俗称亚马逊营销云-亚马逊 AMC（Amazon Marketing Cloud）新功能 +站内+站外 实操落地全攻略

一、AMC （俗称亚马逊营销云）的定位、原理与新功能概览

在做实操之前，理解清楚 AMC 的本质、作用、边界，是非常关键的。下面是一个系统梳理。

1. 什么是 AMC（Amazon Marketing Cloud）

• AMC 是 Amazon 所提供的“Clean Room + 营销分析 / 归因 / 受众建立”工具，它允许广告主在一个安全、隐私保护的环境下，结合自己的第一方数据与亚马逊的广告事件数据（曝光、点击、广告互动等）做深度分析。 

• AMC 本身不直接做广告投放，而是作为后端的数据分析、洞察、受众构建 “发动机” 来支持站内广告、DSP、上游媒体的协同。

• AMC 的数据输出是聚合、脱敏的（符合隐私和最低用户量门槛），不能直接看到单个用户数据。

• 它能帮助解决一个长期困扰广告主的问题：不同通路/广告形式在消费者旅程中的真实贡献如何衡量。AMC 在一定程度上可以提供跨通路归因、路径分析、受众建模等能力。 

2. 亚马逊对 AMC 的新功能升级（2024–2025 年重点）

这些是你在实施中必须重点关注、优先用到的新能力：

小贴士：这些新能力的释放意味着技术门槛在降低，战略空间在扩大。原来很多分析/归因/受众构建只能靠外部团队或服务商做，现在你自己也能逐步掌控。

二、AMC 在站内 & 站外的角色与协同路径

把 AMC 能力放到整个营销流程里看，下面是站内 / 站外的协同方式，以及实操思路。

1. 站内 vs 站外：角色区分

• 站内：指你在亚马逊内部（Sponsored Products、Sponsored Brands、Amazon DSP、展示广告、视频广告等）做广告投放、流量获取。

• 站外：指你在亚马逊外部做引流 / 品牌曝光 / 上游媒体触达（如 Google Ads、Facebook / Meta、TikTok Ads、社媒推广 / KOL / 内容营销 / 独立站 / 邮件 / SEO / Influencer 等）。

• AMC 的使命就是把 站外流量 / 品牌营销 / 媒体触达 与 站内投放 / 转化路径 对接，用数据将两者串起来，让你的广告预算配置、策略判断、受众触达更精准、更有闭环。

具体协同方式如下：

简而言之：站外做触达 + 品牌种草 → AMC 做归因 / 受众 / 洞察 → 站内做精准投放 / 转化驱动。

2. 实操落地路线

下面是一条建议的落地路线，从最基础到进阶。你可以根据资源、团队能力、预算优先级分步落地。

注意 / 风险点：

• 数据延迟 & 刷新频率：AMC 的数据并不是实时，有一定延迟。在分析时要把这个延迟窗口考虑进去（通常可能有几小时或一天的延迟）。

• 最小人群规模门槛：AMC 返回的聚合数据必须满足最小用户数才能显示，否则会被屏蔽。构建人群或细分时要注意不要过细导致用户数过少。

• 模型偏差 / 预测误差：长期预测与归因模型都有误差，要配合 A/B 实验验证结果。

• 受众激活落地路径：AMC 虽能构建人群，但要能在 DSP / 广告后台激活这些人群，有时会有技术 / 接口 /权限对接障碍。

• 跨站外数据接入困难：站外数据从哪些平台、如何接入（API / 日志 / ETL / 中台 / 第三方平台）是一个技术挑战。

• 预算 / 资源投入：一开始不要把所有预算都投在复杂路径上，应逐步验证再放大。

• 区域 / 法规 / 隐私合规：在不同国家 / 地区，用户隐私法规（如 GDPR / CCPA / PIPL 等）可能对观众数据整合 / 跨平台数据共享有约束。你要确保合规。

三、结合卖家视角的一些建议

这里补充一些中国卖家 /跨境实操落地时要特别注意 /可优先落地的策略。

1. 优先关注已开放区域 / 国别
   虽然亚马逊在不断开放 AMC 权限，但不同站、不同国家支持程度不同。你要确认你的目标站（比如美站 / 欧站 / 日站）是否已可使用搜索广告直接访问 AMC 或其他功能。
   举例：2025 年 9 月，亚马逊宣布搜索广告用户可直接访问 AMC。 

2. 从模板 + AI SQL 入手，降低技术门槛
   对于中国卖家团队，可能并没有很多 SQL / 数据工程能力。这个时候可以优先使用 AMC 内置模板 + 生成式 AI SQL 生成器来快速构建受众 / 分析。 

3. 站外引流渠道选择 & 数据打通

• 利用社媒（如 Facebook / Meta / Instagram / TikTok / 小红书 / 抖音国际 / YouTube ads）、KOL、内容营销、搜索广告（Google / Bing）等作为主要站外触达通路。

• 技术层面要把这些触达 / 点击 / 行为数据（如点击、访问、转化）记录下来，并与亚马逊广告事件做联通（如通过中台 / CDP / ETL / API）以供 AMC 分析。

• 可以使用 CDP / 数据平台 / 第三方工具（如 Tealium CDP + 与 AMC 集成）来做实时 / 批量数据传输。 

4. 抓 “触达未转化人群” 做再营销 / 重定向
   这是投入产出比最高的方向之一。借助 AMC 分析“看过但没买”“点了但没加购 / 下单”的人群，作为站内 / DSP / 展示 / 重定向目标做广告。

5. 监控频次边际效应
   利用 AMC 的“最佳频次”分析模板 / 自定义查询，观察频次增加时转化增益 / ROAS 的变化，找到“频次上限” — 超过这个触达次数继续投放可能边际收益递减或浪费。

6. 做媒体组合 / 路径对比实验
   举例：你可以做两组测试：

• 组 A：站外 + 站内广告组合

• 组 B：只做站内广告
  然后用 AMC 路径 / 归因分析方法看哪条路径的转化效率高，从而指导未来媒体预算分配。

7. 定期回顾模型预测 vs 真实结果，校正策略
   比如用 AMC 的长期销售 / 模型预测能力预测站外曝光推动未来销量，然后与真实销量对比，调整参数 / 投放策略。

8. 团队、流程 & 自动化建设

• 最好有一名或几名熟悉 SQL / 数据分析能力的人负责 AMC 查询 / 分析

• 把常用查询封装为模板 / 报表 / Dashboard

• 建立标准流程：每月 / 每周 / 每天看哪些报告 / 哪些人群 / 哪些趋势

• 尝试用 API / 脚本 / 自动任务把分析 + 人群刷新 + 激活流程自动化

四、示例演练（假设 + 步骤）

为了把上面理论落地，假设场景演练，可以对照你的具体产品 / 类目做类比。

场景假设

你在美 Amazon 做新款可穿戴设备（智能手环），产品定价 ~$50 美金，目标用户是健身 / 运动爱好者。你已经在站内做基础 SP / SB 广告投放，有一定销量和流量。现在你想通过 AMC 将站外引流 + 站内投放协同提升转化效率，减少无效投放。

落地步骤

1. 确认 AMC 权限 & 接入
   登录你的 Amazon 广告账号，看后台 “效果衡量 / 报告” 或 “AMC / 高级分析” 是否可访问；若无法访问，联系 Amazon 广告支持 / 负责人开通。
   若你在使用 Sponsored Ads，也确认是否已被纳入可自助访问 AMC 的行列（2025 年 9 月起这一支持已开放）。 (Amazon Ads)

2. 跑基础分析 & 模板查看表现
   在 AMC 中打开 “高价值受众 / 频次-转化 模板” 分析当前站内广告表现，看看哪些用户（根据过去消费 / 广告互动）在贡献最大。
   关注：用户在不同曝光频次下的转化率、ROAS 是否存在递减；不同人群（高消费 / 中消费 / 低消费 / 新客 / 老客）在广告表现上的差异。

3. 站外引流 + 数据接入
   在 Facebook / Instagram / TikTok / YouTube 上做展示广告 / 视频广告 / KOL 营销 / 内容推广，目标是把潜在用户吸引到你的官网 / 着陆页 / 内容页 / 活动页。

• 在这些站外流量入口处植入 UTM / tracking tags / 用户识别机制

• 定期把这些访问 / 点击 / 行为数据批量导入 AMC（或通过 CDP / ETL pipeline）

• 在 AMC 中建立站外行为与亚马逊广告事件的连接模型

4. 构建自定义人群 / SQL 查询
   用生成式 AI SQL 生成器 / 手写 SQL 查询设计你要抓的人群。举例目标人群：

• 在过去 30 天内看过你站外广告 + 访问过官网 / 着陆页，但没有在亚马逊下单

• 在过去 14 天点击过站内广告但没有转化

• 曾经买过产品的用户，用于交叉卖 / 新品推广

• 忠实用户（复购 / 高频次购买）人群

5. 激活人群 / 投放优化
   把上述人群导入 Amazon DSP / 站内广告系统，作为定向 / 重定向目标进行广告投放。
   对比这些精准人群 vs 普通广告目标人群的转化率 / ROAS。若表现好，就逐步倾斜预算。
   同时，对不同组合投放（如站外曝光 + 站内广告组合 vs 只做站内广告）做对比实验，用 AMC 路径 / 归因来验证哪种组合效果好。

6. 迭代 / 校正 / 自动化

• 每周 / 每月定期复盘模型预测 vs 实际结果，对分析模型 / 查询语句做校正

• 把常用查询 / 分析封装为模板 / Dashboard，供团队快速调用

• 逐步把整流程自动化 (查询 → 人群刷新 → 导出 → 激活)

• 加入监控 / 报警机制，比如 ROAS 异常、转化下滑、受众规模变化等

验证指标 & 判别效果

在每个阶段，你要设定一套 KPI / 指标来验证 AMC 的价值是否落地。典型包括：

• 精准人群 vs 普通投放的转化率提升比

• ROAS 或 ACOS 是否下降

• 每元广告带来的边际销售额提升

• 媒体组合优化后总预算效益提升

• 模型预测 vs 实际销量偏差率

• 人群规模 / 刷新频次 / 延迟对投放效果的影响

五、常见问题 & 解答（FAQ）

结语 & 下一步建议

• AMC 是亚马逊在广告技术 / 数据能力上的一次重大进步，它能把站外流量 / 品牌触达 / 广告投放 / 归因分析融为一体。

• 虽然有新功能（SQL 生成器、多触点归因、长期预测等）在逐步开放和完善，但你应以“验证 + 迭代”为主线，先从简单到复杂，稳步落地。

• 在落地过程中，数据接入能力 + 团队分析能力 + 自动化 / 工具建设 是关键支撑。

• 最终目标是让广告投放更“聪明”、预算分配更优化、媒体组合更有效、用户人群更精准。