今天我们继续讲一个非常实用的AMC Use case：
How to filter by custom date
翻译成中文，就是“如何按自定义日期进行筛选”。
这个Use case主要解决两个问题：
-
如果我们不想只看默认归因窗口，而是想自己设定转化窗口，应该怎么写？ -
如果我们只想分析某个开始日期之后的广告活动，应该怎么筛选？
很多同学在看AMC数据的时候，会默认接受系统给出的归因窗口。但是在真实广告分析中，我们经常会遇到这样的问题：
为什么有些商品很快转化，有些商品需要更长时间才转化？
如果我只想看广告触达后9天内产生的订单，应该怎么筛？
如果我只想看2021年1月31日之后启动的campaign，应该怎么筛？
这就是本期Use case要解决的问题。
Introduction
官方文档中，这个Use case的核心说明是：
这个instructional query提供了在AMC中按自定义日期进行过滤的示例。
也就是说，它不是直接给我们一个固定报表，而是教我们如何在AMC查询中，通过日期条件控制分析范围。
引言
这段话的意思是：
AMC本身的数据很多，如果我们不加日期条件，查询结果可能会覆盖过宽的时间范围。
但广告分析很多时候不是越宽越好，而是要看具体问题。
比如我们要分析一次促销活动的广告效果，就不能把促销前后太长时间的数据混在一起。
比如我们要看广告触达后的快速转化，就不能把很久以后才发生的转化也算进去。
日期筛选在AMC里非常重要。
因为AMC不是只看“有没有转化”，还要看“什么时候转化”。
同样是一个广告带来的订单，如果用户在看完广告后10分钟购买，和用户在看完广告后9天购买，背后的运营含义是不一样的。
前者说明用户决策很快，可能是需求明确、价格有吸引力、详情页说服力足够。
后者说明广告可能起到了种草和提醒作用，但用户需要更长时间决策。
所以，自定义日期筛选不是技术细节，而是帮助我们把广告效果拆得更细。
Template
这个Use case页面中，官方给了Query template，并把案例分成两个方向：
-
Conversions with arbitrary conversion window：用自定义转化窗口看订单； -
Filtering by a campaign start date：按广告活动开始日期筛选。
大家不要只看“日期筛选”这四个字。
这篇Use case真正教我们的是两种能力：
第一种，是控制“广告触达到转化之间的时间间隔”。
第二种，是控制“广告活动本身的开始日期”。
前者更适合分析用户转化周期，后者更适合筛选某一批广告活动。
示例一：设置自定义转化窗口
官方文档中提到，默认归因窗口是14天。
如果我们想改变转化窗口，可以通过自定义日期条件来实现。
例如，下面这个逻辑可以用来统计广告触达后9天内产生的购买：
SELECT campaign, SUM(total_purchases) AS total_orders_9d FROM amazon_attributed_events_by_traffic_time WHERE SECONDS_BETWEEN(traffic_event_dt_utc, conversion_event_dt_utc) <= 9 * 24 * 60 * 60 GROUP BY 1
这里的核心是：
SECONDS_BETWEEN(traffic_event_dt_utc, conversion_event_dt_utc)
它表示广告触达时间和转化时间之间相隔多少秒。
如果我们写：
9 * 24 * 60 * 60
意思就是9天。
这个写法非常适合分析“快转化”和“慢转化”。
比如我们可以分别统计：
-
广告触达后1天内产生多少订单； -
广告触达后3天内产生多少订单； -
广告触达后7天内产生多少订单； -
广告触达后9天内产生多少订单。
如果大部分订单都集中在1天内，说明这个广告更偏向即时转化。
如果很多订单发生在7天或9天后，说明这个广告可能在承担种草、提醒、复访的作用。
这对广告优化非常有帮助。
快转化广告，要关注预算是否能覆盖用户购买高峰。
慢转化广告，要关注后续再营销、人群触达和持续曝光。
示例二：为什么不一定总看14天窗口？
AMC默认归因窗口是14天。
但默认值不代表所有分析都必须用14天。
如果我们分析的是高决策成本产品，比如大件、耐用品、B2B属性较强的商品，用户可能需要更长时间比较和决策。
但如果我们分析的是低客单价、高频消费、促销期强刺激商品，用户可能很快就下单。
所以转化窗口不是越长越好。
窗口太长，容易把一些弱相关转化也算进去。
窗口太短，又可能漏掉真实被广告影响、但决策周期较长的用户。
真正应该怎么选，要看商品属性和广告目标。
如果是大促活动复盘，我们可能更关心3天、7天内的转化。
如果是品牌种草或DSP触达，我们可能会更关注较长周期里的转化变化。
这就是自定义日期窗口的价值。
它让我们不是被默认规则牵着走，而是根据业务问题来设定分析口径。
示例三：按campaign开始日期筛选
官方文档第二个场景，是按广告活动开始日期进行筛选。
示例逻辑大致如下：
SELECT DISTINCT CAST(campaign_start_date AS DATE) FROM amazon_attributed_events_by_conversion_time WHERE CAST(campaign_start_date AS DATE) > CAST('2021-01-31' AS DATE)
这里的意思是：
只筛选campaign开始日期晚于 2021-01-31 的广告活动。
这个写法适合分析某一批新启动的广告活动。
比如你在2月以后重新搭建了一批广告活动，想单独看这些新活动的表现，就可以用campaign start date来过滤。
这样就不会把历史老广告的数据混进来。
这对于广告复盘非常重要。
因为老广告和新广告的投放目标、素材、关键词、预算策略都可能不同。如果混在一起看，结论容易失真。
这个Use case在运营中怎么用？
这个Use case适合用在以下场景：
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分析用户从广告触达到购买的时间间隔； -
对比1天、3天、7天、9天等不同转化窗口下的订单表现； -
判断广告是偏即时转化，还是偏种草影响； -
只分析某个日期后新启动的campaign； -
排除历史广告活动对新一轮测试的干扰； -
为促销复盘、DSP种草复盘、再营销人群分析提供更准确的数据口径。
很多卖家做广告分析时，只看一个最终转化结果。
但AMC真正有价值的地方，是可以让我们继续往下拆。
不是只问“这个广告有没有订单”，而是问：
这个订单是在广告触达后多久发生的？
它是马上买，还是过几天才买？
它来自老活动，还是来自新活动？
当我们能把这些问题拆开，广告优化动作就会更明确。
实操建议
大家在使用这个Use case时，可以按照下面顺序操作：
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先确定分析目的，是看转化窗口，还是筛选campaign开始日期； -
如果看转化窗口，就明确要看1天、3天、7天还是9天； -
如果筛选campaign开始日期，就明确分界日期； -
使用 CAST(... AS DATE)统一日期格式； -
先跑小范围数据，确认筛选结果是否符合预期； -
再加入campaign、订单、销售额、广告类型等维度。
最后总结
本期我们讲的是AMC中的一个基础Use case：
How to filter by custom date
大家重点记住三件事：
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默认归因窗口是14天，但可以根据业务问题设置自定义转化窗口； -
可以用广告触达时间和转化时间之间的间隔，分析用户转化周期； -
可以用campaign start date筛选某个日期之后启动的广告活动。
这个Use case的价值，不在于让我们多写一个日期条件，而是让我们能按照真实业务问题重新定义分析口径。
广告分析不是只看有没有转化。
还要看什么时候转化，来自哪一批广告活动，以及这个时间窗口是否符合我们的运营目标。
也欢迎大家收藏专题“吴老师讲AMC”，后面我们会继续用更容易理解的方式，把AMC中的Use case拆开讲清楚。
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今天我们讲的只是AMC中一个非常基础的Use case。
但是大家通过这个案例应该能够感受到，AMC真正的价值，不是把一段SQL代码跑出来就结束了，而是要把广告数据和运营动作连接起来。
同样是一个日期筛选，如果只是从技术角度看，它只是过滤条件；但如果放到广告运营中，它就可以帮助我们判断用户转化周期、拆分新老广告活动、复盘促销效果和优化预算节奏。
这也是吴老师一直强调的：
AMC不是单纯的数据工具，而是帮助我们看懂消费者购买路径、优化广告投放策略的分析系统。
如果你只是偶尔看一个报表，可能很难真正发挥AMC的价值。
但如果你能系统掌握：
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AMC底层数据集怎么理解； -
不同广告类型在AMC中如何拆解； -
如何用Codex辅助生成和分析AMC SQL； -
如何把AMC结果转化为广告优化动作； -
如何通过路径、人群、转化数据找到新的投放机会；
那么AMC就不再只是一个“看起来很高级”的后台工具，而会变成你做广告增长决策的实战武器。
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