這是一篇看似“標題黨”，實則極具參考價值的研究文章，也可能是我今年的所有研究里最值得大家關(guān)注的一篇。

因為在這篇文章發(fā)表之前，我已經(jīng)做過多次調(diào)研。我可以很確定的說，絕大部分亞馬遜賣家對建議競價的理解都是錯的。

不信的話，我給大家準備了兩個問題，大家可以試著回答一下。

問題一：同一個品類下的不同產(chǎn)品在同一個關(guān)鍵詞下的建議競價一樣嗎？ （單選）
一樣
不一樣

問題二：如果不一樣，是什么導致了不一樣？ （單選）
權(quán)重
類目
價格
評分
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我先來給大家揭曉錯誤答案：

問題一：如果你認為同一個品類下的不同產(chǎn)品在同一個關(guān)鍵詞下的建議競價不一樣，恭喜你，答錯了。

問題二：如果你認為導致不同的原因是權(quán)重，恭喜你，錯得更離譜了。

我知道，你的第一反應(yīng)大概率是這個：



我的公眾號名叫“視是如非”，就是專治各種“本以為是，實則為非”的，哈哈哈。



由于文章依然很長，所以我們先把正確的結(jié)論放到這里，大家沒時間就先吸收結(jié)論，有時間就跟著我一步一步來做這個研究，很有意思的。


建議競價不是針對單個產(chǎn)品的建議競價，而是產(chǎn)品所屬的細分品類的建議競價

建議競價與產(chǎn)品的權(quán)重可以認為沒有關(guān)系，即便有關(guān)系，也十分微弱

建議競價的大小一定程度上取決于該品類的產(chǎn)品數(shù)量，也就是競爭對手的數(shù)量，以及大部分競爭對手對廣告的出價預期
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建議競價里的異常值

說實話，一開始的時候，我的答案也跟大家是一樣的。但是當我們團隊對一些數(shù)據(jù)進行整理和研究之后，發(fā)現(xiàn)它與我們的認知完全不符。

這些異常數(shù)據(jù)來自于我們對同一個關(guān)鍵詞下同一個搜索頁面的不同產(chǎn)品的建議競價的研究。



這是gaming chair這個關(guān)鍵詞的搜索結(jié)果頁第一頁，按著自然排名和SP廣告排名混排之后的產(chǎn)品列表。每一個格子里的第一行代表的是ASIN，然后下邊的三行分別是每個ASIN在同一個關(guān)鍵詞下的精準匹配、詞組匹配和廣泛匹配的建議競價。

每一個建議競價里邊包含3個數(shù)字：建議競價的最小值，最大值和中位數(shù)。單位是美分。

大家先看看上邊這個列表，能看出什么規(guī)律嗎？可以只選擇一種匹配模式下的一個值，比如就看Exact下的最小建議競價。



答案是：沒有規(guī)律！這就是奇怪的地方。

如果建議競價與產(chǎn)品是強相關(guān)的，而且影響的因素是權(quán)重，那么這些產(chǎn)品的排名理論上應(yīng)該和他們的建議競價之間會存在某種相關(guān)性。即便最終影響排名的更可能是實際出價，但實際出價被建議競價錨定的效應(yīng)理論上應(yīng)該有所體現(xiàn)（很多賣家習慣于在建議競價基礎(chǔ)之上加一點）。

但是我在這些數(shù)據(jù)之間并沒有發(fā)現(xiàn)這種相關(guān)性，不管是第一頁、第二頁、第三頁的這60個產(chǎn)品，還是不同頁的產(chǎn)品之間的對比，都沒有發(fā)現(xiàn)相關(guān)性。

同時，我還發(fā)現(xiàn)，建議競價好像都是在有限的某幾個固定的數(shù)值之間波動，表現(xiàn)為某種“跳檔”的規(guī)律，并不是連續(xù)的數(shù)字。

于是，我就開始懷疑，建議競價是否與我理解的不一樣。或者，建議競價的作用機制是否有另外的邏輯。

數(shù)據(jù)研究里非常重要的一個指導思想是：研究異常值。它通常會告訴你很多認知以外的東西，也容易幫你尋找到邏輯的邊界。

于是，我把所有競價數(shù)據(jù)都過了一遍，很快就發(fā)現(xiàn)了其中的一些異常值，比如說下圖中的精準匹配的149美分。



于是我做了一下簡單的初步研究，發(fā)現(xiàn)這些低于100的建議競價，他們的BSR排名基本上都在這個computer gaming chairs這個細分類目。



而那些異常的，也就是差不多150的建議競價的這些產(chǎn)品，他們的細分品類好像都是其他的品類。




于是，我就有了第一個初步的假設(shè)：建議競價好像與類目相關(guān)。
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假設(shè)：建議競價與細分類目有關(guān)？

有了這個假設(shè)之后，我想到的的第一個方向是，重新去看看亞馬遜官方對建議競價的解釋。

重點是里邊的這樣一句話：競價范圍是您商品的品類中大多數(shù)廣告的勝出競價范圍。



這個句子雖然短，但它透露了3個非常重要的信息：

第一，競價范圍與你的產(chǎn)品所屬的品類有關(guān)。

第二，競價范圍是由你的產(chǎn)品所屬的同品類產(chǎn)品中的大多數(shù)廣告決定的。

第三，競價范圍其實是指 bid 的范圍，也就是說這個勝出競價（也叫中標價格）其實是指實際的出價bid。


圖片來源：亞馬遜廣告后臺




圖片來源：亞馬遜廣告


從這些信息就可以看出，官方其實也已經(jīng)明確說明了建議競價跟細分品類是相關(guān)的。
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驗證：建議競價與細分類目有關(guān)

方向確定了之后，研究主題自然而然就變成了細分品類與建議競價到底是什么關(guān)系。

怎么研究呢？很簡單，我把關(guān)鍵詞搜索了之后，把頁面左側(cè)的這個類目結(jié)構(gòu)找出來了。我們主要只關(guān)注細分品類。



比如gaming chair這個搜索詞頁面的左側(cè)，有3個細分類目：Video game chairs、computer gaming chair、home office desk chairs。

然后我把第1頁的60個產(chǎn)品按照細分品類做了分組。Computer gaming chairs里邊有18個，home office desk chair里邊有3個，Video game chairs有38個。



接下來我逐個研究每個細分品類里的產(chǎn)品的建議競價。

首先，是 Home office desk chairs，總共有3個產(chǎn)品，他們的建議競價是145，145，149 美分（其實這里邊還有個值是152，但是第一頁的60個產(chǎn)品里面沒有）。



接著我來看computer gaming chairs這個品類，大部分的建議競價都分布在67、71、76三檔，但是里邊有兩個異常值，一個93，一個98。



最后一個品類是video game chairs，絕大部分都分布在85，88，93這三個數(shù)字。還有一個異常值是71。



從上邊的3組數(shù)字基本上也就可以看出來，除了零星的異常值，不同品類的建議競價表現(xiàn)出某種非常集中的特性，基本只有幾美分的差別。

還是上邊的原則：研究異常值。所以我們把接下來的焦點對準每個細細分品類里明顯離群的那些異常值。

不知道大家是否有注意到，那些異常值似乎也并不是很異常，而更像是另外的品類里的正常值。

比如，computer gaming chairs里邊的這個異常值71，它正好是video game chairs里邊的正常值；而Video game chairs里邊的異常值93和98，它也正好像是computer gaming chairs里邊的正常值。



也就是說，后兩組建議競價雖然里邊都有異常值，但他們的異常值好像是另外一個細分品類的正常值。

這給我的啟發(fā)就是，也許這些異常的建議競價，他們與另外那個品類有某種關(guān)系。



所以我就把這些異常值挑出來，專門研究它們的建議競價與細分品類有啥貓膩。

剛剛大家已經(jīng)看到，computer gaming chairs這個細分品類里邊，大部分的建議競價都是67，71，76，但是有93和98兩個異常值，這兩個產(chǎn)品他們有什么特別的地方呢？



于是我把他們的細分品類又做了一些研究，發(fā)現(xiàn)他們倆都有一個共同的這個特征，這兩個產(chǎn)品同時都有兩個細分品類，不僅在computer gaming chairs里邊，同時也在video game chairs里邊。





也就是說，我統(tǒng)計的時候把這兩個產(chǎn)品放到了computer gaming chairs類目，但其實他們同時也在video game chairs里邊。

只不過，我以為他的建議競價應(yīng)該是computer gaming chairs的，但實際亞馬遜給的是video game chairs的。

同樣的，我研究一下video game chairs里邊的那個71的異常值，按照剛才上邊那個情況，他是不是應(yīng)該也在兩個細分品類呢？

但并不是，它現(xiàn)在就在video game chairs里邊。



那這個就與剛才的兩個案例不符了，接下來該怎么辦呢？

雖然與我剛才上邊看到的兩個產(chǎn)品的表現(xiàn)不一致，但是我很明確的知道，71就應(yīng)該是computer gaming chairs這個細分品類的建議競價，它一定與computer gaming chairs這個細分類目有某種關(guān)系。

當下不在computer gaming chairs里邊，它有沒有可能歷史上在過呢？于是我就把他的BSR排名歷史拿出來看了一下。



果不其然，這個產(chǎn)品雖然現(xiàn)在是在video game chairs里邊，但是他曾經(jīng)的細分品類是computer gaming chairs。

這也就意味著，雖然這個產(chǎn)品現(xiàn)在屬于video game chairs，但是亞馬遜給他的建議競價是它之前在過的細分品類computer gaming chairs。

既然歷史數(shù)據(jù)給了我一些新的發(fā)現(xiàn)，所以我又回過頭去看了一下computer gaming chairs里邊的兩個異常值，它們的細分品類的變化。

第一個產(chǎn)品，它最開始在computer gaming chairs里邊，但是半年多之后，換到了video game chairs里邊。然后又過了4個月左右，他把computer gaming chairs這個類目加回來了，然后一直是雙類目在運營。



另一個產(chǎn)品的表現(xiàn)類似，最開始上架的時候是video game chairs, 一個多月之后改成了computer gaming chairs, 然后1個月左右之后又把video game chairs加回來了，然后一直也是雙類目運營。



所以，把那些異常值都歸屬到正確的細分類目之后，建議競價與細分類目的關(guān)系就非常明顯了，呈現(xiàn)出高度強相關(guān)。或者可以更明確的說：影響建議競價的最大的因素就是細分類目。

由于細分類目的不同，建議競價會呈現(xiàn)70，90，150三個階梯。而在細分類目確定了之后，在同一個細分類目下邊的建議競價通常只有幾美分的差別。
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細分類目如何影響建議競價？

明確影響建議競價的最大變量是細分類目之后，我自然而然就想研究建議競價的大小到底是如何被細分類目所影響的。

大家還是可以先停1分鐘想一想，如果建議競價與細分類目強相關(guān)，它是如何被細分類目影響的。



我想到了兩個可能的變量。

第一個，不同類目里邊的產(chǎn)品數(shù)不一樣，會導致建議競價不一樣。

這是個很樸素的猜測，大家都想出價得到好的流量位置，但流量位置是稀缺的，競爭對手越多，通常來講就會導致更高的出價，進而就影響建議競價。這就是競價排名的本質(zhì)，拍賣模式。

那如何驗證建議競價與品類產(chǎn)品數(shù)的關(guān)系呢？我們在搜索了關(guān)鍵詞之后，點擊左側(cè)對應(yīng)的細分類目，可以看到這個細分類目下邊被收錄的產(chǎn)品數(shù)。

computer gaming chairs，有 522個產(chǎn)品。而 computer gaming chairs 這個細分類下的建議競價是70美分這一檔。



video game chairs 這個細分品類，搜索關(guān)鍵詞之后，這個細分品類下邊收錄的產(chǎn)品數(shù)是895個，對應(yīng)的建議競價是90美分這一檔。



最后再來看home office desk chairs 這個細分類目，它收錄的產(chǎn)品數(shù)是1000+，也就是1000多個，它的的建議競價是 140+ 這一檔。



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我再給大家做個表格，就容易對比出來了。



這個表格呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)非常明顯，產(chǎn)品數(shù)越少，建議競價就越低；產(chǎn)品數(shù)越多，建議競價就越高。

所以，細分品類的產(chǎn)品數(shù)與建議競價的大小是呈正相關(guān)的。

第二，如果兩個細分品類產(chǎn)品數(shù)一樣，那么影響建議競價的大小的因素，應(yīng)該是大家對細分品類里邊產(chǎn)品的廣告的出價預期。

比如說，客單價高的品類，那么他可能建議競價就會越高，是因為這里邊有更大的利潤空間，所以它能夠支撐起更高的廣告成本，大家的出價預期也就越高。而客單價低的，就會相反。

關(guān)于出價預期，大家自己應(yīng)該也有大致的體感，我也簡單貼兩個圖。


售價100美金左右的電競椅的建議競價(Sif截圖)


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售價30美金左右的沙發(fā)套的建議競價(Sif截圖)


但請注意，這只是大致的結(jié)論，并不代表客單價的高低一定與建議競價呈絕對的正相關(guān)。因為：

1. 有些低客單價類目競爭異常激烈，所以建議競價也不低
2. 每個細分品類里都有高價和低價產(chǎn)品，理論上由于高價產(chǎn)品的廣告出價預期更高，所以建議競價也會被拉高

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建議競價的初步結(jié)論

通過以上的假設(shè)和驗證過程，我已經(jīng)確認了建議競價是與細分品類是強相關(guān)的，所以我在這里給大家做一下初步的研究結(jié)論的總結(jié)，以及一些我認為有參考價值的應(yīng)用方向。

第一，建議競價的邏輯不是針對每個獨立的產(chǎn)品的邏輯，而是基于產(chǎn)品所屬的細分品類的邏輯。

也就是說，建議競價不是產(chǎn)品的建議競價，而是細分品類的建議競價。

這個結(jié)論非常關(guān)鍵，因為它定義了建議競價的核心對象從大家以為的產(chǎn)品變成了市場。

假如你的產(chǎn)品的建議競價發(fā)生變化，比如它變高了，并不代表你的產(chǎn)品權(quán)重下降了，而僅僅只代表這個市場的競爭可能變得更激烈了。

第二，建議競價的大小一定程度上取決于該品類的產(chǎn)品數(shù)量，也就是競爭對手的數(shù)量，以及大部分競爭對手對廣告的出價預期。

競爭對手越多，或者每個競爭對手愿意/能夠承受的廣告費點擊成本越高，那么這個品類的建議競價就會越高。

第三，雖然只是建議競價，但由于大家的出價策略都會傾向于略高于建議競價，所以實際的CPC就會逐漸提高。

道理也很簡單，假設(shè)基礎(chǔ)建議競價都是1美金，然后大部分的賣家都愿意出比1美金更多一點點的價格。你高一點，我高一點，那么隨著時間的推移，這個品類的建議競價就會逐漸升高，這就是市場的機制在起主導作用。

對于一些賣家，我聽到過一些說法，他們說他們從不看建議競價，我認為這個可能還是有些問題的。

你可以不看建議競價，但你的產(chǎn)品一定會受建議競價的影響。你和這些對手同在一個市場，他們?nèi)绾纬鰞r會影響你能獲得什么樣的廣告位，以及你最終的CPC點擊成本。

第四，建議競價可能是更能綜合評估市場競爭的指標。

原來大家評估能不能去進入一個細分品類，競爭是否激烈的時候，更多情況下可能會用搜索量或者產(chǎn)品數(shù)之類的這些指標，或者兩者的比值來評估競爭度或者供需比。

這些指標，我個人認為都是略顯單薄的，沒辦法精準的去評估市場的競爭，而且邏輯上并不嚴謹。

但是，建議競價可以。

因為這是市場里邊的每一個競爭者用錢投票之后得出的競爭度，而且極有可能決定最終的廣告成本。所以它可能是大家決定是否進入某個市場時最重要的一個指標。

以后大家可以試著用這個指標來評估市場的競爭情況，建議不要再用其他的指標了，那些任何指標可能都沒有這個指標直接且參考價值沒那么大。

第五，建議競價的變化比想象中的要大。

根據(jù)官方的解釋，建議競價每天會更新。


圖片來源：亞馬遜廣告后臺


但根據(jù)我們實際的監(jiān)測，建議競價在一天內(nèi)可能會變化多次（目前監(jiān)測到的最短時間是間隔3小時），而且不同時間段的競價差異有可能還蠻大的（最大的差異有一倍之多）。



第六，建議競價的最佳使用場景除了競價本身，或者說建議競價的最佳建議可能不是競價，它可能對細分品類的選擇的指導意義會更強。

這句話的意思是說，由于建議競價在不同的類目有不小的差異，那么大家在決定將產(chǎn)品放在什么類目，以及后續(xù)如何變更類目時，就有比較強的參考價值。

當然，我并沒有說選擇建議競價低的細分品類就是正確且唯一的選擇，因為可能還有其他的指標會影響著你的選擇的最終效果。

比如有的賣家朋友可能會說，建議競價低的細分品類，它的廣告成本是低，但是它有可能流量也會低。

對于這個問題，我的猜測是可能大概率不會影響流量。因為大家知道，在亞馬遜這套體系里邊，消費者通過類目路徑購買產(chǎn)品的流量本身并不大，搜索和關(guān)聯(lián)流量才是其中的大頭，類目流量占比沒那么高，所以估計影響沒那么大。

但即便如此，我們目前也還不能確定的說選建議競價低的類目就一定好，因為還有其他遺留問題有待研究。
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建議競價的遺留問題

除了以上我相對明確的結(jié)論之外，其實我還有一些問題沒有研究明白，所以這里把它發(fā)出來，賣家朋友們有興趣可以一起參與研究。

第一，如果多品類或者換品類，建議競價會如何發(fā)生變化，何時發(fā)生變化？

把這個研究清楚，那么對于大家去選擇細分品類，以及安排這個細分品類的節(jié)奏，就有非常強的指導意義。

第二，為什么看起來確定細分品類后，建議競價好像都會分為三檔，這背后的底層邏輯是什么？這三檔它分別的邊界代表著什么含義？

雖然影響建議競價的最大變量是細分品類，但細分品類確定之后建議競價也不完全相同，這些不同必然是某些變量導致的，到底是哪些變量？以及它們的邊界是如何劃分以區(qū)分建議競價的檔位的？

第三，建議競價的最小值和最大值分別是怎么計算出來的？

亞馬遜官方的解釋是大多數(shù)贏得競標的廣告出價，所以重點就在這里的大多數(shù)，到底是多少，邏輯是什么？

第四，從建議競價（suggest bid）到出價（bid），再到CPC，這三個價格之間是如何逐步傳導的？關(guān)于我們常說的權(quán)重到底在哪一個環(huán)節(jié)開始生效。

我們現(xiàn)在已經(jīng)明確，在建議競價這個環(huán)節(jié)，權(quán)重大概率是沒有參與的。那如果它在這個環(huán)節(jié)不參與，它從什么環(huán)節(jié)開始參與？以及參與的具體機制又是怎么樣的呢？

第五，不同品類的產(chǎn)品在同一個關(guān)鍵詞下爭奪廣告位，廣告排名是如何被確定的？CPC的第二位競價機制，又到底是如何運作的？

也就是說，在一個關(guān)鍵詞下邊，如果有3個細分品類的產(chǎn)品同時參與廣告排名的競爭，而這3個品類的建議競價有明顯不同（代表競爭對手的實際出價大概率也會不同），那么這3個品類的產(chǎn)品的廣告排名是如何被確定的？實際點擊后收取的CPC，又是如何運作的？






邀請大家一起參與研究

這些問題目前我都沒有明確的答案，大家如果有興趣可以一起來參與研究。

由于大家只能在后臺看到自己產(chǎn)品的建議競價，但是競品的建議競價看不到，所以大家可以在 Sif 里使用“實時查產(chǎn)品競價”的功能。



大家可以先拿自己的產(chǎn)品在后臺創(chuàng)建新的廣告活動，然后同步在Sif查詢，先核對一下同一個關(guān)鍵詞的建議競價是否一樣。由于建議競價可能會發(fā)生變化，所以一定要盡量保證同時查詢。



驗證了之后，可以再把你的競品也都查一下，然后再來對比這些數(shù)據(jù)和你原來以為的是不是不一樣。同時邀請大家入群對建議競價的研究進行討論



當然，既然已經(jīng)確定了建議競價與細分品類是強相關(guān)的，那么在給關(guān)鍵詞的建議競價時，細分品類就是非常重要的維度。

數(shù)據(jù)我們也都幫大家準備好了。每個關(guān)鍵詞的建議競價，會從如下維度進行區(qū)分：

類目節(jié)點：也就是這個關(guān)鍵詞下的產(chǎn)品所屬的不同細分品類——這是影響建議競價的最重要變量

該類目節(jié)點下收錄的產(chǎn)品數(shù)：產(chǎn)品數(shù)越多，通常建議競價就越高

競價策略：分提降（提高與降低）、僅降低/固定（因為僅降低與固定的差值很小，我們統(tǒng)一成了一個）

匹配模式：也就是精準匹配、詞組匹配和廣泛匹配

建議競價范圍：最小值、最大值和中位數(shù)（以中位數(shù)為主）


以上就是關(guān)于建議競價的研究成果和應(yīng)用方向了，感謝大家的時間，我們下個話題再見。