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站外引流大神支招:如何通过Facebook给亚马逊卖家带来更多review

亚马逊卖家如何批量、流程化、并且避免触犯Facebook平台规则的获取评论?

站外引流大神支招:如何通过Facebook给亚马逊卖家带来更多review

站内和站外的流量,亚马逊站内PPC的流量和Facebook的流量相比,到底哪个效果好?这个问题的答案,雨果网观察员,职猎豹移动前海外事业部渠道优化总监刘晓川给出了很好的回答。

从整体的趋势来看,现在亚马逊站内流量的整体竞争会导致站内PPC成本上升,尤其在近几年翻了好几倍,致使商品的整体毛利率在下降,以及广告ROI也呈走低的状态,因此越来越多的亚马逊卖家会从外部寻求流量,而不仅是从内部买流量。

刘晓川并不认为Facebook能够完全替代亚马逊站内流量的,它仅仅是亚马逊站内流量的补充。因为从流量的逻辑上来说,亚马逊的站内流量整体的转化率是高于Facebook的,但是投入产出比并不一定比Facebook好。

举个例子,亚马逊站内的PPC流量跟经常用到主流流量媒体非常像,比如谷歌流量,但如果将谷歌的流量与Facebook流量拿来比较:

谷歌的广告流量逻辑是发起问题,满足需求。即用户会发起提问,搜索引擎回答用户问题。

Facebook的广告逻辑是深谙喜好,影响决策。广告主想把相关度较高的广告内容推送到这些受众的信息流,就像出门去坐地铁时,看到地铁的一则广告,这个广告有可能符合用户的需求,如果这则广告是关于女性内衣的广告,可能对女性受众有用,对男性受众只是养眼而已。

其实Facebook就可以做到非常精准地筛选部分的客户,但跟谷歌、亚马逊PPC流量很大的区别就是用户并不一定在那个时刻对特定的商品一定有需求。Facebook仅仅是知道用户有可能喜欢它,买与不买取决于用户。Facebook只能尽可能保证一件事,就是尽可能把一个相关度很高的广告内容推送给用户,且用户有很大的几率对这则广告内容做出响应,因为推送的广告内容跟用户兴趣是高度契合的,这就是Facebook在技术上一直不停优化的方向,也叫相关度,用户收到的广告跟用户自身兴趣标签的相关度,如果相互的相关度越高,就说明广告系统越先进。

为什么亚马逊PPC流量转化率很高,但是ROI并不一定能够打赢Facebook?

刘晓川以具体案例分析到,100美金的广告预算,在亚马逊站内5元一次点击,可以买到20个点击,站内广告按10%的转化率来算,最终可以产生2个订单;同样100美金的广告预算,针对产品感兴趣的受众推广之后,投在Facebook上只要0.4元每次的点击,可以买到250个点击,站外引流按1.2%的转化率来算,最终可以带来3个订单。两者对比,最终的利润效益,显而易见,站外引流更胜一筹。

如何利用Facebook收集好评?

首先,刘晓川提到人肉获取好评的三种方式,第一种是卖家通过人肉找亚马逊运营人员或销售人员。即在Facebook上逐一地找客户聊天,或以建一个群组的方式,告诉老客户你有一个东西可以送给他们,然后留好评。第二种是专门找刷评的服务机构。

但这些方式都有一定的局限性,第一,如果被亚马逊判定为职业买手的人,这部分人即便是给了好评也不会添加到VP标签;第二,如果大规模联系一些专门刷评的乙方公司,是没有办法完全屏蔽职业买手,不管是老客户的资源还是你找第三方公司,这种资源很快就会陷入一个瓶颈,会很快地发现刷评的资源不够用了。以上两种方式都是依赖于人肉,不可以规模化、可标准化、流程化的操作,因此短时间内会遇到瓶颈的。

第三种是与Facebook平台政策相关的,如果你不停人肉地向老客户发起对话、发出邀请或拉别人进群,你会发现Facebook帐户很快会被封掉,甚至现在还出现一个情况,如果你是刚开始使用Facebook,会发现自己什么都没有干,帐户就已经被封掉了,原因是你使用的VPN是免费的。

那么亚马逊卖家如何利用Facebook的流量?实际上关于获取评论,有三个关键词:批量、流程化、避免触犯平台规则。那么如何批量、流程化、并且避免触犯平台规则的获取评论?

要获取评论,必须要突破四个大瓶颈。

一是如何识别职业买手。你可以看到每一个留评客户都有个人资料的页面,你可以通过客户的个人资料页总结出一些信息,判断哪些客户是不符合要求的,你不需要与其建立联系,毕竟这些客户即便留好评了,但对于你而言也是没用的。

那么标准是什么?一、Facebook名字起得乱七八糟的,或是拼音,一看上去就很可疑。二、是否有过多五星好比;最近几个好评是否是Verified Purchase;在亚马逊平台的购买是否过于频密;是不是过于热心留下图文并茂的好评;或者全部是差评;是否是老帐号;最高的评价发生在什么时候;所购产品平均客单价是否和最近的产品偏离太远;以及合理的消费力,比如之前购买打折促销类的商品,最近突然买几千美金的东西,这种就属于反常账号了。

关于亚马逊评估客户的评价是否有效?其实对于有效性的评估是非常复杂的系统。你可以从客户详情页总结出一些规律,告诉运营人员以后筛选出可以合作留评价的人,按照这个标准进行筛选。

二是第三方买手资源很快耗尽怎么办?如果用Facebook流量媒体给亚马逊的网站进行流量导入,实际上Facebook提供了三个选择。第一个是核心受众;按照既有潜在目标的条件来筛选。包括潜在客户所属国家地区、年龄层、偏好等,Facebook会直接帮你筛选出来,就像你到图书馆,直接在偌大图书馆搜索要哪本书,什么时候出版,作者是谁,按照这样的条件Facebook会直接给出检索结果,是非常精准的筛选器的模型。第二个是老客户做类似受众;亚马逊给你的数据是客户姓名、地址、邮编等信息,而手机和邮箱基本上拿不到,但即便如此,你也可以拿着客户的姓名、地址,将这部分的信息导入Facebook,匹配度可能是在20%-30%,意味着如果有100个老客户,便有20-30个收到你们的广告。甚至基于这些老客户在Facebook寻找类似的客户,这就是类似受众。第三个是近期高转化新客户做类似受众。如果发现第一种方式筛选出来的客户转化很高,也可以做成类似受众的种子,按照新客户找。对比人工来说,如果用广告方式找,就是批量找。但如果是人肉聊天拉客户,一天工作12个小时,不用吃饭睡觉上厕所,天天在聊天,一个月能够成功的产出,能够聊到60个人已经极限了。但是就Facebook广告而言,展示基数是千次展示,就是传达给精准客户什么样的信息,比如你现在有这样的产品,可以送给客户,客户只需要参加你的活动,下单之后给好评,并且把亚马逊的定单信息留下便可获得礼品。这种规模就好比请一个客服人员,一个月7000元薪资,大约1000美金。按照Facebook 8美金一个千次展示,就是125个千次展示,这时候相当于通知了12.5万人,意味着同样7000元的成本,一个是用Facebook通知了12.5万人,一个是客服跟60个人成功聊天,哪个转化率大显而易见。

三是效率可控。

四是规模可控谈到怎么做到效率可控和规模可控,这可以通过Facebook付费广告实现。因为Facebook的平台90%以上的收入来源都是广告收入。你如果不通过广告,而是拉人聊天,在Facebook看来就是绕过付费广告,尝试用免费的方式做广告,而且他们的广告并不一定对他们的客户是友好的,问题就是在不交保护费的情况下在骚扰他的用户。这种方式触犯Facebook的政策,你的帐户就会面临被封的风险。

如何做到批量的,效率可控的,规模可控的?需要涉及到一个广告制作的流程和话术的设计。

站外引流大神支招:如何通过Facebook给亚马逊卖家带来更多review

这页是Facebook现有的广告目标,如果使用Facebook的广告系统,第一个步骤就是选择广告目标,但亚马逊会用到的广告目标只有右边三个,一个是访问量、目录促销及转化率。但把Facebook流量导入到中间页再落到亚马逊,效果未必可观。毕竟Facebook的流量没有亚马逊站内流量那么精准,转化率没有那么高。如果将Facebook流量直接导入亚马逊会出现一个情况,一方面亚马逊不知道这些流量是你购买的,另一方面Facebook会认为你浪费平台那么多流量才转化100个点击,比如250个点击转化率为1.2%,如果按照PPC的广告转化率是10%,意味着你浪费Facebook这么多自然流量,且整体转化率也很低。

因此如果要把Facebook流量直接导入到亚马逊平台。一般需要有一个中间页过滤,只有强意向的用户导入亚马逊才会下单。当然你可以在中间页放一些优惠券等信息,让用户在中间页领到优惠券再跳转到亚马逊平台购买,并且你可以在中间页面上传些类似于视频、更多元化的展示内容。实际上解决了通过影响转化率的方式,提高自然排名。

目前最流行的做法之一是销售线索广告。在Facebook上叫潜在客户开发。即批量流程化获取潜在客户。比如你可能销售钥匙扣,为此制作了一个Lead广告,你的老客户或精准客户便会看到相关信息,如果你告诉用户,只要他们下单好评,并把亚马逊单号发给你,即可免费获得钥匙扣。接着你的客服只需要根据单号查询是否有好评记录,再给返现,这种流程实际上很简单。值得注意的是,你在Facebook广告可设置需要向客户获取的信息,比如邮箱、电话信息,并且邮箱和电话是Facebook自动帮用户填好的,用户不需要任何键盘的操作,只需点击发送按钮。Facebook直接调取用户自填的信息,让客户确认要不要将这些信息发送给亚马逊卖家。这种方式让客户的操作成本降到很低,无论是用手机,还是电脑,点击按键便可发送出去。

简言之,如何批量、流程化、并且避免触犯平台规则的获取评论,刘晓川概括为以下三点:批量,卖家可以用付费线索广告完成;流程化,可以用筛选和话术,尤其是客服与广告内容的话术进行流程化操作;避免触犯平台规则,卖家可通过学习平台政策来规避。

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