脸书购买粉丝 卖家小课堂——如何做好亚马逊广告IG 增加 粉絲,IG 排行,IG 点 赞,IG 登錄,IG 誰 按 讚

有些卖家认为做好广告顶顶要紧的就是找关键词，然后就是研究匹配方式和竞价费用。实际上做好广告，不仅仅是注重关键词、匹配方式和竞价费用，更应该注重投放过程中的持续优化。卖家应重视广告报表，及时根据广告报表进行优化调整。

具体优化卖家们都已经掌握了不少方法，随便翻翻都能整理一堆，比如：

展示量少：检查类目是否正确，listing优化是否到位。如果lisitng优化好了，但展示量还是少，可能需要适当提升关键词竞价。

展示量如果上去了，但点击量不高，有两个可能：1、主图、标题、价格是否不够有吸引力，review星级是否太低；2、广告位靠后。卖家可以通过搜索关键词来进行判断，再结合自身情况考虑是优化还是提高bid。

展示量不高，但转化好的关键词，可以提高一点出价，在获得更多展示的情况下，看下销售额是否提高。有些展示非常高，但转化率很低，那就需要考虑是否删除这个关键词。

将转化高的关键词加到listing里。

展示量高的词即使没有很多成交，也是有意义的，例如一些带有属性意义的词，卖家可以根据这个词做调研，排除bid高的原因，可能消费者搜索量大，但因为亚马逊上类似产品并不多，广告得以在这个词下投放。可以评估是否推出具有附加功能的新品。

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且不讨论这些方法掌握了够不够？用了是否就能改善？卖家们缺少的仅仅是方法吗？显然不是，即便意识到广告优化的重要性，光是优化listing和找关键词就可能占用卖家太多时间和精力，时时优化更是做不到。

其实，大可将广告工作交给清谷科技，节省广告方面耗费的时间和精力，把重点放在listing优化和选品本身。

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使用清谷的亚马逊PPC广告服务产品，可以按照卖家设定的计划，自动进行广告投放和优化。

不仅不用考虑关键词，也不用考虑匹配方式和竞价费用。因为清谷AI系统能根据自然语言模型和消费行为模型以及产品页自然语言信息，进行多层深度学习，自动建立优化模型，分型抓取自动生成初始基础词库，并基于大数据模拟消费者行为，在进行可能性计算评估的基础上，选择 优策略进行投放，在经过亚马逊后台数据分析、模拟广告动态变化和分析产品数据积累的基础上，调整增添新词。整个过程实现了高频循环优化。

卖家可以节省时间和人工成本，提高整体效益，高频优化，可以快速打开局面，更好把握市场动态。更早发现爆品，占领先机，及时集中资源，占领市场份额

快速试错，缩短时间成本。避免入不敷出，却不知该如何调整的尴尬；提早发现问题，有利于及时做出调整，节约时间成本；能更好把握市场动态和机遇，优化内部资源配置。

还可以打破思维局限性，历史经验可追寻。清谷后台有海量的大数据分析，打破人类本身因为经历和思维模式带来的局限性，发掘到相关性低 却有效的关键词；历史数据可追溯，经验可以得到传承，保证经营延续性。

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