重新定义“亚马逊广告优化”。- 大数跨境

跨境电商长期主义

2026-11-13

导读：或许是时候换一种新的思路来投放和优化广告了。

或许是时候换一种新的思路来投放和优化广告了。

一年前当我自认为我们的运营流程工作机制已经比较完善时，摆在我们面前有一个巨大的问题：随着产品的增加，推广的覆盖面越来越完善，每天的否词，广告竞价调整，活动预算调整，推广渠道倾斜都要花费大量的人力物力，导致我们近70%的时间都耗费在广告上，完全没有精力再去做更多的探索。

其实我们有尝试过各种各样的亚马逊广告管理工具，表格调整，利用各种广告软件，甚至也尝试过AI，后来我发现大部分的ERP自带的广告模块只能设置冰冷的规则，AI又经常遇到思路发散的问题，很难按照既定的路线处理大规模的数据，确实每个软件都正确的采集和储存了一个广告活动，一个广告组甚至是一个客户搜索词不同阶段，不同位置的数据，但仅仅是把这些数据展示给运营，并没有一套行之有效的方案充分地利用好这些数据产生更大的价值。

之前有小伙伴质疑我们为什么要一上来就给一款产品投放几千个投放词，上千个竞品广告，几十组推广素材，其中比较核心的点就是：这么多的广告活动，这么多的投放词和投放ASIN，这么多的视频素材如何管理和优化的问题。的确，如果你投放了1000个搜索词，真正关注到的，真正被照顾到的只有头部那几十一百个，相当于我们做了很多准备工作，但真实发挥作用的寥寥无几，这并不是最合理的运营方式，正是基于这些，我决定啃下这块最硬的骨头，而这一开始就是一年时间。

实话就是，这个过程比我预想的要难的多，作为一个前程序员，一个前搜索算法工程师，要一个人干传统几十人团队一两年才能完成的工作，压力大是必然的，现在大家都在谈vibe Coding，我也是一个人+AI的方式来工作，但我说句实话：我真心不建议没有技术背景的小伙伴走上开发这条路，甚至我都不建议在做电商的人走上这条路，能购买现有服务的，尽量还是买现有服务，哪怕不完美都可以，因为一旦你走上了开发，走上了自研，就如同走进了地狱。

关于服务器，关于API接口，关于广告系统架构我都不在这里一一赘述了，我想聊聊我在开发过程中的一点心得，供大家参考。

首先我想说的是：大多数亚马逊卖家并不真正理解广告。很多朋友想象的广告投放和优化就是选几个精准的词，投下广告，优化下出价，然后就可以躺着赚钱了，事实上广告的投放和优化是跟我们的“优化目标”高度捆绑的，我们要先弄清楚投放广告的目的是什么，我这么说一定有人会反驳"这不是废话嘛，广告就是为了拉销量，提利润，或者提排名的"，真实的情况是，对于一个新的产品而言，提利润，提排名都是错误的目标，识别哪些是真正对我们的产品有价值的搜索词，哪些是值得长期投放的搜索词，帮助我们的产品快速地获得有效曝光，有效点击和有效转化才是我们的第一优先级目标，我们从不算命，一切都是从数据触发，人的预测，软件的预测某种程度上都会存在幸存者偏差，因此真正合理的就是广泛，快速，精准地测试，提升前期测试的效率更容易压缩新品前边的“投入周期”，让产品能够更加快速地迈入稳定获客，稳定盈利，稳定销量的阶段。

回到开头的问题：一千个投放词时，哪些词需要做小时级的响应，哪些词应该做每天的优化，哪些词需要至少保证一周两到三次的巡查和调整，这些都是我们在广告投放和优化的过程中需要考虑的问题。有的投放词，从投放的第一天就开始获得曝光和点击，有的投放词连建议竞价都没有，这些词分别应该怎么处理，两者之间又应该如何有效关联，全都是我在搭建系统和后续优化迭代系统的过程中需要考虑的问题。

除此以外，一个搜索词看起来一个月搜索量五六千次，有几百上千次的购买，但是每天的搜索量，购买量，每个小时的搜索量，购买量都是不一样的，每个小时参与广告位竞争的商品不一样，出价也不一样，我们想要做到更加精准的计算和预测，就需要对一堆的数据进行存储，建模和分析，否则的话，盲目地靠直觉去设置分时预算，分时竞价，位置倾斜这些“高维玩法”很容易把数据弄得越来越乱，越来越难以处理，这也是人力无法解决的问题，单靠一两个运营拉表格做分析，运算量太大，关联特征太多，很容易折腾了一通，最后没有任何结果。

我在开发的过程中也学到了很多新的知识，不仅有高等数学，计算机知识，经济学的知识，还对一个事物的客观发展规律有了新的认知，就如同市场曲线，利润曲线这种比较简单的经济学原理，比如一个搜索词其实是有多个点位可以达到投产比最优的，但是投产比最优并不意味着投产规模最优，这就好比一个人创业看似没有员工工资支出，没有办公成本，接一单就赚一单的钱，但是收益的规模一定是比不上一个模式成熟，产品成熟，市场占有率良好的组织的赚钱效率的，同样的，拿到市场规模最大的产品，并不意味着获得的利润最多，投产最好，为了维持市场地位投入的人力物力，备货，改进产品的研发成本通常是第二名的很多倍，承受的压力也是超级大的。

还有一个值得说的是：广告的投放和优化讲究的是组合最优解。有很多小伙伴搏的是一个广告活动，少数投放词达到最优的状态，但是一个产品的用户消费行为往往比较多样，商品广告竞争强的时候，有可能视频广告的竞争没有那么强，视频广告的流量规模有限时，可能个别商品广告的搜索词或者竞品广告的竞争没有那么强，守着特定的树等着兔子撞过来往往不如扩大狩猎的范围，总结哪些地方得到猎物的概率更大，找到特征，提高获取猎物的效率。

每个平台都在搞千人千面，每个卖家也要学会用千人千面来应对不同的客户，这一过程除了给不同的词打上不同的标签外，还要给同一个词的不同位置，不同时间打上“有效标签”，打标签不是目的，真正的目的是通过对不同标签进行不同的处理，最后达到一个最佳状态。

我们测试期间，一个店铺在运营的广告活动下同时跑着的投放词有20万个，通过对数据的分析，我们发现之前被有效照顾的词仅仅只有不到500个，也就是说只有0.25%的词被得到了高频的竞价调整，优化，剩余的“机会”则是一直安安静静地躺在后台，没有发挥任何的作用，于是我们要解决的就是把有历史数据的，有建议竞价的，能够找到词义特征的共性词找到有效的解决办法，把没有建立竞价的，没有历史数据的，搜索词的形态上没有特征的词也找到有效的监管方式，实现对20万个投放词进行100%的有效监管和利用。

对于完整的系统的架构，运行思路以及我们的广告优化系统是如何解决问题的，我会在月底的线下沙龙进行系统化的拆解，当然了，也会有“惊喜”等着各位，但这篇文章，我想表达的是：我们不能永远只停留在水面以上，而是应该试着探索下事物的本质和核心。