解读亚马逊广告数据背后的秘密

很多时候做亚马逊要懂得各种数据背后的意义，而不是将数据单独来分析，每一个数据都是需要跟其它数据综合起来才能完整的反映销量和listing状态。

现在很多做亚马逊的卖家都只盯着前台的排名、review以及关键词搜索之后出现的位置，这些的确是我们一定要关注的和统计的核心点，但是在这些核心点的背后，分析后台的数据也是非常有必要的，我们后台的数据就包含三个方面，第一店铺流量和销量，第二广告的曝光点击和转化，第三listing访问量和销量以及转化率。

接下来就要说下这些数据之间的关系了：

1、如果一个产品Acos很低，综合花费和总计销量都很可观的情况下，根据现有库存，我们可以提交竞价（每日竞价和主要关键词竞价）。提高竞价之后30分钟到2个小时左右去前台用该关键词去搜索下，看下这个关键词搜索出来的该listing的位置。综合1周左右去看下具体的效果。

2、如果关键词的点击量很高，贡献销量不高，这里就需要看下关键词是否精准，同时用该关键词去前台搜索，查看具体原因，这里面原因很多，有可能是功能场景细节图等没有让客户有购买的欲望，或者是这个关键词跟我们产品本身不相关。

3、如果曝光量高，但是没有点击量，同样的我们也是要去前台搜索，查看下具体的广告位置在哪里，然后再看下主图和价格等因素。

4、曝光有了，贡献销量也有了，但是Acos很高，这个时候我们就要结合后台的综合转化率和产品排名以及review上去做一些分析了，这里我们主要看排名和review。或者我们适当的降低下关键词的竞价，看下关键词listing的位置等等操作，这里需要两天去看下数据变化情况。

（本文内容根据网络资料整理和来自用户投稿，出于传递更多信息之目的，不代表本站其观点和立场。本站不具备任何原创保护和所有权，也不对其真实性、可靠性承担任何法律责任，特此声明！）

常见问答(FQAS)

亚马逊拥有丰富的客户购买行为数据,通过数据驱动的机器学习技术可以掌握每个用户的兴趣点和口味,从而能够精准推荐各个用户感兴趣的产品。

亚马逊将客户数据作为其核心资产,严格保护数据安全。但也有争议,担心客户数据可能会用于其他目的,例如用户画像和个性化推荐。不过目前还未发现有明显证据表明亚马逊滥用使用客户数据。

亚马逊优化了客户体验,通过个性化推荐显著提升销量,这无疑帮助了品牌商和消费者。但同时也引起了隐私和公平竞争两个方面的争议。总体来说,数据驱动是未来趋势,关键在于如何平衡各方利益和防止滥用。