亞馬遜SP廣告更新了新的競價模式：基于規則的競價。

這是亞馬遜廣告首次出現以廣告的最終效果為優化目標，結合機器學習自動優化廣告的新模式，這是一次革命性的更新，將標志著亞馬遜廣告正式進入智能調控時代。

　　一、什么是“基于規則的競價”?

基于規則的競價(Rule-Based Bidding，下文用Target RoAS表示)，是一種以廣告的最終效果(RoAS)為目標，利用機器學習算法將一系列影響效果的參數(時間、受眾人群、展示位置等)考慮在內,并依據大規模數據幫助廣告主更準確地出價，這些都是無法通過人工去實現的。

當前的競價模式還處于測試階段，只有部分賣家可以使用

看到這些你可能還無法理解這個功能有多重要，別急，下面我將為大家一一分析。

二、為什么Target RoAS競價功能很重要?

當前廣告競價設置存在問題

我們日常開廣告需要的其實不是曝光量而是點擊量(個別類型廣告除外)，因為只有發生了點擊，才能說明我們成功地把“流量引進”到了我們的產品詳情頁上，“引流”才是廣告最大的價值。

為了擴大流量我們不得不提高競價從而把廣告展示在一個比較靠前的位置，因為靠前的位置才有足夠多的曝光量，進而增加點擊。

但由于客戶需求多樣，市場動態變化以及本身產品競爭力等因素，我們經常會不可控地在錯誤的時間把錯誤的產品展示給了錯誤的人群，廣告的展示對象非常不精準，不僅增加了流量成本，也影響了廣告最終的效果。這對消費者、賣家和平臺方來說是一個三輸的局面。

站在消費者角度：我搜索出來的產品要么太貴，要么款式不喜歡，總之都是我不想要的，浪費時間，影響購物體驗，差評!

站在賣家角度：我燒了那么多廣告費，廣告卻沒有展示給產品的目標受眾，ACoS也上天了，差評!

站在平臺角度：頭部的廣告位那么值錢，結果你的產品不受歡迎點擊率又那么低，但CPC廣告是通過點擊付費的，我還沒法找你收錢，極大的影響了我的廣告收入唉，股價又要跌了，差評!

要解決這個問題，我們先要理解影響客戶需求的準確度(影響流量準確度)要考慮哪些因素：美國有上萬個城市，橫跨6個時區，每周有7天，每天還分白天和黑夜，客戶還要分之前有沒有看過你產品的，或買過你產品的，還要考慮客戶用的是iOS還是安卓，用的電腦手機還是平板......

光上面這些因素排列組合下來就得有上千萬種情況吧，就這我還沒提到客戶搜什么詞呢。

所以，對我們賣家來說，決定在什么時候出一個什么樣的價格很重要，但真實情況太復雜了，不可能針對每次展示單獨出價，那能不能讓系統在客戶不想要我們的產品時，降低出價，想要產品的時候，再提高出價呢?這就是亞馬遜推出動態競價的原因。

Target RoAS競價的意義

之前推出的動態競價(升高或降低&只降低)存在一些硬傷，那就是完全以轉化率為目標去優化，轉化率是銷售的過程值卻不是結果值，雖然能改善流量轉化效率，但由于忽視了流量成本這個因素，所以經常會出現轉化率和ACoS齊飛的情況。轉化率是上去了，最終核算成本，反而廣告虧的更多了，最后客戶買到了心儀的產品，亞馬遜賺足了廣告費，只留賣家默默空流淚。

最新推出的Target RoAS競價模式完美補足了這個缺陷，我們只需要設置預算和把控最終的RoAS目標，不用再為每次出價多少而操心了，不用擔心廣泛匹配和自動廣告匹配出了什么不相關的長尾詞，更不用半夜爬起來對廣告進行所謂的分時調價了(盡管我一直對分時調價的效果存疑)，畢竟手動調價調的再準也比不上機器。

Target RoAS這種智能競價模式將極大的提高亞馬遜從業者廣告投放效果的下限，而專門從事廣告投放的人員們也不用再陷入每天調價0.05這樣的瑣事中，節省下來的時間精力可以更多地用于思考廣告策略和研究產品。

　　三、如何使用Target RoAS功能?

3.1 Target RoAS功能的底層邏輯

想用好一個功能，最好的辦法就是先弄清它的底層邏輯。

Target RoAS顧名思義廣告自動優化的目標是RoAS，先根據RoAS的計算公式分解出背后的影響因素。

RoAS=Ad Sales/Ad Cost=(曝光*點擊率*轉化率*客單價)/(曝光*點擊率*CPC)

最終

所以機器在每次為廣告展示實時出價時會考慮三個因素：

我們設置的RoAS目標

預測每次點擊的轉化價值

預測轉化率

RoAS目標不用解釋，那什么是“預測每次點擊的轉化價值”和“預測轉化率”?

“預測每次點擊的轉化價值”其實就是客單價，但這個客單價不僅僅是指我們開廣告的產品客單價，還包括客戶通過廣告購買的同店鋪其他產品的客單價，在亞馬遜的廣告邏輯中，這也會算進該廣告的銷售額中，因為每次出單帶來的銷售額可能不同，所以預測的每次點擊的轉化價值也就存在差異，這也是一個亞馬遜要考慮的動態值。

參考資料來源：Google Ads

“預測轉化率”就是由于每次客戶搜索時的需求、時間、地點、使用設備、搜索關鍵詞、廣告的展示位置等因素會使每次點擊的轉化率存在差異，所以這也是一個動態變化的值。

簡而言之，在RoAS確定的前提下，如果機器判定每次點擊轉化的價值(客單價)和預測的轉化率越高，就會出更高的競價，反之，就會出更低的競價。

系統每次出價都會和預測的轉化價值與預測的轉化率相匹配，如果預測的準，出價又合適，最終的廣告效果自然就會符合預期，怎么才能讓系統預測的更準些呢，那就需要給系統“投喂”大量的數據。

使用Target RoAS競價前提條件：

必須是SP廣告(目前只有SP廣告有這個功能)

廣告活動可以使用任何類型的投放方法：自動投放、關鍵詞投放或商品投放。

廣告活動必須滿足 10 美元的每日最低預算要求。

在實際操作中Target RoAS廣告將會分為兩個階段：

第一階段：積累數據(下文用一階表示)

一階中我們需要在限定的時間內盡可能產生大量的轉化數據，雖然要求是近30天內至少30次轉化，但這個只是底限，我們應該在保證預算不超但充分使用的情況下，盡可能產生更多單量，這就要求我們想盡辦法提高轉化率，否定關鍵詞要做到很細，最好那些點擊一次的關鍵詞都要一遍遍過，同時做好廣告組內的預算分配，讓轉化率更高的關鍵詞消耗更多預算。

在一階中得到的轉化數量越多，我們給系統投喂的可參考的數據就越多，在接下來的機器學習中，數據波動就會越小，廣告效果就出來的越快。

下面是谷歌廣告的說明，我們可以做個參考

谷歌廣告的要求是近30天至少產生50次轉化才能進入二階，比亞馬遜更嚴一些

第二階段：機器托管(下文用二階表示)

在滿足了二階條件之后，我們才能在Campaign設置中將競價模式改為“基于規則的出價”(Rule-Based Bidding)，條件若不滿足，選項那里就是灰色的不可選。

這里可以設兩個選項RoAS目標(必填)和平均競價(選填，但不建議填，原因下文會說明)，設置完成后剩下的就交給系統就好了。

　　四、Target RoAS注意事項

4.1 目標RoAS我直接設置一個很高的值就行嗎?

RoAS目標設置

RoAS目標應該合理，這個我們可以參考過去30天的數據，適當的收緊限制是沒問題的，例如之前RoAS平均水平是5，你設置6或者7或者一點點提高觀察效果提高都是OK的，但如果太貪心，直接設置個100(ACoS=1%)，最終的結果一定是跑不出什么數據，可能連曝光都沒有。

這就跟我們去找對象一樣，你對另一半要求越高，合適的人就越少，如果真按照你的十幾二十個標準一個個篩選下來，可能全中國也沒有幾個合適的。

所以要記住，廣告效果和廣告的量一定是一個天平的兩端，我們要做的不是走極端，而是要尋找一個合適的點。

4.2 Target RoAS競價需要設置平均競價嗎?

平均競價設置

官方對此的說明：

如果您想獲得更多控制權，還可以選擇提供平均競價限制。亞馬遜在廣告活動級別保證，我們不會超出您的競價限制 25% 以上(例如，如果您的限制為 1 美元，我們的平均 CPC 不會超過 1.25 美元)。這意味著您可能會看到某些目標的單次點擊成本 (CPC) 高于 1.25 美元，但平均而言，對于該廣告活動，我們不會超過該限制。雖然提供這種可選的競價限制可以讓您更好地進行控制，但它可能會限制我們達到您的 ROAS 限制的能力。

設置了平均競價可以降低風險，因為系統判斷某些時候出更高的價格可以帶來更高的轉化率，但是這個判斷不一定100%準確，如果最終沒有轉化，這部分流量成本又高，就會拉低我們的RoAS，造成數據波動;通過設置平均競價，相當于告訴系統，我們只要低成本高轉化和低成本低轉化的流量，為了降低風險那些高成本高轉化的流量就不要了。

但風險和機遇是共存的，選擇設置你就會損失潛在的訂單，同時也可能很難起量，而且就算設置你也不能設置的太低，否則又變成撿漏組了。

我個人更傾向于不填。

4.3 Target RoAS競價用了幾天效果很差，ACoS很高怎么辦?

到了二階之后剩下的工作基本就交給系統自己去跑了，系統就會根據過去30天產生的成交數據去進行機器學習，機器學習是需要一段時間的，可別剛跑了兩天效果不好就直接關了，官方對此有說明：

亞馬遜不能保證我們會達到您設置的限制，但是如果您的廣告活動未達到限制，并且廣告活動的廣告投資回報率 (ROAS) 在 21 天內下降了，我們將代表您禁用該規則，并啟用您之前的競價策略和定向級別競價。這 21 天的期限不包括特殊日期，例如 Prime Day 或黑色星期五。

所以我分析，機器學習的時間最長不超過三個星期，如果過了三個星期效果真的很差，說明這個功能可能不適合你，還是換成原來的競價模式吧，在此之前我們可以通過限制預算的方式來降低風險。

4.4 使用Target RoAS智能出價還需要否定關鍵詞嗎?

我建議還是要定期去進行報表分析，進行關鍵詞的否定，因為這個功能才剛出來，未必會很成熟，還是機器結合人工的半自動方式更可靠一些。

4.5 新上的產品適合用Target RoAS競價嗎?

新品RV太少，銷量很不穩定，搞不好來一個差評就掉星，這樣不穩定的數據沒有參考性，(我猜測)可能會影響到機器學習。而且為了滿足進入二階的條件，一個相對成熟的產品肯定是要比新的產品花的成本少的。

我的想法是新品不宜過早使用這個功能。最好在銷量和廣告數據都比較穩定的時候再換成這個模式。

4.6 開啟Target RoAS競價后廣告效果一定會很好嗎?

有了Target RoAS智能競價我們以后或許不用再辛苦的半夜爬起來調價了(雖然我一直也不認可分時調價)，也不用擔心由于過度調價影響廣告效果所以只能每次0.05的去調價，真的省了很多精力。

但如果想指望換種競價模式廣告的效果就能一飛沖天，我勸你還是早點打消這個念頭，廣告的底層邏輯沒有變，產品依舊是核心，重點指標還是CTR和CVR，一開始的關鍵詞調研和后期的關鍵詞否定該怎么做還得怎么做。

而且亞馬遜在官方解釋里也明確說了不保證效果，因為亞馬遜的廣告和用谷歌廣告給獨立站引流是有區別的，效果不僅由流量本身的準確度決定，還很大程度受到競品影響。

比方說，如果沒有競品的干擾，流量也準確，產品各方面也符合客戶的要求，放到獨立站上基本就轉化了，但是亞馬遜上還遠遠不夠，流量再怎么精準，都可能會被正在做秒殺的競品搶走單量，所以我覺得亞馬遜的Target RoAS競價反而更復雜一些，但從長期來看，有了平臺上大量數據的投喂，這個功能一定會越來越完善。

綜上，這只是一個提升效率而不是提升效果的新功能。

由于亞馬遜所參考的資料還太少，所以在本文中更多的參考了谷歌Ads的智能競價系統邏輯，而且這是一個剛出的新功能，效果怎么樣還需要大量的賣家試一試才知道，所以實際情況多少會存在差異，如果有新內容我會及時更新在文章里，同時也希望大家能多多分分享一些新競價模式的玩法，大家一起共同進步。

最后額外補充一點：

之前有朋友問過我一個問題：“亞馬遜廣告越來越智能化，那廣告投放這個崗位還有前途嗎，以后會不會被機器所取代?”

機器取代的更多的是低價值且重復性高的工作，將一些繁瑣價值低的操作，例如調價，交給機器去智能化調整是未來的一個趨勢，但是廣告優化師≠廣告調價師，機器無法確定你的產品優勢，無法確定廣告什么時開，什么時候關，用什么樣的廣告策略和預算，應該投放給哪些人群，無法實時的根據公司的業務目標去調整廣告目標，更無法代替你去向老板匯報，這個廣告好，好在哪里，不好是因為問題是什么，以后該怎么避免。

這些都是廣告優化師的價值，是機器無法替代的，至少3-5年內不會受到影響，而5-10年以后的事誰也說不準，畢竟技術也在不斷發展。但如果一個人在一個崗位干了5-10年了還在原地打轉，沒有任何新的價值增長點，這件事本身就值得我們深思，與大家共勉。

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