Amazon Ppc Campaign

Amazon PPC 广告系列优化 📢

从零开始构建盈利的PPC广告系列结构，或使用数据驱动的竞价调整审计和优化现有广告系列。无需API密钥 — 开箱即用。

两种模式

功能

• ACoS财务框架：从产品利润率计算盈亏平衡ACoS、目标ACoS和最高CPC — 这是每个竞价决策的基础
• 广告系列架构设计：构建结构化的自动 → 广泛 → 精确漏斗，各广告系列之间有适当的负关键词隔离
• 关键词分组：将关键词组织到广告系列分组中，基于置信度级别分配匹配类型和初始竞价
• 竞价优化：应用基于ACoS的竞价调整规则（根据ACoS范围按百分比削减/增加）
• 关键词漏斗分析：识别迁移机会（自动→广泛→精确）和浪费支出（高点击零销售词）
• 负关键词管理：生成种子列表（跨广告系列、不相关词、通用浪费修饰词）并从搜索词数据持续添加
• 搜索词报告分析：解析用户提供的广告系列数据以发现盈利词、浪费词和优化差距
• 竞品ASIN定向：构建针对竞品产品页面的产品定向广告系列
• 集成链：与 amazon-keyword-research 配合获取关键词输入，与 amazon-listing-optimization 配合进行上架前listing质量检查

使用示例

模式A — 构建新广告系列

我正在亚马逊美国推出便携式榨汁杯。价格：$39.99。产品成本：$8，运费：$3，亚马逊费用：$7.50。这是我的关键词：portable blender, personal blender, smoothie maker。帮我构建PPC广告系列结构。

使用 amazon-keyword-research 为"bamboo cutting board"找关键词，然后构建PPC广告系列结构。产品成本$6，售价$29.99。全新产品上架。

我想为我的狗T恤做广告（ASIN B0D72TSM62，价格$5.99，成本$2）。看看竞品 B0CMD17929 和 B0B76519ZG，提取他们的关键词，然后帮我构建PPC广告系列。

模式B — 优化现有广告系列

我的PPC ACoS是58%，目标ACoS是30%。我有3个广告系列：自动（$800/月，ACoS 67%）、手动广泛（$1,100，ACoS 48%）、手动精确（$500，ACoS 33%）。产品利润率是54%。帮我优化。

这是我的搜索词报告 [粘贴CSV数据]。盈亏平衡ACoS是40%。找出浪费的支出，告诉我哪些要加负、哪些要迁移。

每周PPC检查：这是本周的搜索词及点击和销售 [数据]。为10+点击无销售的添加负词，为2+订单的迁移到精确。

简短提示也可以

帮我为我的产品B0D72TSM62设置PPC

我的ACoS太高了，帮我解决

我想开始在亚马逊上做广告

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此技能如何收集信息

用户很少一开始就提供所有信息 — 他们也不需要。此技能遵循渐进式信息收集方法：

第一步：从提示中提取。 解析用户已提供的任何内容 — ASIN、价格、ACoS数字、广告系列名称、关键词等。

第二步：自动发现。 如果给出ASIN，运行捆绑的 scripts/fetch-competitor.sh <ASIN> 获取价格、类目、BSR和竞品上下文。此脚本处理亚马逊的反爬虫保护。如果用户提到产品类型但没有ASIN，使用 web_search 了解市场。

第三步：识别差距。 将您拥有的与所需内容进行比较（参见下方模式A第一步和模式B第一步的要求信息表）。专注于对进行关键的内容：

• 模式A关键：产品成本（计算ACoS）+ 每月广告预算（确定广告系列规模）+ 关键词或竞品ASIN（构建广告系列）
• 模式B关键：当前ACoS + 利润率（了解差距并设定目标）

第四步：一次综合跟进。 仅询问缺失的关键项 — 在一条对话消息中，而非问卷：

模式A示例：
"我找到了您的产品 — Paiaite Dog T-Shirt，亚马逊上$5.99。为了构建您的广告系列，我需要三样东西：
  1. 您的单位产品成本（以便计算盈亏平衡ACoS）
  2. 您的每月广告预算（以便正确确定广告系列规模）
  3. 任何目标关键词或竞品ASIN？（或者我可以为您研究）"

模式B示例：
"好的 — ACoS太高了。为了给您具体操作，您可以分享：
  1. 您的利润率（或产品成本，我会计算）
  2. 您正在运行哪些广告系列及其大致ACoS？
搜索词报告数据是加分项但非必需开始。"

第五步：受阻时使用估算。 如果用户无法提供某些内容（例如不知道确切费用），使用合理的类目估算并明确注明假设。永远不要为了等待完美数据而阻止进度。

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关键概念

三个公式驱动此技能中的每个建议。它们在此介绍并在模式A第二步（构建）和模式B第二步（优化）中应用。

盈亏平衡ACoS = 广告支出前的利润率。如果您的产品售价$40，亚马逊费用后成本为$15，您的利润率为$25/$40 = 62.5%。在62.5% ACoS时，您将所有利润用于广告 — 盈亏平衡。

目标ACoS = 盈亏平衡ACoS − 期望利润率。广告后想要25%利润？目标ACoS = 62.5% − 25% = 37.5%。

关键词漏斗 = 核心PPC优化循环，在第一步A4/A6（构建）和第一步B3（优化）中应用：

自动广告系列（发现新词）
    ↓ 2+订单的词
手动广泛（以更广泛匹配测试）
    ↓ 2+销售的词
手动精确（精确扩展赢家）

每步：将迁移的词作为负词添加到源广告系列以防止重复支出。

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模式A工作流 — 构建广告系列结构

第一步A1：收集产品信息

需要以下详情。许多可以自动提取（参见上方"此技能如何收集信息"）— 仅询问真正缺失的内容。

第一步A2：计算ACoS目标

使用关键概念中的公式，计算管理所有竞价决策的财务框架：

📊 PPC 财务框架

售价：                   $39.99
总成本：                 $18.50（产品$8 + 运费$3 + 亚马逊费用$7.50）
广告前利润：             $21.49
利润率：                 53.7%

盈亏平衡ACoS：         53.7%（将所有利润用于广告）
目标ACoS（成熟）：      30.0%（保留约24%利润率）
目标ACoS（启动）：      50.0%（激进 — 前4-8周可接受）

目标ACoS下最高CPC：    $1.20（按10%转化率）
公式：最高CPC = 售价 × 目标ACoS × 转化率

如果用户不知道转化率，使用类目基准：10-15%为平均值。

第一步A3：收集关键词

关键词可以来自三个来源（使用一个或组合）：

1. 来自 amazon-keyword-research：先运行关键词研究，然后将排名后的关键词列表输入此技能。 2. 来自竞品ASIN：用户提供1-3个竞品ASIN → 对每个运行 scripts/fetch-competitor.sh <ASIN> → 从他们的标题和五点中提取关键词。脚本返回标题、品牌、五点、价格、类目、BSR和评论数。 3. 来自用户列表：用户提供自己的关键词（例如来自Helium 10、搜索词报告或手动研究）。

另外，使用亚马逊自动完成扩展关键词：curl -s "https://completion.amazon.com/api/2017/suggestions?mid=ATVPDKIKX0DER&alias=aps&prefix=<URL-ENCODED-KEYWORD>" | python3 -c "import sys,json; [print(s['value']) for s in json.load(sys.stdin).get('suggestions',[])]"

第一步A4：构建广告系列结构并分组关键词

默认：4个广告系列。 这是新产品上架的标准结构：

如果预算紧张： 先启动优先级1+2（自动 + 精确）。一周数据后添加优先级3。有竞品ASIN时添加优先级4。

将关键词组织到这些广告系列分组中：

参见下方输出格式部分的模式A输出模板，了解每个广告系列关键词分组的确切格式。

第一步A5：设置初始竞价

最高CPC（从第一步A2）是您的盈利上限 — 不是您的实际竞价。实际竞争竞价取决于类目和关键词竞争。

如何推荐竞价： 1. 计算最高CPC作为财务 guardrail（您能承受的） 2. 对于实际起始竞价，告诉用户在Seller Central创建广告系列时检查亚马逊的建议竞价范围 — 这反映真实竞价数据 3. 如果亚马逊建议竞价 > 最高CPC，标记差距并解释：要么接受亏损（排名上架）、提高产品价格，或跳过该关键词

当您没有建议竞价数据时，使用这些类目相对起始点：

重要： 这些是起始点。真正的优化在1-2周数据后进行 — 根据每个关键词的实际ACoS进行调整。

第一步A6：构建负关键词种子列表

上线前生成初始负关键词列表。三种类型：

1. 跨广告系列负词：将所有精确广告系列关键词添加为广泛和自动广告系列中的负词（防止内部竞争 — 这是关键概念中的关键词漏斗隔离）。 2. 不相关词负词：与您的产品共享词汇但类别/意图错误的词。例如"bamboo cutting board"：

• 错误材质："plastic cutting board"、"glass cutting board"
• 错误产品："cutting board oil"、"cutting board stand"
• 错误意图："how to clean cutting board"、"cutting board DIY"

3. 通用浪费负词：常见的低意图修饰词："free"、"cheap"、"used"、"DIY"、"review"、"reddit"、"how to"

第一步A7：生成广告系列蓝图

将第一步A1到第一步A6的所有内容编译成最终交付物。遵循下方输出格式部分的模式A输出模板。

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模式B工作流 — 优化现有广告系列

第一步B1：收集广告系列数据

需要以下详情。遵循相同的渐进式收集方法 — 首先从用户提示中提取，然后在一次跟进中询问缺失的关键项（参见上方"此技能如何收集信息"）。

第一步B2：效果审计

使用关键概念中的ACoS公式，从五个维度分析：(1) 财务健康 — 盈亏平衡vs当前ACoS、每月盈亏；(2) 广告系列效率 — 各广告系列ACoS，带🔴🟡🟢状态；(3) 关键词效果 — 按盈利/边缘/无利可图/零销售将关键词分组；(4) 预算分配 — 支出与收入成比例吗？建议调整；(5) 错失机会 — 未在手动中的转化词、高支出零销售词无负词、资金不足的赢家。

第一步B3：关键词漏斗分析

将关键概念中的关键词漏斗应用于用户的实际数据。三个操作：

• 向上迁移（2+订单）：自动 → 精确或广泛 → 精确。作为负词添加到源广告系列。
• 添加负词（10+点击，0销售）：在源广告系列中添加为负精确或负短语。
• 观察列表（<20点击）：数据不足 — 标记供下次审查周期。

第一步B4：竞价调整

对20+点击的关键词应用基于ACoS的竞价调整（统计显著性最低要求）：

• ACoS > 200%：削减竞价30-50%
• ACoS 100-199%：削减竞价20%
• ACoS 目标+10%到99%：削减竞价10-15%
• ACoS在目标附近（±10%）：不变
• ACoS低于目标：增加竞价10-20%
• 10+点击0销售：暂停关键词

输出表格：关键词 | 当前竞价 | 当前ACoS | 新竞价 | 原因

第一步B5：生成优化行动计划

将第一步B1到第一步B4的所有内容编译成优先排序的行动计划。遵循下方输出格式部分的模式B输出模板。

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输出格式

主要交付物始终是可操作的广告系列计划，卖家可以直接在Seller Central实施。

模式A输出 — 新广告系列蓝图

# ✅ PPC 广告系列蓝图 — 准备实施

## 财务框架
售价：$XX.XX | 广告前利润：$XX.XX | 盈亏平衡ACoS：XX%
目标ACoS（启动）：XX% | 目标ACoS（成熟）：XX%
最高CPC：$X.XX（按XX%转化率）

## 这些广告系列如何协同工作

标准：4个广告系列。如果预算紧张，先启动P1+P2，之后添加其余。

  自动 (P1) → 发现新的搜索词        ↓ 2+订单的词
  广泛 (P3) → 以更广泛匹配测试关键词 ↓ 2+销售的词
  精确 (P2) → 最佳关键词，最低ACoS
  产品定向 (P4) → 在竞品页面做广告

独立广告系列防止内部竞争（避免自我竞价）。

模式B输出 — 优化报告

# ✅ PPC 优化操作 — 准备实施

## 优先级1：立即执行负关键词（今天做）
在各自广告系列中添加为负精确：
  广告系列"[名称]"："词1"、"词2"、"词3"
  广告系列"[名称]"："词4"、"词5"
预计节省：$XXX/月

## 优先级2：关键词迁移（本周）
迁移到手动精确（并在源中添加为负）：
  "[关键词]" 从自动 → 精确，竞价：$X.XX
  "[关键词]" 从广泛 → 精确，竞价：$X.XX

## 优先级3：竞价调整（本周）
  "[关键词]"：$X.XX → $X.XX（ACoS XX% → 目标XX%）
  "[关键词]"：$X.XX → $X.XX（增加 — 在XX%盈利）
  "[关键词]"：暂停（XX点击，0销售）

## 优先级4：预算重新分配（下周）
  自动：$XX/天 → $XX/天（减少 — 效率低）
  精确：$XX/天 → $XX/天（增加 — 最佳ACoS）

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持续管理和集成

设置后，提供每周提醒（cron/心跳）：搜索词分析 + 竞价调整 + 每月全面审计。建议技能链：amazon-keyword-research → amazon-listing-optimization → amazon-ppc。广告投放前始终检查listing质量。更多技能：Amazon-Skills | eCommerce-Skills

局限性

• 关键词研究和竞品分析依赖外部工具和数据源
• 实际效果受市场变化、竞争行为和算法调整影响
• 建议基于行业最佳实践，具体情况可能需要调整
• 需要用户持续监控和优化以获得最佳结果

Amazon PPC 广告投放优化 — 原理详解

概述

本工具是 Amazon 站内广告（PPC）的完整策略引擎，支持两种模式：为新产品构建广告架构（Mode A），和对现有广告进行数据驱动优化（Mode B）。核心基于 ACoS（广告销售成本率）财务框架和关键词漏斗模型。

核心原理

1. ACoS 财务框架 — 所有出价的基石

三个核心公式决定了每一个广告决策：

利润率 = (售价 - 产品成本 - 运费 - Amazon佣金 - FBA配送费) / 售价

盈亏平衡ACoS = 利润率
  → ACoS = 利润率时，广告支出恰好消耗全部利润，不赚不亏

目标ACoS = 盈亏平衡ACoS - 期望利润率
  → 例如：利润率53.7%，期望保留25%利润 → 目标ACoS = 53.7% - 25% = 28.7%

最大CPC = 售价 × 目标ACoS × 转化率
  → 这是出价的天花板，超过这个值就亏钱

实际应用：如果售价 $39.99，目标ACoS 30%，转化率 10%，则 Max CPC = $39.99 × 0.30 × 0.10 = $1.20。任何超过 $1.20 的出价在当前转化率下都是亏损的。

2. 关键词漏斗模型 — PPC优化的核心循环

自动广告 (Auto Campaign)
  │  Amazon自动匹配搜索词 → 收集买家真实搜索行为数据
  │  筛选条件：产生2单以上
  ↓
广泛匹配 (Manual Broad)
  │  测试关键词的更多变体和长尾词
  │  筛选条件：产生2单以上
  ↓
精准匹配 (Manual Exact)
  │  最高控制力、最低ACoS、放大赢家
  │
  └── 关键操作：每上移一级，必须在原广告中添加否定关键词
      防止自己跟自己竞价（内部竞争）

为什么需要4个独立广告活动：如果同一个关键词同时出现在Auto、Broad、Exact中，Amazon的竞价系统会让你的广告互相竞争，抬高CPC。独立广告 + 否定关键词隔离是避免内部竞争的标准做法。

3. 广告架构设计

新产品默认使用 4 广告活动架构：

预算分配原则：

• 自动广告：收集数据，预算适中
• 精准广告：ACoS最低，预算占比最大
• 广泛广告：测试性质，预算较小
• 商品投放：可选，视竞品ASIN可用性而定

4. 出价调整规则

基于ACoS的标准化出价调整（需要20+点击才有统计意义）：

5. 否定关键词策略

三类否定关键词，在广告启动前就应设置：

跨广告否定：将精准广告中的所有关键词添加到自动/广泛广告中作为否定词，防止内部竞价。

不相关词否定：与产品共用部分词汇但意图或品类完全不同的词。例如"竹子砧板"的否定词：塑料砧板、玻璃砧板、砧板油、砧板架。

通用浪费词否定：低购买意图修饰词：free、cheap、used、DIY、review、reddit、how to。

6. 搜索词报告分析

优化模式（Mode B）的核心是对搜索词报告的三类处理：

7. 渐进式信息收集

工具不会一次性要求所有信息，而是分步获取：

用户输入 → 提取已有信息 → 自动发现（ASIN抓取） → 识别缺失项
  → 仅询问关键缺失项（一次性，非问卷模式）
  → 无法获取时使用合理估算值并标注假设

8. TACoS（总广告销售成本率）

TACoS = 总广告支出 / 总销售额

区别于 ACoS（仅衡量广告部分的效率），TACoS 衡量广告对整体业务的杠杆效应。健康的 TACoS 通常 < 10%，说明广告在合理成本下有效推动了整体销售增长。

使用流程

新品投放（Mode A）：

1. 提供产品成本、售价、月度广告预算 2. 计算盈亏平衡ACoS和目标ACoS 3. 收集关键词（自研/竞品/关键词工具） 4. 构建4层广告架构 5. 设置初始出价和否定词 6. 按照Day 1/3/7/14/21的时间表执行和调整

广告优化（Mode B）：

1. 提供当前ACoS、利润率、各广告活动数据 2. 5维度性能审计 3. 关键词漏斗分析 4. 出价调整 5. 生成周度行动计划

数据来源

本技能的数据来源分为三类：抓取数据、API数据和用户提供的财务数据。通过内置脚本 fetch-competitor.sh 抓取Amazon竞品商品页面，提取价格、品类、BSR、评论数量等公开信息，用于竞品分析和市场定位。关键词扩展方面，直接调用Amazon自动补全API（通过 curl 请求 completion.amazon.com/api/2017/suggestions 接口），并用 python3 内联代码解析JSON响应获取关键词建议。市场概况信息通过 web_search 搜索引擎获取。

核心财务数据（产品成本、售价、月度广告预算、各广告活动的ACoS、点击量、花费、销售额等）无法通过公开渠道获取，必须由用户从Amazon Seller Central后台导出后手动提供。本技能基于用户提供的财务数据计算盈亏平衡ACoS、目标ACoS和最大CPC等关键指标，并据此生成出价建议和广告架构方案。转化率数据默认使用品类平均值估算，用户可提供实际转化率以获得更精准的建议。

局限性

• 无法直接访问 Seller Central 或通过API执行操作
• 无法获取实时竞价数据
• 出价建议基于财务公式，未考虑竞品竞价动态
• 转化率使用品类平均值估算，实际转化率因Listing质量差异很大