC、CR、CPA、Acos各指标的值。

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