亚马逊广告数据分析步骤解析精炼

1.数据分析的前提是需要有足够多的数据

数据量越小，展现的结果偶然性就越大，与真实情况的误差就越大；数据量越大，表现出的情况就越接近真实情况。例如，某一个关键词只有一次点击、一次转化，这就能说明这个关键词的转化率就是100%吗？当然不能，因为数据量太小，所以这个结果的偶然性就很大。

2.通过自动组检测Listing

观察不相关词占的比例，若基本上都是不相关的词或不相关的Asin，Listing极有可能存在很大问题（标题&后台Search Term这三点的影响最大）.可根据展现出来的不相关词的共同特点来猜测问题所在，并验证。但是自动组的数据没有问题并代表Listing一定没问题，我们的Listing不仅需要给亚马逊系统看（帮助亚马逊正确识别我们的产品，正确的抓取关键词并正确的分配流量给我们），还需要给我们的客户看（是否能展现出打动客户的卖点）。最终还是要以实际情况来对我们的Listing进行优化。Listing的质量决定所进入产品页面的流量的转化率，这也是想做好广告的前提，转化率过低的产品，它的广告你就是让贝索斯亲自来优化都好不到哪去。

3.判断曝光比例是否均匀

同一个广告组中，广告在进行过一段时间的运行后，流量会逐渐向表现好的的关键词集中，个别表现好的词会“逐渐吸走”大部分曝光的机会，导致其他的词曝光太少从而无法得到有用的数据。面对这样的情况我的解决办法有三：

1)一个广告组不要添加过多的关键词（5-10个比较合适）；

2)可以视情况将不同的关键词分成两个广告组;

3)增价竞价，待关键词曝光足够多（怎么也得3000+吧）以后再对广告进行优化

4. 从CTR的维度来分析数据

CTR能极大的影响广告的质量分（对同一个广告位进行竞拍时，质量分越大的广告组所需要的竞价越小），所以我们需要先对CTR进行分析优化，优化CTR需要曝光量足够大，此时的CTR才更接近真实情况。我的个人习惯是曝光量小于3000的不进行优化（需要根据自己产品以及所在站点的实际情况来定），曝光量大于这个值时，若CTR低于平均水平，视情况决定是否否定，考虑的点有：关键词的相关性、是否出单、Acos高低等。

5.从CR的维度来分析数据

CR不仅会影响广告质量分，还会影响到Listing的质量分，影响自然排名，影响亚马逊是否会给产品分配更多流量等等。分析CR需要以足够多的点击量作为基础并结合Acos进行分析：

1）高点击，无转化的关键词可以否定；

2）高点击低转化的词需要分析是词的问题还是Listing的问题，如果问题无法解决，可以降价；

3）高转化的词可以考虑放进精准组单独提高出价以增加出单。

这里对广告数据的分析顺序进行下小结：曝光量→点击量→成交量→Acos