亞馬遜基于規矩的競價是以廣告的最終后果(RoAS)為目的，應用機器學習算法來斟酌影響后果的一系列參數(時光、觀眾群體、展現地點等等)，并且基于大批的數據來贊助廣告客戶更準確的投標，這些都不能通過人工實現。

亞馬遜一直在研討由賣家供給的廣告運動中生成的歷史數據。以增進出售為前提，對不同具體情況的競標進行優化，并盡量到達賣家預先設定的限度。應用規矩的競價策略，賣家可以對ROAS或廣告運動的平均報價進行預先設定的限價。

RoAS指標應當合理，這點可以參考最近30天的數據，恰當的壓縮限制是沒有問題的，舉個例子，之前RoAS平均程度是5，設置6或7或一點視察后果改良都是OK，但是如果過于貪心，直接設定一個100(ACoS=1%)，最后的成果確定是跑不了任何數據，也許甚至沒有曝光。

重點：廣告后果與廣告數目必需是兩極，賣家要做的不是走過場，而是要找對點。

基于規矩的競價應用請求：

必需是SP廣告；

廣告運動最少連續了30天，最少30天內最少有30次轉化。

廣告運動每天必需到達更低預算10美元。

競價須要設置平均競價嗎？

假如想得到更多的掌握權，賣家也可以選擇供給平均數。可以從亞馬遜的廣告運動上保證出價超過25%(比如，如果報價上限是1美元，CPC平均不會超過1.25美元)。這就是說，可能會看到，在某一特定目的上，一次點擊費用超過了1.25美元，但是平均來說，沒有超越這個上限。盡管供給這個可選的出價限度能贊助更好地掌握，但是這會限制到達ROAS限制的才能。

在產品哪個階段應用基于規矩的競價？

新款產品不推舉應用此特征。更好的辦法是在出售和廣告數據都比擬穩固的情形下轉換這種模式。

以上就是小編對亞馬遜基于規矩的競價詳解，愿望對你有所贊助。

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