在為多變體產品創建廣告的時候，小波不知道大家有沒有這樣這些疑問？

所有子變體在上新階段是否都要投放廣告？是否可以只為主打變體做廣告？

已經為所有的變體創建了廣告活動，但是有些變體還是沒有效果怎么辦？

主打變體和其他變體在同一個廣告組中是否會相互競爭?

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以上疑問相信是很多經營多變體產品的賣家，特別是做服裝類目的賣家，經常會疑惑的問題。

下面小波就根據這幾點疑惑跟大家聊一聊。

對于這個問題，我們可以根據市場的銷售趨勢來判斷客戶的喜好趨勢，并以此來制定廣告策略。

當市場有明顯的喜好趨勢時，我們可以：

1 為主流款式創建手動廣告，測試和收集該款式的市場表現情況和銷售數據。

2 創建自動廣告，將非主流款式作為投放目標，要注意控制好預算。

3 主流變體和其他變體的預算可以以六四開的形式進行分配，保證主流變體能夠獲得最大曝光。

如果是全新的款式全新的產品，我們并沒有任何市場銷售數據，于是也不確定客戶的明顯喜好趨勢，此時我們該怎么做呢？

在Listing上架初期，由于不清楚哪些變體與客戶搜索這類商品時習慣用的搜索詞關聯度更高，我們可以嘗試為所有變體開啟自動廣告進行測試，然后再根據得出的數據做出調整。

小波不建議給每個子變體去單獨開設廣告活動，這樣操作廣告管理成本很高，廣告投入成本更高。

廣告報告中的數據可以為我們完美解決這問題。

（1）下載廣告報告分析各變體的廣告表現，找出變體表現好和表現差的根本原因，之后再根據實際情況做出調整。我們可以利用高流量的變體來帶動整個店鋪其他子變體的銷售。另外，通過查看投放報告和關鍵詞報告，可以為表現優異的關鍵詞提供更多數據支持。

（2）我們可以通過廣告位報告(Placement Report)來監控來自Top of search的曝光量，并保證我們的產品能占據到這些優質的廣告位置。利用精準匹配，還可精細地控制和提升表現優秀的關鍵詞的轉化表現，而處于同一商品詳情頁面下的其他子變體也可以因此獲得更多轉化的機會。

（3）留意“已購買的商品”報告。此報告中我們可以看到客戶點擊其中一個變體的廣告但卻并沒有購買該變體，反而購買了其他ASIN的廣告數據，我們可以據此來及時調整廣告策略。

（4）我們可以使用品牌推廣廣告，嘗試用那些流量很高的ASIN作為品牌推廣廣告的展示商品集，并將想要提高流量的所有ASIN都設置在品牌推廣廣告的落地頁頁面，以此帶動其他ASIN的廣告表現。

給大家舉個案例，小藍上架了一個產品的三個不同的變體，分別為主流款A，非主流款B、C。在消費者的喜好趨勢明顯的情況下，小藍將所有變體放置在同一個廣告組中，但是后面發現該廣告組整體的ACOS都比較高，并且主流款A和非主流款C得不到展示，大部分預算和流量都給非主流款B占去了。這個時候我們該怎么樣才能讓主流款A拿到更高的曝光呢？

這里我們建議停止對非主流款B進行投放，把預算給到主流款A和非主流款C。但是如果這樣設置后，整個廣告組的流量都下降了又該怎么做呢？

小藍做了一個優化，把原廣告組的競價提高，并將非主流款B單獨設置一個新的廣告組，后續持續跟進調整競價，使整個廣告活動的整體ACOS保持在合理的水平。

通過這個案例我們可以看到，同一廣告組的不同變體是會相互競爭的，但是我們可以通過設置廣告層級結構的形式來控制多變體廣告的廣告表現。具體可以看這篇文章聽說這樣設置廣告會有意想不到的效果哦！亞馬遜廣告結構層級的規劃與運用！

在該案例中，我們有注意到，一個具有多變體的產品，它的廣告活動的層級結構會隨著廣告的實際數據表現發生變化，因此其打法也會隨之變化。在這里我們可以引入亞馬遜廣告團隊的一個理論來總結多變體廣告的廣告結構的演變：

多變體產品的四階段廣告打法

在這四個階段中，隨著廣告結構的演變，廣告的效果也是會逐漸變好的嗎？那我們直接進入第四個階段，設置廣告組合不就行了？

其實在理論上，只有廣告效果有可能發生正向變化我們才會將廣告結構設置演變為下一個階段。

但實際上廣告的效果會受太多因素影響了，其中又有兩個廣告報告的數據需要特別重視。

下面我們先來看一下已推廣商品廣告報表的表頭：

在已推廣商品的廣告商品報表中，表頭中是有SKU和ASIN的字段的，因此非常適合進行商品級的廣告數據分析，同時不同產品的廣告活動表現也可以很好的被體現。

在表頭的尾部，有著經常被我們忽視卻又十分重要的字段“其他SKU”的銷售情況。

在已推廣商品廣告報告中，廣告活動中的商品的7天總銷售量，是指7天廣告SKU銷售量和7天其他SKU銷售量之和。其中，7天其他SKU銷售量越多，則說明，投放的廣告的商品廣告跳出率越高。

為了大家能更直觀的看到這個表格的獨特之處，下面小波將用案例的方式與大家進行分享：

假設我們有一款商品，分別有A、B、C三種顏色的變體。我們為三個變體都投放了廣告，一周后我們要對這三個顏色的變體進行廣告數據分析：

從已推廣商品的廣告報表中的“總銷量”來看，A顏色變體的表現最好。但是，在我們增加了對“其他SKU銷量的分析后，我們發現在A顏色變體總銷量376個的數值中，有170個銷量是購買了其他SKU產生的。

那么這些買家去購買了哪些商品呢？

為了弄清楚產品的去向，我們需要下載使用“已購買商品”的廣告報表進行購買去向的分析。

下面我們先來看一下已購買商品廣告報表的表頭：

在已購買商品的廣告報表中，表頭也具有SKU和ASIN的字段，因此也是適合進行商品級的廣告數據分析的。

我們繼續往下看，在這個報表中（如下圖），我們是可以看到投放的ASIN以及實際購買的ASIN的數據的，消費者通過廣告進入的變體和最終購買的變體信息一目了然。另外，如果投放商品與購買商品一致，則其他SKU處的數據就會為0，只有當購買商品與投放商品不一致時，其他SKU處才會有數值。

最后，我們結合以上兩份報告，統計好廣告投放后各變體的銷售情況，制作成一張表格，用來統計每個顏色的變體在進行廣告投放后進入的廣告流量購買了其他商品的數據情況。

通過這個表格我們不難看出，A顏色與B顏色的跳出率對比C顏色來說是比較高的，通過A顏色跟B顏色的廣告跳出的商品，大部分是去買了C顏色。

得到這些數據后，我們可以將表現好的C顏色作為主投商品。另外我們也可以將C顏色變體，投放在A變體和B變體的商品頁面上，以形成自己變體商品的流量閉環。

以上就是今天奇點出海要跟大家分享的內容，如果大家有疑問或者有其他問題可以隨時聯系小波，小波會一一解答。

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