廣告案例拆解,通常分3個步驟走:廣告的目标是什麼?廣告的策略是什麼?廣告數據分析與思考。
步驟1:廣告的目标
廣告目标:新品快速出單
第一個問題:出單的本質是什麼?
訂單數 = 流量 x 轉化率
亞馬遜站内的主要流量 = 自然搜索流量 關聯流量
自然搜索流量 = 關鍵詞自然排名 = 該關鍵詞的銷量
如何通過CPC廣告快速提高關鍵詞的自然排名?
步驟2:廣告的策略
CPC的兩種策略:
第一種:先找到3-5個核心詞 - 創建多個廣告活動 - 跑一段時間 - 否定不精準詞 - 确定高轉換詞 - 再用高轉化詞去跑更多的詞獲取更多精準的流量。
優點:找到很多關鍵詞工具沒有的詞
缺點:時間成本高,不精準詞導緻廣告成本增加。
第二種:購買競品A9數據,獲取搜索詞,點擊詞,購買詞。
優點:時間成本低,2-3天獲取。關鍵詞相對比較精準
缺點:大詞廣告競價高,預算開銷大。競品的大詞流量,新品不一定能轉化為銷量,反而造成轉化率低,listing表現差。
亞馬遜要學會“快速失敗”,前期推的所有長尾詞最終的目的都是大詞上首頁,因為流量集中在幾個核心關鍵詞,如果hold不住這些大詞的流量,是否證明我們的産品沒有競争力。所以,我選擇第二種廣告策略。
在打廣告前,做了2個事情:
10個高質量VP的Review = 帶圖+帶視頻 多文字
價格比較有優勢
步驟3:廣告數據分析與思考
第1天
預算:100美金
出價:$2.5
美國淩晨4點 ,廣告位置:關鍵詞首頁尾端。
早上起來,發現已經超出預算7小時。大詞流量大,廣告位置還不錯,一下子就花光了費用。
預算根據建議提到$300
出價:$2.5
美國晚上6點,廣告位置:第4頁首位
現象
同樣的出價$2.5,
美國淩晨4點和晚上6點,廣告位置卻不同。廣告預算有限的情況下,流量低谷期,降低關鍵詞競價,避免同行的惡意點擊,浪費預算。流量高峰期,提高關鍵詞競價,預算集中在流量高峰期猛打。高峰期的關鍵詞的整體競價會偏高,所以不同時間段,相同出價,但是廣告位置不同。
第1天廣告數據
第2天
預算: $300很快花完,根據建議提到400美金。
第2天廣告數據
第3天
400美金繼續超預算
第3天廣告數據
第4天
400美金繼續超預算
連續跑了3天400美金後,轉化率在8%左右,每天穩定出單在19單左右。
同樣的出價:2.5美金,關鍵詞在任何時間段廣告位都在關鍵詞首頁第1位。
大家還記得第一天的時候,不同時間段,相同出價,但是廣告位置不同。說明隻要你的産品廣告表現越好且穩定,亞馬遜給你位置就越靠前,即使别人的出價比你高,廣告位置也不一定比你好。
第5天
既然廣告表現不錯,如何才能出更多單呢?假設轉化率CR不變,如何才能增加更多點擊,出更多銷量,繼續提升關鍵詞排名?
預算 = 點擊數 x 每次點擊費用
點擊數 = 預算 / 每次點擊費用
增加預算:400美金提高到600美金
每次點擊費用:從$2.5調整為$2
第4天和第5天數據對比,出價從$2.5降到$2。每次點擊費用也從$1.71降到$1.35,足足降低0.4美金 = 2.5塊。但是,廣告位置卻沒有受出價降低影響。仍然在任何時間段廣告位都在關鍵詞首頁第1位。
第6天
出價還有沒有下調的空間?畢竟亞馬遜廣告最低出價是0.02美金,出價調為0.8美金,廣告位仍然在任何時間段關鍵詞首頁第1位。$600美金花不完。
第6天廣告數據
第7天
能不能再低?當出價低于0.8美金後,關鍵詞的廣告位發生變化,跑到首頁尾部甚至是第二頁首位。即使你的廣告表現在好,出價也不能過分低,廣告位置會根據廣告表現和出價排序,畢竟廣告也是亞馬遜的主要收入。
第7天廣告數據
前面6天,關鍵詞在前20頁都找不到。第7天,核心關鍵詞突然上首頁。而且接下來幾個月時間内,關鍵詞排名一直很穩定。
上次直播這種廣告策略的時候,很多小夥伴紛紛留言說
你是否也擁有同樣的境遇。這裡想先問大家一個問題:亞馬遜推廣人員的核心競争力是什麼?
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亞馬遜現在已成為美國第三大數字廣告平台,僅次于Facebook和谷歌。廣告已經成為亞馬遜平台流量獲取的主要手段。優秀的廣告投手是需要燒錢總結經驗喂養出來。而這就是你的價值所在。
廣告是變化且需要燒錢才能總結經驗。
如果有一個彙集了一群優秀的廣告人的圈子,大家每天在這裡分享各種優秀的廣告案例,并對案例進行拆解,分析,驗證。發起各自的思路和猜想,并對思路進行各自探讨。提出各自廣告中遇到的問題,并對問題提供相對應的解決方案。是否就能夠借鑒經驗并快速找到适合自身的廣告打法。是否就能夠避免無效花銷,低成本試錯。或許,你跟大神之間,隻差一個資源。如果你有廣告想法,但是沒有資源去驗證它。如果他有資源,但是苦于沒有較好的廣告想法。如果你們相遇,你的廣告想法,幫助他的産品推廣成功,同時也得到了驗證。分享與共赢才是我們的目的。所以,這就是建立每日廣告案例庫的初衷。
希望對我們有用的這個廣告優秀案例庫,也能對你有幫助。(來源:AMZLab)
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