天地良心！出价$1.2竟然输给$0.4！为什么花大价钱却没赢得亚马逊广告位？
本期小编邀请到美国站优秀卖家Kris分享他的广告投放新思路，如何把控花费的“秘密”、且收获最大化广告效果的两大思路，可供大家学习与参考！
*以下内容为Kris个人观点和数据，仅供参考
不代表亚马逊广告的意见及建议
相信很多卖家都遇到这样一种情况：做手动广告前，都会先让产品跑一下自动广告，然后把自动广告有出过单的关键词拿来做手动广告。但是你可能会发现，手动广告的效果不怎么好，甚至比不上自动广告的效果。
为什么呢？
那是因为你认为的“有出单”的词未必跟你的产品有很强的相关性，也就导致广告排名、效果的不好，最让人头疼的是花费还高居不下。但其实只要找到与产品相关性强的词，再做手动广告就可以得到好的效果，自然减少不必要的花费。
要了解相关性的关键词，我们得先简单了解下亚马逊展示原理。在亚马逊，超过75%的消费者是通过搜索来获得他们的想要的产品。[1]那么亚马逊是如何展现产品给消费者的呢？
Kris认为是通过相关性和人群画像的原理推荐给消费者的！
✔比如搜索“运动鞋”，那么消费者将会得到推荐综合指标最好到次优顺序的ASIN排列展示页面，综合指标是销量评价绩效运输页面等一系列的指标。这样就组成了以“运动鞋”这个关键词为中心的相关性产品展示结果。
✔ 有卖家可能会问，那么我做商品推广，对关键词“运动鞋”竞价很高，会获得展示吗？答案是未必，因为展示并不仅仅是“价高者得”。如果你的产品跟这个关键词不相关，再高竞价，都不会被展示的。
这里给大家出道题，请看👇下图。
（灰色代表相关性）
（图片内容为虚伪信息，非真实数据，仅供参考）
假设有三个卖家竞价广告，一个出价0.4美金，一个是1.0美金，一个出价是1.2美金。谁会抢到广告位？
点击空白处查看答案
那抢到位置的卖家，他的花费是多少？
点击空白处查看答案
那么问题来了，我们怎么知道哪个词跟我们产品最相关呢？是不是我们题目和描述都写满了“运动鞋”等关键词就相关了呢？描述和类目都注明“运动鞋”只是建立相关基础。
并非如此，消费者通过某一个关键词进行点击和购买达到提高销量的目的才是我们想要的。
我们就是要找到这个词。但是如果是自然出单的产品，我们是无法知道消费者是通过哪个词来搜索的，就无法查到跟哪个词相关。所以只有唯一的办法，就是通过查看广告报告来获得相关词的数据。
但是另外一个问题又来了。在以前下载的数据报告里是有哪个词对应哪个SKU出单的，这样我们就很容易看到了哪个词跟哪个SKU相关了。现在报告更新，已经取消了这个数据。
*以下内容为Kris个人观点和数据，仅供参考
不代表亚马逊广告的意见及建议
我尝试过在“商品推广-已购买商品的报告”查看也是无法显示的，自动广告里“投放”这一列打了隐藏的星号，在自动广告里，还是无法找到哪个词相关，而手动广告里显示的词语，是通过别的渠道得到的词，并不要消费者真正搜索的词。
（商品推广-已购买商品的报告）
（图片内容为虚伪信息，非真实数据，仅供参考）
但其实在搜索词报告里，是可以看到和我们相关的词。
NO.1
当有父子产品要做广告的时候，我们会发现很多卖家都喜欢把很多子产品放在一个广告组里面。如下：
（广告组的不同颜色子产品都放一起）
（图片内容为虚伪信息，非真实数据，仅供参考）
NO.2
然后如果你下载搜索词报告这个报告，会得到如下报表：
（搜索词报告下载）
（图片内容为虚伪信息，非真实数据，仅供参考）
（消费者搜索词出现多个颜色的词语）
（图片内容为虚伪信息，非真实数据，仅供参考）
NO.3
可以看到里面会出现一些关于颜色的搜索词， Red、Black、Yellow等。
✔那么在词报告里，出现红色的关键词，一定跟你红色的产品相关吗？不一定！因为你无法证明他们的相关性，这里出现的词都在这个广告组里出单，而这个广告组里有多个SKU。消费者很可能点了你红色产品，但是购买的是黑色。
✔ 要想找出相关的词，你唯一要做的就是一个广告组只要一个SKU，那就可以肯定出单多的词与该SKU相关了。
*以下内容为Kris个人观点和数据，仅供参考
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对于新手卖家来说可能不是很懂，这里讲一下“广告活动”和“广告组”的关系。
NO.1
当你想要开一个广告，你得点击“创建广告活动”。
“广告活动”里可以创建多个“广告组”，每个“广告组”里可以添加多个SKU。
（图片内容为虚伪信息，非真实数据，仅供参考）
NO.2
如果你的父产品有多个颜色，例如运动鞋有黑红白三个色。那么你应该建立一个运动鞋为名称的“广告活动”，然后创建多个广告组，一个广告组就一个颜色的SKU。
✔所以，如果你要找到某一个词与你某一个SKU相关，必须要一个广告组就一个SKU。如果你是多个尺寸或者多个颜色的，都应该要分开。
✔ 当能找到跟你产品最相关的词语，拿出来重点做手动广告，那么你就能提升广告效果，减少不必要的花费。这是最基础的策略！而且这样做对于你的后续其他数据分析也是很有帮助的。
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数据来源：
[1]《2018年亚马逊用户研究：了解您的顾客》，Feedvisor，2018
