亚马逊新广告结构的利益
(1)设置基于准确数据的出价和预算
若是是设置出价， ，，，，，那么在通例结构里也可以做到， ，，，，，可是不可做到以云云精准的数据去剖析 。。。 。。 。。另外， ，，，，，在通例结构里， ，，，，，也不可单独给每个匹配类型设置预算 。。。 。。 。。
而在这个新结构里， ，，，，，可以凭证每种匹配类型的转化率为其单独出价和设置预算 。。。 。。 。。在数据欠好的广告组里， ，，，，，降低出价， ，，，，，限制预算 。。。 。。 。。在较量好的广告组则做相反的设置 。。。 。。 。。
可以在不牺牲其他匹配类型的更高转化率的情形下， ，，，，，首先镌汰效果不佳的匹配类型的广告的支出组 。。。 。。 。。
若是获得如下的转化率数据：
细密匹配：15%转化率
宽泛匹配：2% 转化率
关联商品：5%转化率
同类商品：10%转化率
可以凭证转化率调解出价 。。。 。。 。。如， ，，，，，细密匹配和替换商品具有优异的转化率， ，，，，，因此提横跨价(详细增添几多、镌汰几多， ，，，，，要思量预算和展示位置的关系) 。。。 。。 。。
(2)使用建议竞价
建议竞价着实是很好的出价参考， ，，，，，由于系统知道其他竞争敌手的出价， ，，，，，因而会凭证他们的竞价， ，，，，，给一个建议的竞价， ，，，，，让广告更有可能获得展示 。。。 。。 。。
若是四种匹配方法都在一个广告运动里， ，，，，，它们共用一个预算， ，，，，，那么这些建议竟价是基于有限预算给分派建议 。。。 。。 。。
而在新的广告结构中， ，，，，，建议竟价仅是一种匹配类型， ，，，，，而这个建议仅基于一个预算， ，，，，，相关于四个差别的建议要简朴得多， ，，，，，同时修改也利便！
(3)更好地优化展示位置
上面提到， ，，，，，每种匹配类型在差别展示位置的体现也差别 。。。 。。 。。(如：搜索效果首页顶部展示位置关于细密匹配广告的效果最好� 。。。 。。 。。�
使用新结构， ，，，，，可以凭证展示位置的效果转变举行修改 。。。 。。 。。例如， ，，，，，可以提高对细密匹配广告的出价， ，，，，，为搜索效果首页顶部展示位置加5%的出价， ，，，，，以获得更多点击， ，，，，，也能提高转化率 。。。 。。 。。
获得更好的搜索词数据
细分匹配类型的广告系列可以获得更好的搜索词数据 。。。 。。 。。以前， ，，，，，在搜索词报告中看到了所有匹配类型的混淆， ，，，，，需要自己去筛选剖析， ，，，，，数据量大的时间就较量啰嗦 。。。 。。 。。将广告系列脱离后， ，，，，，就可以准确相识每种匹配类型的效果 。。。 。。 。。
更好地应用否定要害词
一样平常情形下， ，，，，，若是一个广告组里有四个匹配类型， ，，，，，若将某些字词添加为否定要害词， ，，，，，则所有匹配类型都会否定这些词 。。。 。。 。。可是有些词在这个匹配类型体现欠好， ，，，，，在另外一个匹配类型里体现却较量好 。。。 。。 。。使用新结构， ，，，，，就可以无邪设置这类词， ，，，，，在这个广告里否定， ，，，，，而另外一个广告不受影响 。。。 。。 。。
这关于细密匹配广告尤其有用， ，，，，，由于可以否定任何不相关的条款， ，，，，，同时其他匹配不受影响， ，，，，，以便通过差别的匹配实现盈利 。。。 。。 。。
举个例子， ，，，，，销售一种名为“Happy Dog Dry Dog Food”的产品 。。。 。。 。。在通例的匹配结构中， ，，，，，四种匹配类型都泛起在统一个广告组 。。。 。。 。。而一些词， ，，，，，例如“Happy Dog Wet Dog Food”在细密匹配的广告系列中可能效果不佳， ，，，，，由于它们还不敷一致， ，，，，，从而损失销售 。。。 。。 。。可是， ，，，，，在宽泛匹配或代商品中， ，，，，，该词组可能体现优异！
使用新结构， ，，，，，可以相识“Happy Dog Wet Dog Food”等搜索词在每种匹配类型中的体现 。。。 。。 。。若是这个词的体现不适合细密匹配广告， ，，，，，可以仅从该广告系列中否定这个词， ，，，，，仍然可以在其他三种匹配类型中投放 。。。 。。 。。
结论
新的广告投放结构凭证亚马逊的匹配类型对其举行细分:细密匹配、宽泛匹配、增补商品和替换商品 。。。 。。 。。以前的匹配数据是杂乱无章的， ，，，，，用新结构就可以更好地剖析每种类型广告的真实夷现 。。。 。。 。。
使用新广告结构， ，，，，，可以设置数据驱动的预算和出价， ，，，，，真正反应广告对营业的效用， ，，，，，还可以更有用地使用建议的出价指标对展示位置举行优化， ，，，，，使广告系列更具竞争力 。。。 。。 。。
最后， ，，，，，这种结构很是适合强盛的否定要害词战略， ，，，，，这关于限制铺张的广告支出至关主要！
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