亚马逊PPC优化思路:ACOS应该在8%左右是最好的?

PPC(Pay Per Clicks)又叫CPC(Cost Per Clicks),是Amazon的站内广告。很多人说PPC的ACOS应该在8%(X%)左右是最好的,其实这是一种非常不科学的说法。我们来假定一些参数,以数学模型的方式来分析一下站内广告的优化思路。
ACOS的表现是判断一个广告优劣的重要因素,我们来分解一下ACOS。在不考虑其他因素的情况下,ACOS值越小越好:
ACOS=Spend/Sales=(Bid*Clicks)/(Price*N)
ACOS的值越小,要求Bid(单次点击费用均值)*Clicks(点击次数)越小,而Price(销售单价)*N(订单数量)越大。
我们来看看每个变量对ACOS的影响权重。Bid值其实是非常有限的,以美国amazon为例,Bid值的范围不过就0.5$-2$之间,而Clicks我们当然希望是越多越好,那这样看来,分子的值范围是非常有限的。分母Price和N的乘积范围却是很大的,因为客单价范围很难界定,在Bid,Clicks,N均不变的情况下,Price的高低其实决定了ACOS值。
那么一个单价为10$和单价为100$的商品在做PPC的时候,点击单次费用幅度Bid的值域是有限的,Clicks我们又追求更大的数值,而销售单数我们也是要求更大。
所以我们得出的第一个结论是:ACOS的高低其实很大程度上取决于销售单价Price。
所以我们在判断ASOC的高低时,有个前提就是销售单价,不同区间的单价,我们对ACOS的判定标准是不一样的。
接下来我们再来分析一下CTR。
CTR=Clicks/Impression
转化率是Amazon飞轮理论中很重要的一个因素,可以说是贯穿了Amazon系统设计的始终,广告当然不能例外。Amazon每天从facebook等站外媒体上购买大量的流量以及自身消费者每天的搜索流量,他当然不希望这些流量形成不了转化。而在广告中形成转化的前提是Clicks,没有Clicks就一定没有广告的销售转化。所以,CTR在广告中就扮演了非常重要的作用。
CTR的高低直接决定了广告效果的高低。
所以第二个结论是:CTR越高越有利于转化销售。
我们既然知道了两个结论,那从这两个结论中,做一个数学分析的模型来看看,我们优化的思路应该是什么。在这里我们假设恒定单价。我们从ACOS和CTR两个维度来分析。
为了方便,我们用简写来代替全称。
I(Impression)
C(Clicks)
CTR(Impression/Clicks)
S(Spend)
T(Sales)
ACOS(Spend/Sales)
K(Keywords)
我们可以在后台下载销售的PPC广告报表来分析:

ͼƬ1.png

首先从第一个结论入手,我们把ACOS的值做一次升序排列:

ͼƬ2.png

我们得到的结论是K4 K2 K7 K5 是比较好的四个转化销售的词语。我们再来看一个CTR的状态,我们把CTR的大小按照降序排列,看看结果是什么:

ͼƬ3.png

我们可以看到K7 K3 K5 K6 四个是较好的从曝光到浏览点击的词语。综合起来,我们看看最终的结果是什么:

ͼƬ4.png

综合两个表格,我们分析得到绿色区域的K5 K7是表现最优秀的词语,而K1 K8是两个表现最差的词语。
接下来我们就要优化广告了,在有限的广告位中,amazon当然希望CTR相对高且ACOS相对低的词语展示。但是我们如何从这些点入手呢?在广告中我们需要删除的是K1 K8 ?还是什么词语,保留的词语我们又如何跟踪数据?这些都是值得思考的问题。
当然,广告的效果还有其他很多维度,例如listing自身转化率的高低,竞争者出价高低,产品在不同价格,不同品类区间的CTR和ACOS的范围。

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