純分享，無廣告。

關(guān)于展示型廣告，論壇討論不少。今天不細談?wù)故拘蛷V告本身的內(nèi)容和意義。僅僅討論動態(tài)細分這個新模塊，討論其和過去我們經(jīng)常做的廣告投放邏輯差異點在哪。以及競價方式的選擇，從不同廣告類型的組合應(yīng)用，在不同的時機選擇不同的廣告類型，從這些角度出發(fā)，來討論選擇展示型廣告的意義。
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一、動態(tài)細分：


看官方解釋，展示位置是在替代商品或補充商品的詳情頁上，展示邏輯是利用亞馬遜基于購物趨勢和機器學(xué)習(xí)算法不斷發(fā)展的洞察，輕松針對特定廣告使用案例配置投放策略。

結(jié)合這個廣告投放邏輯以及展示位置，可以聯(lián)想到是和自動廣告里的Substitutes，Complements匹配類型很相似的。一是展示位置都在商品詳情頁，二是廣告投放邏輯均由亞馬遜系統(tǒng)決定。
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主要差異點在于：自動廣告里的匹配方式是純粹基于listing頁面信息內(nèi)容的關(guān)聯(lián)性來匹配的。而動態(tài)細分的匹配方式是利用亞馬遜機器算法來幫助匹配的。
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舉個例子：
比如Substitutes的匹配邏輯，如果您的產(chǎn)品是“Doppler?400-count?Cotton?Sheets”，我們將在包含“300-count?Cotton?Sheets”和“Queen?400-count?Sheets”的詳細信息頁面上展示廣告。

而動態(tài)細分匹配邏輯是：基于ASIN過去的銷售環(huán)境（在哪些關(guān)鍵詞、哪些展示環(huán)境被轉(zhuǎn)化），購買這個ASIN的買家（受眾）的相關(guān)購買情況等其他維度的計算（畢竟這個機器算法的具體算法內(nèi)容，亞馬遜也沒公布），但可以確定的是利用亞馬遜基于購物趨勢和機器學(xué)習(xí)算法不斷發(fā)展的洞察，針對特定廣告使用案例配置相應(yīng)的投放策略。

也就是自動廣告的匹配邏輯主要基于listing信息內(nèi)容出發(fā)，進行匹配。

而動態(tài)細分不考慮產(chǎn)品屬性信息本身（這一點是得到亞馬遜廣告部門回復(fù)驗證的），而是從其他維度（ASIN歷史銷售數(shù)據(jù)環(huán)境、ASIN本身的用戶畫像、互替代品或互補品的用戶畫像等維度）出發(fā)，通過機器學(xué)習(xí)算法和購物趨勢情況進行配置投放廣告的，注意它這個過程中，廣告的投放邏輯是動態(tài)的，是會不斷調(diào)整變化的，并不會一直只投放在一個或某幾個群體。這一點其實可以理解，比如平臺上一些關(guān)鍵詞下的產(chǎn)品類型隨著時間推移，是存在變化的，某些關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化分布，不會一直只集中在這幾類產(chǎn)品上，可能明年會有其他相似款的產(chǎn)品（更加符合買家需求）擠進了原有的關(guān)鍵詞的市場產(chǎn)品面貌。以及不同的季節(jié)，或在不同的時間點，購物趨勢的差異，也會產(chǎn)生消費現(xiàn)象的變化。

而自動廣告里的Substitutes，Complements匹配方式基本就是靜態(tài)的，只要你的listing內(nèi)容沒有發(fā)生巨大的變化，基本匹配邏輯不會發(fā)生較大變化。

理解了動態(tài)細分的廣告投放邏輯之后，在實際的應(yīng)用或思考中，就可以知道：

如果你店鋪里某一條listing，這條listing不是新的，是有一定的歷史銷售權(quán)重，并且你在你所能挖掘到的關(guān)鍵詞布局上、你所能找到的直接或間接的競對布局上，你通過前面兩個維度（關(guān)鍵詞、競對）的分析，挖掘出來的數(shù)據(jù)，進行整合，進行推廣，在已有的關(guān)鍵詞布局和競對布局上出發(fā)去拓寬產(chǎn)品展示/流量空間，但發(fā)現(xiàn)單量基本還是很難再上一層樓，或者說你想單量上去（通過搶奪直接或間接競對的搜索流量入口）的時候可能需要犧牲利潤（打折、促銷）?！谶@種情況下，利用動態(tài)細分的廣告投放邏輯，利用亞馬遜系統(tǒng)的動態(tài)機器學(xué)習(xí)算法去幫助你嘗試拓寬產(chǎn)品額外的展示空間，去嘗試獲得你很難發(fā)現(xiàn)的潛力展示空間（因為我們掌握的數(shù)據(jù)信息有限），通過平臺機器算法來幫助我們嘗試發(fā)現(xiàn)新的展示空間（不管是受眾還是競對），并獲得轉(zhuǎn)化。
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具體操作如下：


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在受眾里也有動態(tài)細分的選項，但和商品投放選項里的動態(tài)細分是不一樣的。

商品投放里的動態(tài)細分是：向瀏覽過與您的廣告商品相似的商品詳情頁面的買家展示您的廣告。其實向就是游覽過競對的頁面的買家來展示你的廣告。

而受眾里的動態(tài)細分是屬于“再營銷”
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我目前測試過的case里，商品投放的動態(tài)細分表現(xiàn)是比較OK的：

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我篩選了大量的已知的競對AISN一起放進去投放，可以看到動態(tài)細分的投放帶來的效果更加明顯（展示空間更廣，可以彌補自身信息采集的局限性）。
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二、競價優(yōu)化：

1.?針對可見展示進行優(yōu)化：
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我們將優(yōu)化您的出價，以吸引更多可見曝光量，從而幫助提高商品知名度。

針對可見展示進行優(yōu)化使用每千次可見展示成本?(vCPM)?模型，在這種模式下，您按購物者查看的每千次展示量付費，而不是按點擊量付費。
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當(dāng)您使用此出價優(yōu)化策略時，我們將幫助向相關(guān)受眾群體投放相關(guān)廣告，以最大限度地擴大覆蓋面，同時針對頻率進行優(yōu)化，以幫助提高。?與其他競價優(yōu)化相比，這些廣告活動更有可能具有更高的可見曝光量和更低的點擊率或轉(zhuǎn)化率。

可見展示次數(shù)的優(yōu)化歸因基于點擊量和預(yù)計瀏覽量，類似于亞馬遜?DSP。?其他出價優(yōu)化策略以及商品推廣和贊助品牌廣告系列都有僅基于點擊量的歸因類型。
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注意：如果你輸入的?vCPM?出價低于$3,你的廣告可能不會帶來可見的曝光量。

2.針對頁面訪問進行優(yōu)化：

我們將優(yōu)化您的出價以獲得更高的點擊率。?此策略可以向更有可能點擊廣告的購物者展示您的廣告，從而幫助您推動商品考慮。?這種出價優(yōu)化可用于吸引考慮類似商品的?“走出通道”?和?“過道”?的相關(guān)購物者，并將他們吸引到您的詳情頁面。

3.針對轉(zhuǎn)化進行優(yōu)化：

我們將優(yōu)化您的出價以獲得更高的轉(zhuǎn)化率。?此策略可以通過向更有可能購買商品的購物者展示您的廣告來幫助您提高銷量。?在通過產(chǎn)品定位定位定位自己的詳情頁面時，此出價優(yōu)化可用于聯(lián)合銷售和追加銷售需求，或者在使用受眾視圖再營銷時用于再營銷需求。

三種競價方式?jīng)Q定了你的廣告目的，是追求展示量，還是追求點擊量，還是追求轉(zhuǎn)化率。

選擇哪一個競價方式，需要實事求是的，根據(jù)listing實際情況來衡量的。
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比如你listing本身圖片足夠吸引人，本身listing的天然點擊率就不低，這種情況下，就不要選針對頁面訪問次數(shù)優(yōu)化的競價方式了，而是考慮選擇針對展示量進行優(yōu)化，因為你點擊率不低的情況下，展示量越大，基數(shù)越大，所帶的點擊數(shù)量才更多，流量才更多。另外兩種競價方式的選擇邏輯也可以這么參考，當(dāng)然具體情況具體分析。
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競價方式的選擇，一定程度上，可以作為listing本身天然缺陷的補足，并優(yōu)化缺陷帶來的影響（展示、點擊、轉(zhuǎn)化），使得廣告投放出價邏輯更加吻合listing的現(xiàn)狀。

總結(jié)：

通過展示型廣告的動態(tài)細分，借助亞馬遜平臺的機器算法學(xué)習(xí)、購物趨勢、動態(tài)分析投放的能力，來彌補我們的信息局限性，或廣告投放的局限性。在細分市場不斷變化，市場產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)性不斷演變，以及在我們自身布局的已有的關(guān)鍵詞打法和競對目標的情況下，可以通過動態(tài)細分這個廣告投放邏輯，用以彌補，或用以擴充，或用以嘗試，通過平臺的機器動態(tài)算法，來摸索我們的產(chǎn)品在“未知的且存在轉(zhuǎn)化可能性”的展示空間。

組合傳統(tǒng)的商品廣告投放邏輯，使得廣告投放更加自適應(yīng)調(diào)整，更加可以根據(jù)listing現(xiàn)狀，去選擇或嘗試更合適的廣告布局方式。

另一方面展示型廣告的展示面貌也不可忽略，舉個例子，展示型廣告的ASIN廣告是會展示coupon標識的，這就很關(guān)鍵了，比如你listing跑7D前夕，做大額coupon用以提升搜索權(quán)重，給7D鋪墊。這種情況做展示型ASIN廣告就更加適合了。然后7D開啟之后，通常coupon就取消了，售價直降秒殺價，這種情況，就要考慮切換選擇普通的ASIN廣告了。根據(jù)listing的現(xiàn)狀特點，選擇相應(yīng)的廣告展示方式，廣告展示也可以打出組合拳效果。