解读ABA品牌分析中的你不知道的新维度—“ASIN视图”

今天分享内容会有两部分内容组成：

1. 因为近期研究院和登月进来一批新的卖家，在一些基础的衡量指标上，我们会给出一个我们对广告kpi的一些新的解读。

2. 和大家带来ABA品牌分析中的一个新的维度，ASIN视图的一些探索。

那我们首先开始第一块内容的分享

1. ACoS

这是一个及其核心的指标，我们来对他做一下拆解ACoS=spend/sales，ACoS=click*cpc/sales

那么控制ACoS的变化是在于控制，点击与竞价对销售额的一个整体影响，这也是为什么我们发现我们最长使用的控ACoS的方法是竞价的调整。很多卖家的思路是只考虑广告ACoS：当广告ACoS小于毛利率时，广告就是盈利的。

但是，经常会出现这样的情况，广告销售额增加但是追踪销售额没有太大的变化，或者说广告ACoS增加但是总的利润反而提升的情况。这就说明了单看广告ACoS，并不能满足大家的需求，尤其是利润卖家的需求。

很多的产品再当下的阶段是有天花板的存在，即使ACoS都在要求范围之内，但随着花费的提升，广告成本占比可能是在上升的。这就需要我们从全局判断利润指标。

所以我们引入第二个参数——TACoS

TACoS=广告spend/总sales

加入这个维度后我们就可以轻松的看到广告费的变化对整体销售额有什么影响。当ACoS和Tacos双高时，说明广告的投产比和对整体销售的收益都是比较差的，一定要严控广告花费。当ACoS和Tacos双低时，说明广告的投产比和对整体销售的收益都是比较好的，是我们追求的一种情况。

ACoS高，但是Tacos低，就说明广告本身的投产比，虽然比较差，但是对自然流量的拉动有着比较直观的作用。反过来说ACoS低，但是你的Tacos很高，就代表你对广告的依赖非常强，从利润层面来说，广告有下降的空间。

这两个指标，也给我们一个数量关系在于，如果我想控制我的Tacos降低。根本上是两种方法。

1.如果是以减少花费为主。那就要观察减的部分的广告花费，由于广告的收缩，带来的自然销售额不能太多。

2.
如果是以增加投入为主，那就要保证，我增加投放的那部分词的自然流量收益要大于广告流量。如何找到这两类词，这时候就需要你去和自己的搜索词报告，曝光份额报告做联动。

第三个重要的参数是单次广告出单成本CPA，这个概念在上次凌飞老师的公开课中，已经给大家引入了。

CPA的引入，其实是中和了一部分，你转化不够，但是可以用相对低的价格出单的词汇。因为相信各位卖家，尤其是非标品类的卖家，会出现大量，转化低，竞价低，但是最后好像还是能出单的词。

那么对这种词的判断，只从ACoS或者点击的维度上分析，不一定准确，那么大家可以参考你的单词出单成本。

第四个维度，是单曝光成本，用你的花费/曝光，这个参数可以反应。你在当前条件上获得曝光的一个成本，这个成本的结论是能延续到类目上的。当你的曝光成本在变化的时候，配合对大词流量的分析。

你是能对你现在类目的整体竞争度，有一个量化性质的判断。当然这都是一些基本的指标的一些解读。

如果崇尚更加精细化的运营，大家可以在亚马逊的基础上去了解一下谷歌广告。

前段时间有个卖家朋友给我普及了一个账户宽松度的概念，我觉得也是一个非常好玩的参数。

然后，我们来看下第二部分，第二部分也是一个新工具的科普。

后台ABA中搜索词报告提供了一个从ASIN出发的视图。在使用的时候有个小的注意点：

这个视图能带来哪些方面的分析呢？上方的语言部分建议大家使用英文，中文视图下，偶尔会出现乱码。我们先来看下它的一个定义：

基于买家的搜索行为显示搜索词的绩效。在选定时间段内，显示ASIN
热门搜索词的各项指标（例如，搜索展示量、点击量、添加到购物车的次数和购买量）。购买和销售总数可能与您销售报告中的总数不符，因为这些指标包括搜索结果页面的指标（例如，不包括小部件、商品详情页面等）。

也就是说，他探究的是，你这个asin所使用过的所有搜索词的一个整体表现，首先视图中提供四个环节的内容。

搜索漏斗 – 展示量

搜索漏斗 – 点击量

搜索漏斗 – 加入购物车

搜索漏斗 – 购买次数

这个转化路径，也是我们一直和大家提到所谓的亚马逊的营销路径。用户看到，用户感兴趣产生点击，用户对你的产品产生了购买意愿，用户付费的路径。

我们先来看下展示量的环节：特定时间段内所有搜索查询的搜索结果页面产生的总展示量。每当ASIN在搜索结果页面中显示一次，则记为一次展示。一共会涉及到这几个参数：

那么我们对参数和指标解读，来看下在这个参数中我们能看出什么。在这个环节，大家可以把它理解成曝光量份额报告中，展示量份额的概念。区别在于，曝光份额报告针对广告，而这部分针对的是你整体的曝光。

那么同理，我们把其他的参数po给卖家

通过这个表单，我们能得出的几个结论：

假设我有一产品A，在展示和点击的环节的表现都非常的好，但是在加入购物车和购买的环节表现非常的差，我们带入用户的场景，是否说明了针对这个关键词点击进来的用户，并没有被我产品的详情所吸引。那么根据这个原因，我们可以探究的是两个原因：

1. 我的详情信息，或者说我更多的产品图片不符合他的预期

2. 在我的页面下方存在更有竞争力的产品，抢夺了我的流量

给大家提供给了一个优化的方向。

第二个作用是，我们可以根据最终给你实际转化的计数探究我的ASIN在自然位上的一个表现。因为根据他的定义，他代表的是全时段的页面展示。

那么如果存在某个词，我的广告并没有投放，但是出现了他的出单，但在这一点上，我尝试了多组数据，发现他的准确性上存在一定的偏差，初步怀疑是，两份报告的归因或者计数原理上存在一定的偏差。

关于这部分如何通过ABA的搜索词报告，ASIN+品牌分析，同时结合你的搜索词份额报告反推你的自然流量结构是我们之后工作的一个提示。

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