亚马逊Performance+通过解析用户行为信号——寻找精准客户

随着亚马逊美国开箱盛典临近，部分卖家后台已开放Performance+（简称P+）广告的自主测试权限。P+的介入标志着亚马逊运营从单纯的“关键词红利”转向“人群画像”挖掘。在算法更新与AI技术加持下，如何精准识别潜在消费者、优化广告展示及素材成为新的竞争焦点。

本文将结合实战后台数据，深入解析P+的运作机制、人群定向策略、投放版位选择及素材优化技巧，并分享真实类目的投放案例。

P+的核心定义与战略价值

Performance+是Amazon DSP中基于AI预测和优化广告投放的解决方案。它通过整合商品转化数据与亚马逊站内行为信号，预测消费者完成购买等目标行动的概率，从而动态优化投放策略和竞价。

对卖家而言，P+实现了从“人找货”到“货找人”的延伸。系统通过分析用户的搜索历史、浏览轨迹及品牌互动行为，判断其当前购买意向。无论是新客获取、老客再营销还是复购推动，P+都能提供比传统搜索广告更前置的触达机会。但在投放前，务必确保商品利润结构、库存状况及详情页质量能够承接新增流量。

P+人群定向机制：从信号输入到精准触达

P+的底层逻辑在于对消费者行为信号的捕捉与应用。其工作流程主要分为四个步骤：

第一步：明确营销目标

首先需确定核心任务：是拓展新客、跟进意向用户，还是促进老客复购？不同的目标决定了所需捕捉的行为信号类型。

主要信号来源包括：

• 亚马逊站内数据：搜索、点击、浏览、加购及购买记录，反映用户与商品的互动深度。
• 站外数据（独立站/APP）：通过追踪代码记录的页面访问、注册及购买事件，用于区分不同阶段的用户。

第二步：接入数据信号

将有效数据关联至广告活动中，供模型学习：

• 推广亚马逊商品：直接选择相关ASIN，系统自动利用站内转化数据进行匹配。
• 推广站外站点：通过广告标签、Conversion API或移动监测伙伴接入事件（如购买、页面访问），辅助再营销策略。
• 自定义人群信号：在支持的Beta策略中，可添加通过Ads Data Manager或AMC创建的自定义受众，作为模型优化的参考依据。

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以家具类目为例，仅标记“家居爱好者”过于宽泛。通过细化用户行为（如浏览鞋柜、加购未买、最终成交），模型能更精准地识别高潜用户，并将这种识别能力放大至相似人群。

第三步：实时预测与竞价

系统结合输入信号与亚马逊全域数据，实时预测用户转化概率。当潜在客户浏览网页或使用APP时，若触发广告展示机会，系统将综合预测结果、竞价成本及活动设置决定是否参与竞价。设备、地域及媒体排除设置也在此阶段生效。

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第四步：数据反馈与迭代

广告投放后，需持续监控花费、转化量及ROAS。若点击增加但转化停滞，需排查素材吸引力、价格竞争力及详情页体验；若获客稳定，则可尝试扩大预算。通过不断将实际结果反馈给系统，优化人群判断模型。

P+四大营销策略解析

目前展示广告后台提供四种主要方案，分别对应不同的业务场景：

Performance+ 四种展示广告方案

方案	主要任务	素材重点
顾客获取	拓展潜在客户	产品用途、核心优势、使用场景
再营销	跟进已有兴趣	购买顾虑、产品细节、操作演示
顾客保留	推动复购和关联购买	补货需求、配套商品、再次购买理由
搜索	回应相关搜索需求	具体用途、适配范围、关键规格

• 顾客获取：面向与现有客户相似的群体。素材需快速传达产品核心价值，评估重点在于新客规模与获取成本。
• 再营销：针对浏览、搜索或访问过首页的用户。素材应解决尺寸、安装、款式选择等具体顾虑，关注转化周期与触达频次。
• 顾客保留：面向已购用户。根据产品属性（如消耗品补货、耐用品配套）制定差异化内容，激发复购需求。
• 搜索：基于搜索意图识别人群，但以展示广告形式呈现。素材需直接回应搜索背后的具体需求，如适配性与规格参数。

广告展示环境与版位控制

P+广告不仅限于亚马逊站内，还覆盖广泛的第三方网站、应用及视频资源。卖家可通过后台进行精细化控制：

设备与环境选择

支持指定电脑端、移动端、网页或APP环境，并可进一步细分操作系统。需确保素材在不同屏幕尺寸下的可读性，并结合各设备的转化数据调整投放比例。

设备与移动环境设置

广告资源管理

后台“库存”选项包含亚马逊自有网络、Amazon Publisher Direct及第三方广告交易平台（如Google AdX）。建议定期查看媒体报表，保留高效渠道，排除低效或不符合品牌调性的资源。

广告资源与出版商设置

定向与排除设置

支持地域定向/排除、分时段投放、受众排除以及域名/APP黑名单设置。例如，可排除无法配送的地区或表现不佳的网站，确保预算花在刀刃上。

受众、地域与时段设置

域名、设备与移动应用排除设置

素材优化策略：提升转化率的关键

精准的定向需要高质量的素材承接。图片适合展示外观与细节，视频则擅长演示操作流程。素材内容应与详情页信息保持一致，形成完整的转化闭环。

优先测试的素材类型

测试方向	解决的问题	内容示例
产品细节图	产品具体是什么样	鞋柜开合结构、书柜层板布局、箱包内部收纳
使用场景图	放到生活中是否合适	玄关摆放、书房布置、庭院搭配、旅行出行
容量与尺寸图	装不装得下、放不放得下	实际装载、尺寸标注、人与产品的比例
功能卖点图	关键功能能解决什么问题	与实际规格相符的材质、防护、便携性能
操作演示视频	用起来是否方便	安装、展开、折叠、移动、收纳过程

建议采用A/B测试方法，每次仅改变一个变量（如卖点侧重），保持其他条件一致。通过分析曝光、点击、观看完成率及最终购买数据，找出最优素材组合。若点击率高但转化低，需重点优化详情页与价格策略。

真实投放案例复盘

以下是2026年8月24日至9月22日期间，部分类目在P+策略下的实际投放数据截图：

产品类别：书柜

产品类别：鞋柜

产品类别：沙发垫

产品类别：户外休闲椅

目前P+功能仍处于小范围内测阶段，多数卖家需通过DSP服务商接入。随着亚马逊后续逐步开放，掌握人群定向与AI投放逻辑将成为卖家的重要竞争优势。