如何直击用户需求？商品Listing优化案例详解

Listing是新品的门面，是顾客对你商品的“第一印象”，它能让顾客对你的新品产生兴趣。但如何为新品打造出一个高转化的Listing呢？

亚马逊通过大量分析，总结出商品详情页影响广告效果的几个核心要素，利用机器学习模型，为你分析广告ASIN，提出明确的商品详情页改进建议，助力优化新品Listing。

查看广告ASIN的Listing建议后，可以点击每条建议后面的跳转链接，即刻跳转至编辑页面修改信息。

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满足条件的广告主还可以通过邮件接收Listing建议提醒，收到邮件后点击跳转卖家平台就可以查看改进建议。

卖家除了在系统建议的基础上优化新品Listing，还可以根据曝光数据自行排查Listing的问题，更好地提升新品广告表现。那如何手动找Listing问题并打造新品广告矩阵？我们来看看Shawn老师的经验分享！

以下内容仅代表卖家个人观点和数据

仅供参考，不代表亚马逊官方建议

通过商品推广的「曝光量」数据来判断，并排查Listing出现的问题。例如，新品上架后，发现广告ASIN的曝光并不高。

因为顾客跟商品的第一次“接触”是标题和描述，我们优先调整标题。这里提醒下大家，标题要写实和有吸引力以外，还需要强调重点。因为移动端和电脑端的显示差异，部分标题很可能会被隐藏，所以我们写标题可以把重点前置，保证关键信息的露出，更好地吸引目标用户。

点击下方视频可以查看《标题和五点描述的调整建议》哦！

新品Listing优化后，大家可以按自身业务情况，选择合适自己的广告策略，并分配合理预算。

如果还想继续了解两类广告策略，可以点击以下视频继续了解：

除了优化新品Listing和打造适合自己的广告矩阵，卖家还需要继续通过广告A/B测试不断优化，这样才能让新品广告效果越来越好。

自动和手动优化Listing的操作get到了吗？在推广新品的卖家们不妨实操试试！借助系统和自助广告数据分析排查Listing问题，再逐个击破，让新品收获高曝光。再配以合理的广告投放策略，实时调整，让新品“出圈大卖”！

数据来源：

[1]亚马逊研究，全球，2022年7月1日至12月31日。该数据基于过往结果，并不代表未来效果。

[2]亚马逊研究，全球，2022年7月1日至12月31日。该数据基于过往结果，并不代表未来效果。

封面/图虫创意

（来源：亚马逊广告）

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