多变体广告打法实操！建立广告流量内循环！

在为多变体产品创建广告的时候，小波不知道大家有没有这样这些疑问？

所有子变体在上新阶段是否都要投放广告？是否可以只为主打变体做广告？

已经为所有的变体创建了广告活动，但是有些变体还是没有效果怎么办？

主打变体和其他变体在同一个广告组中是否会相互竞争?

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以上疑问相信是很多经营多变体产品的卖家，特别是做服装类目的卖家，经常会疑惑的问题。

下面小波就根据这几点疑惑跟大家聊一聊。

对于这个问题，我们可以根据市场的销售趋势来判断客户的喜好趋势，并以此来制定广告策略。

当市场有明显的喜好趋势时，我们可以：

如果是全新的款式全新的产品，我们并没有任何市场销售数据，于是也不确定客户的明显喜好趋势，此时我们该怎么做呢？

在Listing上架初期，由于不清楚哪些变体与客户搜索这类商品时习惯用的搜索词关联度更高，我们可以尝试为所有变体开启自动广告进行测试，然后再根据得出的数据做出调整。

小波不建议给每个子变体去单独开设广告活动，这样操作广告管理成本很高，广告投入成本更高。

广告报告中的数据可以为我们完美解决这问题。

（1）下载广告报告分析各变体的广告表现，找出变体表现好和表现差的根本原因，之后再根据实际情况做出调整。我们可以利用高流量的变体来带动整个店铺其他子变体的销售。另外，通过查看投放报告和关键词报告，可以为表现优异的关键词提供更多数据支持。

（2）我们可以通过广告位报告(Placement Report)来监控来自Top of search的曝光量，并保证我们的产品能占据到这些优质的广告位置。利用精准匹配，还可精细地控制和提升表现优秀的关键词的转化表现，而处于同一商品详情页面下的其他子变体也可以因此获得更多转化的机会。

（3）留意“已购买的商品”报告。此报告中我们可以看到客户点击其中一个变体的广告但却并没有购买该变体，反而购买了其他ASIN的广告数据，我们可以据此来及时调整广告策略。

（4）我们可以使用品牌推广广告，尝试用那些流量很高的ASIN作为品牌推广广告的展示商品集，并将想要提高流量的所有ASIN都设置在品牌推广广告的落地页页面，以此带动其他ASIN的广告表现。

给大家举个案例，小蓝上架了一个产品的三个不同的变体，分别为主流款A，非主流款B、C。在消费者的喜好趋势明显的情况下，小蓝将所有变体放置在同一个广告组中，但是后面发现该广告组整体的ACOS都比较高，并且主流款A和非主流款C得不到展示，大部分预算和流量都给非主流款B占去了。这个时候我们该怎么样才能让主流款A拿到更高的曝光呢？

这里我们建议停止对非主流款B进行投放，把预算给到主流款A和非主流款C。但是如果这样设置后，整个广告组的流量都下降了又该怎么做呢？

小蓝做了一个优化，把原广告组的竞价提高，并将非主流款B单独设置一个新的广告组，后续持续跟进调整竞价，使整个广告活动的整体ACOS保持在合理的水平。

通过这个案例我们可以看到，同一广告组的不同变体是会相互竞争的，但是我们可以通过设置广告层级结构的形式来控制多变体广告的广告表现。具体可以看这篇文章听说这样设置广告会有意想不到的效果哦！亚马逊广告结构层级的规划与运用！

在该案例中，我们有注意到，一个具有多变体的产品，它的广告活动的层级结构会随着广告的实际数据表现发生变化，因此其打法也会随之变化。在这里我们可以引入亚马逊广告团队的一个理论来总结多变体广告的广告结构的演变：

多变体产品的四阶段广告打法

在该理论中，多变体广告的广告结构的演变被分为了四个阶段 ：

在这四个阶段中，随着广告结构的演变，广告的效果也是会逐渐变好的吗？那我们直接进入第四个阶段，设置广告组合不就行了？

其实在理论上，只有广告效果有可能发生正向变化我们才会将广告结构设置演变为下一个阶段。

但实际上广告的效果会受太多因素影响了，其中又有两个广告报告的数据需要特别重视。

下面我们先来看一下已推广商品广告报表的表头：

在已推广商品的广告商品报表中，表头中是有SKU和ASIN的字段的，因此非常适合进行商品级的广告数据分析，同时不同产品的广告活动表现也可以很好的被体现。

在表头的尾部，有着经常被我们忽视却又十分重要的字段“其他SKU”的销售情况。

在已推广商品广告报告中，广告活动中的商品的7天总销售量，是指7天广告SKU销售量和7天其他SKU销售量之和。其中，7天其他SKU销售量越多，则说明，投放的广告的商品广告跳出率越高。

为了大家能更直观的看到这个表格的独特之处，下面小波将用案例的方式与大家进行分享：

假设我们有一款商品，分别有A、B、C三种颜色的变体。我们为三个变体都投放了广告，一周后我们要对这三个颜色的变体进行广告数据分析：

从已推广商品的广告报表中的“总销量”来看，A颜色变体的表现最好。但是，在我们增加了对“其他SKU销量的分析后，我们发现在A颜色变体总销量376个的数值中，有170个销量是购买了其他SKU产生的。

那么这些买家去购买了哪些商品呢？

为了弄清楚产品的去向，我们需要下载使用“已购买商品”的广告报表进行购买去向的分析。

下面我们先来看一下已购买商品广告报表的表头：

在已购买商品的广告报表中，表头也具有SKU和ASIN的字段，因此也是适合进行商品级的广告数据分析的。

我们继续往下看，在这个报表中（如下图），我们是可以看到投放的ASIN以及实际购买的ASIN的数据的，消费者通过广告进入的变体和最终购买的变体信息一目了然。另外，如果投放商品与购买商品一致，则其他SKU处的数据就会为0，只有当购买商品与投放商品不一致时，其他SKU处才会有数值。

最后，我们结合以上两份报告，统计好广告投放后各变体的销售情况，制作成一张表格，用来统计每个颜色的变体在进行广告投放后进入的广告流量购买了其他商品的数据情况。

通过这个表格我们不难看出，A颜色与B颜色的跳出率对比C颜色来说是比较高的，通过A颜色跟B颜色的广告跳出的商品，大部分是去买了C颜色。

得到这些数据后，我们可以将表现好的C颜色作为主投商品。另外我们也可以将C颜色变体，投放在A变体和B变体的商品页面上，以形成自己变体商品的流量闭环。