以亚马逊的成效衡量——ROAS并非终极指标，销售增长才是核心追求！

在电子商务的世界里，许多卖家常常会遇到预算调整带来的销售波动问题。他们往往倾向于选择几种固定的广告类型，而忽略了其他可能带来更大收益的途径。面对ROAS（投资回报率）和CPC（点击付费成本）的平衡难题，许多卖家在尝试调整后发现，销售业绩似乎并未有明显的改善。

对于卖家而言，广告投入总是让人心存疑虑。不投入广告，他们可能会感到缺乏安全感，担心竞争对手的强大广告攻势会超越自己。而投入广告后，又常常无法明确地判断广告效果如何。正如有些人所说，广告投放就像往海里丢石子，难以判断那产生的涟漪是风的影响还是石头的撞击。

当前的市场环境，对于卖家来说更像是一场复杂的钓鱼比赛。过去，市场上的卖家较少，消费者相对集中，只需简单的策略就能吸引到目标客户。然而现在，市场上的“钓手”越来越多，消费者也变得更加谨慎和分散。他们可能就在湖中央游荡，也可能在岸边观望，甚至有些已经深入到深水区潜伏。卖家必须灵活运用各种工具和“诱饵”，吸引消费者的注意力，这对于卖家的市场策略和技巧无疑是一次真正的考验。

一、客户概况

某大型户外服饰品牌旗舰店在旺季期间面临销售额停滞的问题，其点击成本（CPC）居高不下。虽然该品牌已经建立了广告矩阵，但各广告之间并未形成协同作战的效果。品牌老板更偏向于被动型广告的投放（如SP、SB），当减少预算时，销量会显著下滑。品牌溢价感不强，容易陷入价格战，旺季期间虽然浏览人数众多，但转化率却不尽人意。

二、深入解析

该品牌的广告展示和营销策略可能需要进一步优化和调整。品牌需要加强其旗舰店的品牌形象和宣传，提升消费者对品牌的认知度和信任度。通过多元化的广告策略，加强各广告之间的协同作用，提高广告效果。为了增强品牌溢价感，品牌需要提升产品的独特性和品质，与竞争对手区分开来，避免陷入价格战。也需要关注消费者的需求和购买行为，优化产品展示和营销策略，提高转化率。

三、建议措施

针对以上问题，我们建议品牌采取以下措施：

1. 增加品牌宣传和推广力度，提升消费者对品牌的认知度和信任度。

2. 优化广告策略，加强各广告之间的协同作用，提高广告效果。

3. 提升产品的独特性和品质，增强品牌溢价感。

4. 关注消费者需求和购买行为，针对性地优化产品展示和营销策略。

通过这些措施的实施，相信可以帮助该品牌提升销售额和品牌影响力，实现更好的业务发展。老板对展示型广告和视频广告能够长期建立用户认知表示认同，但对于其实际效果却存在一些疑虑。他认可这两种广告形式能够帮助公司在长期内提升品牌知名度和用户黏性，但担心投入的成本无法获得相应的回报。

对于展示型广告，老板认为虽然可以吸引用户的注意力并提升品牌曝光度，但不确定是否能够转化为实际的销售增长。而对于视频广告，他则认为虽然可以生动形象地展示产品特点，但担心视频内容过于繁琐或者不够吸引人，导致用户无法产生购买欲望。

一、解决方案概述

我们通过结合不同广告类型，根据时段有针对性地进行广告投放。在蓄水阶段（旺季前4周），我们主要投放品牌曝光类广告，特别是视频广告。目标受众是季节促销相关性人群，关注的关键指标包括DPVR（商品详情页转化率）和ATCR（加购转化率）。

二、活动高峰期的广告策略

到了活动高峰期，我们的广告重点转向DSP（自定义素材落地到商品详情页）和SA（注重SOV声量）。投放人群主要聚焦在品牌旗舰店的历史回溯30天相关性人群以及品牌购买（历史回溯365天）的人群。我们关注的关键指标是ROAS，并重视SOV声量。

三、返场阶段的广告调整

在返场阶段，我们的广告策略仍然以DSP和SA为主，但人群选择更加精准，主要面向历史回溯30天内品牌浏览和购买的人群。除了关注ROAS指标，我们特别强调履约的客户满意度。

四、综合策略应用

一、关键策略

对于大规模的广告主，其站内产品矩阵和广告体系已经相当成熟，能够覆盖大量的精准消费者。在这样的背景下，利用DSP（Demand-Side Platform，需求方平台）进行广告投放，可以实现低成本触达目标受众。这是因为DSP能够帮助广告主更精准地定位目标人群，从而提高广告的触达率和转化率，降低广告投放的成本。

二、程序化广告投放

通过DSP进行程序化广告投放，除了使用站内自定义素材外，还可以增加流媒体视频广告的影响力，打造全方位的品牌宣传。在广告投放的人群策略中，引入更广泛的Lifestyle（生活风格）人群，可以进一步扩大广告的覆盖面，提升品牌知名度。

三、ROAS指标与销售增量

随着投放策略的调整和视频素材的增多，预期的整体Return On Ad Spend (ROAS)可能会有所下降。这并不意味着广告效果减弱。实际上，在这种结构更迭下，新客比例会有所提升。这里需要强调的是，高ROAS并非最终的衡量指标，销售增量才是最重要的。通过优化广告投放策略，实现销售增量的最大化，才是广告的最终目标。

四、成本项Audience Fee的考虑

在DSP投放过程中，很多卖家容易忽略成本项Audience Fee。广告主通常通过亚马逊标签锁定人群，但为了降低成本，需要寻求其他相对准确的人群抓取方式。我们帮助客户提高CTR（点击率）并降低eCPC（每次点击成本），这证明我们的提升并非通过提高eCPM（每千次展示费用）来虚假提升CTR。我们注重实效，确保广告效果的真实性和可持续性。

使用AMC实现全流域广告整合，效果可观且可测量

在未使用AMC之前，各种广告活动的数据是分散孤立的，如同左侧展示的图示，我们可以分别看到视频广告、DSP广告和搜索广告各自带来的曝光、点击和购买数据，但它们之间的关联和因果关系却无从得知。

AMC的引入，为我们带来了全新的广告整合体验。通过AMC，我们能够整合全流域的广告活动，实现效果的精准测量。以前各种广告的数据孤岛，现在得以联接起来，形成完整的用户触达和转化路径。

例如，白线代表的这个用户，他的第一次接触是观看了视频广告，之后接触了DSP广告，最后通过搜索广告进行转化。而黄线代表的用户，则是先通过搜索广告对产品进行了详细了解，然后两次被DSP广告触达，最终实现了购买转化。

AMC的实现，让广告效果更加透明化，让我们能够更深入地理解用户的触达路径和转化过程。我们可以清楚地看到，不同的广告形式之间是如何相互协作，共同推动用户转化的。

AMC还帮助我们更有效地分配广告预算，优化广告策略。我们可以根据用户的触达路径和转化过程，调整各个广告渠道的投入，使广告效果最大化。

AMC的出现，改变了我们看待广告的方式，让我们能够从用户的角度进行归因，实现全流域的广告整合，让广告效果更加精准、可测量。基于数百个User Case，我们构建了行业通用的数据分析模型，深入分析了客户在搜索、展示和视频等广告之间的交互行为。我们根据品宣、引流、转化和复购等组合的广告数据，进行了路径触点组合分析，旨在更全面地了解广告效果。

我们还从转化跟踪和品牌词搜索等方面对DSP广告进行了增量分析。基于投放频次、时段数据、转化时长和人群画像等信息，我们对全域广告进行了优化，以提升广告效果。

为了更精细地了解广告对转化的影响，我们采用了马尔科可夫（Markov Chain Model）模型进行全链路径数据分析，计算了不同类型广告对转化的权重比例，并据此优化了预算分配。通过AMC（全链路多广告类型绩效量化）报告，我们实现了广告绩效的量化，使得每一笔预算都能明确其效果并可跟踪、可测量。

通过AMC的精准用户人群分析，我们成功输出了用户层级的人群包，包括广告搜索但未点击人群、广告搜索点击但未转化人群、加购但未转化人群以及Bundle Sale人群等。基于AMC的人群分析数据，DSP后台能进行更为精准的广告投放。利用AMC的Audience Builder工具，我们能够更深入地理解并定位目标受众，进而优化广告投放策略。

时段分析：在下午5点至7点之间，CPC（点击成本）相对较低，平均CPC为0.93美元，相当于最高时段CPC的70%。这一时段也是会员日期间的第二个销售高峰，消费者购物意愿度较高。客户决定利用这一较低CPC时段，在晚上持续加大广告投入，以吸引更多消费者眼球，提升销售效率。

渠道与广告效果分析：结合多种广告渠道，我们发现PC端的静态展示广告和OTT流媒体的动态视频广告结合效果最佳。当这两种广告同时触达消费者时，DPVR（商品详情页转化率）相比仅使用展示广告提高了37%，相比仅使用流媒体视频广告提高了101%。而在购买率方面，与仅使用展示广告相比，联合广告提高了11%，与仅使用流媒体视频广告相比，提高了54%。

搜索与展示广告的联合效果：搜索广告和展示广告的结合也表现出强大的效果。当这两种广告同时触达消费者时，购买率相比仅使用搜索广告增长了近两倍，相比仅使用展示广告则增长了近四倍。这些数据的来源是我们从亚马逊营销云（AMC）进行的抓取和分析。

多类型广告的灵活应用：通过AMC、Amazon Marketing Stream等工具，我们能够有效地识别消费者在不同产品线上的购物行为。我们可以量化全渠道、全路径的广告贡献，以实现最佳的预算分配和全局战略制定。这种策略在旺季中能够显著提升广告回报，并使其更加清晰可见。

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