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广告优化策略之“预算迁移法则”：1031亚马逊广告板块10篇之08

2025-11-01 · AMZ小麦成长记 · AMZ BlueskyAMZ Bluesky
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广告优化策略之“预算迁移法则”：1031亚马逊广告板块10篇之08

来源：AMZ小麦成长记 | 作者：AMZ BlueskyAMZ Bluesky | 日期：2025-11-01
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（本文大约六千字，阅读需要15-20分钟）

前言碎语

广告推品底层逻辑拆解是大货，需要几天功夫。今天的这篇广告优化实际是几天前跟《广告在不同推广阶段的投放价值》一起写好的，但是当时又把它细化了一下，磨到四五签字，再加上这篇就太长了，所以分开发了。但是今天我又接了一些新的思考，敬请御览。

01/

广告优化策略1：预算迁移法则

这篇的由来是前两天群友问我广告问题，我顺着思路就快速划拉了一篇。

优化广告时，可采用“预算迁移法则”：若担心直接关停效果不佳的广告活动会导致流量骤降，可采取渐进式调整——在保留原广告组或者广告组合的基础上，逐步缩减其预算，同时将预算转移至新建的广告组或广告活动中，以测试新流量来源。

待新组数据稳定、表现优于旧组后，再逐步弱化旧组的投放权重，最终实现平稳过渡。此策略可有效避免因贸然关停广告导致的流量断层，确保广告结构优化过程中的稳定性与可控性。

别怕关广告活动广告组，别怕动 Listing！

重要的事说三遍：不要怕关广告活动！

很多人总说不能频繁改动 Listing，怕影响权重——我从来不信这个邪。如果你的 Listing 表现本来就不理想，还担心改个标题、换张图片会带来负面影响，那完全是多虑。

真正健康、有竞争力的链接，不会因为合理的优化而垮掉。反而是在持续测试和调整中，才能找到突破现状的机会。

关于Listing优化，我们可以从两个维度来思考：

第一，如果Listing表现本身就不佳，那就大胆去优化。既然现状不理想，你的改动方向必然是让它变得更好。这样的优化策略本身就没有问题，无需过多纠结。

第二，如果心存顾虑，就充分利用AB test功能。这是最稳妥的方法——直接将新版本放到B测试组中，让数据告诉你答案。

其实道理很简单：当你决定优化时，一定是发现了现有版本中的不足，无论是图片、标题、五点还是关键词。你内心已经认定新版本会比旧版本更好，否则优化本身就失去了意义。

如果Listing处于“不上不下”的状态，让你对改动有所顾忌，那么采用AB测试就是最保险的策略。让系统帮你验证，用数据代替猜测。

所以，调整或关停广告活动的底层逻辑也是一样的。

虽然广告本身没有AB测试功能，但我们前面提到的“预算迁移法”就是一个完美的替代方案——通过逐步削减旧广告组的预算，同时将预算分配给新组，实现平稳过渡和风险控制。

另外，关于亚马逊的算法，我有一个非常有意思的观察：你有没有发现，有时候断货前后，销量和转化率反而会短暂地变好？

这个现象我在一些社群里提过，也常在小圈子的茶话会上深入探讨。其实这背后反映了亚马逊算法的一个特点：系统会倾向于为“稀缺”或“高转化”的商品倾斜更多流量。

既然我们洞察到了这个规律，与其硬碰硬，不如顺势而为，适当利用算法的这个特性来优化我们的库存和广告策略。

这也就是为什么，当库存见底、Listing即将断货时，有些卖家会选择涨价，有些则不会——这本身又是一个值得探讨的话题。

我们或许会发现一个现象：越是临近断货，链接的转化率和效果往往越好，这种火热的表现会让你补货的心情更加急切。可一旦大货入仓，销售表现反而会慢慢回落。

你觉得这是亚马逊算法的刻意设计吗？它为什么要这样？

我认为有两种可能：

第一，算法驱动。系统可能在算法中加入了对库存指标的考量，当库存低于某个阈值时，会适当提升该链接的转化率权重。目的很直接：促使你尽快补货。试想，如果你在断货前看到销量一天比一天高，补货的意愿自然会比表现平平的时候强烈得多。有时候空运你都舍得发！

第二，消费者心理驱动。买家也能看到库存所剩不多，对于那些有加购习惯、等待折扣的用户，或是复购型产品、之前犹豫不决的潜在客户，“稀缺”会成为一个强大的购买催化剂——他们担心再不断货就买不到了。

这个洞察完全可以投射到我们的广告优化上……

02/

广告优化策略2：借鉴瀑布流打法 & 实测探索

将这一逻辑投射到广告优化上，我们可以得出一个实用的策略：

大家常会发现，新开的广告活动或关键词，前期表现不错，但后期ACOS逐渐升高，转化变差，陷入“食之无味，弃之可惜”的鸡肋局面。

参照“补货算法”的思路，此时新开广告组是一个值得尝试的方向。一个安全的操作方法是采用前面提到的“预算迁移法”进行平稳过渡。

同时，也可以借鉴“瀑布流广告”的玩法：即便是针对那些历史表现尚可的核心大词或二级词，也可以尝试用瀑布流的方式新开一组广告活动。

核心目的是让亚马逊的广告系统自行迭代和优化。新开的组或许能以更低的建议竞价，跑出比老组更好的效果。如此一来，我们就可以逐步将预算迁移到效率更高的新活动上，实现广告结构的持续焕新。

这便是一个基于算法逻辑的广告优化思路，建议大家根据自身情况测试验证。

其底层逻辑，确实带点利用亚马逊算法特性的意味——系统往往会给新的广告活动一定的流量红利和曝光扶持。

我们可以借此机会，让新活动跑出更好的数据，从而逐步替代和迭代那些效率下降的老广告组。

实测探索

瀑布流广告，我最近也在测，但是我发现或许有点问题，我给大家几个数据：

我先说明一下这个案例，A1是老组，有一定历史权重，投放策略和bid如上。这里面不出意料的就A4跑出了一些数据，A2,A3几乎无甚曝光。A4由于是高价组，跑了一些数据出来，但是acos表现很差，首页和其余位置表现都一般，加上pp位置还没转化，导致推高了ACOS, 而且它还有一个问题，就是干扰了A1的正常表现！就是原本A1老组设置的是低bid+动态+Tos, 是为了增加首页位置的流量，弱化ROS和pp位置，这个策略本身没有问题我认为，而且首页的CTR 很高，原本组的转化也接近30%，但是最近几天由于A4高价组的出现，2.47的bid，可能在一定时段会抢占了曝光，但是由于给的TOS比例不够，首页卡位可能不是到第一，导致转化又略差，可以看到A4组的消费cpc最高在2.95，A1的首页cpc可以去到3.3-3.4。上不去的结果，就是有一部分广告投放去到了ROS 和PP位，导致整体表现平平，不如A1，而且这两天还发现一个问题，就是A1组这两天数据不断下滑，我觉得是A4影响了A1的给广告竞拍，或

抢占了A1的曝光，导致最近两天A1几无数据。。

这是一个实地验证。欢迎大家互动区交流瀑布流玩法。

也有一个观察：

就是这种不同bid的瀑布流，可以设置不同的分时投放策略，比如平峰段上低价组去混，高峰出单时段，上A1这种动态卡位组。

这是一个策略， 很多ERP像赛狐是可以设置这种分时策略的，大家有兴趣可以研究哈，我比较懒，且产品还在推广阶段，我准备弃A4，还是主攻A1了，不然好不容易A1带起的大词权重，要功亏一篑了。

03/

广告管理心态：不要操作过频，等待归因！

现在大家操作广告的心态，普遍过于着急和浮躁。

我们都知道，SP广告的数据归因周期是7天，而SB和SD广告更是长达14天。但现实中，很多运营者几乎每天都在频繁调整广告——每天都在调广告，天天都在调广告！今天调低一点出价，发现数据不好，明天又调高一些，这其实是一个非常可怕的现象。

由于过度焦虑，我们紧盯着实时订单和广告数据。有时刚测试一个新词，或调整了某个组的出价，才跑了一两天数据不理想，就立刻降预算、降出价，急于干预。

结果就是：在数据样本还远未达到统计意义之前，我们就亲手“掐死”了测试中的策略。很多有价值的思路或关键词，根本没能撑到7天的归因周期，就被我们提前掩埋了。这非常可惜。

这番话不只是在提醒大家，也是说给我自己听的——因为我最近也犯了同样的错误。

我最近一个定位组的案例正好能说明这个问题。

这个组里定位了类目Top 10的ASIN，大约十来个。当时我正在跑BD，凭借价格优势，整体数据不错。其中有一个历史表现特别好的ASIN，由于对手定价是我两倍，过去总能稳定出单。在这个组里，我给它设置的出价是1.3美金，这也是全组最高的出价，因此大部分预算和订单都集中在了它身上。

在29号，这个组用20次点击换了7个订单，总ACOS 75%，而那个核心ASIN的ACOS更是低至61%，表现相当亮眼。

为了乘胜追击，我想让数据更上一层楼。于是我抬高了组内其他几个Top 10 ASIN的出价，认为自己在秒杀期间的价格优势同样能转化它们。其中一个我也设到了1.3美金，与原本的核心ASIN出价持平。

结果如下图所示，30号的数据非常惨淡：整个组只转化了3单，总ACOS飙升至89%。

最致命的是，那个原本表现最好的核心ASIN，我根本没动它的出价（仍是1.3美金），但它却几乎没了曝光，直接“消失”了。

这就是一个非常悲催的故事，应该叫“事故”！

所以我想通过这个案例告诉大家：调整广告，切忌过于频繁。

只要广告组的表现尚可，ACOS在可承受范围内，尤其当链接本身还不稳定时，就不要轻易去动它。我陪跑的一个基础团队也曾犯过同样错误——频繁调整新广告活动的出价，导致数据剧烈波动，最后都不知道从何优化了。。

我始终建议大家：搭建好广告架构后，核心是“多观察，少打动，尽量微调”。

比如我们可以设定一个明确的干预阈值，例如：

切忌在广告仅运行几天、样本数据不足时，就仓促做出大幅调整甚至直接关停，除非他的数据是跑的非常非常的差的情况下！在数据成熟前过早“判决”，是广告优化的大忌。我认为。

那么，正确的优化思路应该是什么？

以我这个组为例，既然Top 10 ASIN中有一个历史数据一直很好，而我又想测试其他ASIN的潜力，正确的做法绝不是直接在原组里批量调整出价。

正确的方法是：为新的目标ASIN单独开组。

我可以为那些想测试的、曝光不足的ASIN新建一个广告活动，同样从1.2或1.3美金的出价开始测试它们的数据。

这样做的好处是：

1. 隔离风险：新组的测试不会影响原有“现金牛”组的稳定表现。

2. 清晰对比：可以公平地对比新老组的数据，判断哪些ASIN真正值得投入。

3. 避免内耗：防止在动态竞价中，新提高的出价在组内相互竞争，导致系统竞拍紊乱。

我这次的教训就在于，大范围调整原组的出价，直接导致了原本表现优秀的ASIN失去了曝光。希望大家能引以为戒。

在上次赛狐的活动中，林飞也分享过同样的观察：现在很多运营的心态过于焦虑和脆弱，在广告管理上表现得非常“急脾气”，这种心态是十分不建议的。

我在此必须再次强调：尤其是在当下浮躁的大环境中，我们更要沉下心来，深度思考，从系统框架的层面去理解广告，只做必要的“微调”。

切忌动不动就“刮骨疗毒”，进行伤筋动骨的大手术。除非数据已经持续恶化到难以接受的程度，否则不要轻易全盘推翻。

如果确实需要进行大规模调整，也请回归我们文章开头提到的基本原则——优先采用“预算迁移法则”进行平稳过渡，这才是稳健的优化之道。

04/

广告优化策略3：从整体看局部

其实调整广告还有一个很重要的思路：不要总是陷在局部问题里。如果你总盯着单个广告组看，会觉得到处都是问题。但当你学会从总体数据出发，再回头检视局部时，你的判断就会准确得多。

这是什么意思呢？我们要明白，新品在不同阶段的转化率本身就是不稳定的。就像我在上期沙龙里说的，为什么你的转化率波动大？根本原因在于评价基数不够。在评价不足的情况下，亚马逊的流量分配是"轮盘展示"的逻辑（具体机制可以看我文末推荐的那篇算法分析文章）。

退一步说，即使我们的评价积累到一定数量，亚马逊每天的流量本身就有波动：有些类目前三天表现好，周四到周末下滑，这都很正常。系统会尽量把你的日预算消耗完，这就导致转化率时高时低，有时缩水也很正常。

当我们从总体视角来判断，就能理解：即使是表现好的广告组，转化率也会有波动；而表现差的组，波动可能更大。如果我们为了测试新词、新流量，就一定要给足预算和观察期——比如单个词至少积累50个点击，才能判断它是否适合我们的产品。

这就是从总体到局部的优化思路：在确保整体方向正确的前提下，给单个测试足够的耐心，而不是每天陷在一两个广告组的数据里纠结，频繁调整。只有这样，我们才能做出真正有意义的优化。

以上就是今天分享的广告优化策略和思路。方法再好，关键在于实践。知行合一，方出真知。

OK，本期分享就到这里，我们下次再见！

后记

原本上面就结束了，然后今天在看知无不言的时候，弹出一条通知：

然后我对这个帖今天一点印象没有，然后随手点进去，搜了一下我的名字，结果发现我两年前的一条互动回复，点赞32个，排行老二。回复的内容精华和今天文中的思想如出一辙。原帖也非常精彩，大家可以去看看：

https://www.wearesellers.com/question/79381?notification_id=68203515&rf=false&item_id=846513#!answer_846513

你发现了没有，这是不也是互联网的长尾效应！只要你留下了记录，人类的记忆会随着时间慢慢消逝，但是互联网的记忆却历久弥新，尽管在某些事上是会比较健忘的。。

（全文完）

About me

Hey，我是Bluesky 布鲁斯凯，一名跨境老兵，8年AMZ运营，不连续打工&创业者，勤思索，乐分享，善交友！

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最后想说一句“送人玫瑰，手有余香”。这些内容都是一字一句敲出来的，真心希望能帮到大家。

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