广告新公式：SP 关键词 × DSP 人群 × AMC 优化 = BSR+1

很久没有写广告架构的文章了，特别是对于——相对成熟产品的多广告组合型推广方案。

很高兴今天又看到一个服务的卖家拿下了服装小类目的BSR。时间很短，差不多只用了不到2个月，很幸运Seven陪同一起走过了整个过程。

这个过程中我们使用了几乎亚马逊所有的广告方式，从SP到SB到DSP、B+、P+、AMC等都有在同一个Asin推广中使用到，算是2026年亚马逊广告方案的一个组合体。

本文有点长，我尽量把我思路的细节分享清楚。

开始前，我们先来做三件事。

一、用“关键词×时间×地域”，先把流量地图画出来

对于一个受季节敏感性影响很强、又特别设计款式的服装类商品而言，客户公司的规模很大的产品设计自然是没有问题的。

那么时机是非常重要的一个环节。

裙子作为夏季产品，如果是北方的小伙伴，可能你会觉得销售周期在567月；但是南方的小伙伴可能会觉得裙子的销售是从3、4月开始的。

这其实就是地域感知上的差距（这点很重要，前两年我那个卖水弹枪的大哥在9月备货了3000过去，结果10月销量断崖下跌，作为汕头人的他很难理解为什么到10月人们都不下水了）。

所以我们先参考已有投放相似产品数据，抓取了同类产品2、3月美国销售的部分人群画像数据：

图片来源：亚马逊广告后台截图

在2026年2月，裙子类产品大多数销售在美国还是偏向于南方几个州。

为什么要抓这个？后续我会在文章里再次提到，一个节约广告费的关键点，请大家记住上面这张图，后续要考。

二、SP不再“广撒网”，变成“精准养词”

裙子是非标中的非标。

同一条碎花裙，有人搜“法式复古”，有人搜“海边度假”，有人搜“显瘦a字”。如果你只盯着“dress”这个大类词烧钱，ACOS很难看。

我们做法很“笨”，但很稳：

先扒词：把竞品TOP20的评论、QA、ABA报告全扒下来，按“场景+款式+人群”重新组词库。

同步建立一级词根dress，二级词根ladies dresses、womens dress，三级词根词库（词比较多，文章里我只举例写少量，往下的人群同理）。

同步建立AC词库，找到类目A.C词都在谁的名下，我们计划拿到哪些A.C词。

三、找对谁是你的竞争对手               

裙子这个类目，表面看大家BSR排名差不多，但其实背后流量结构完全不一样。你如果“见谁打谁”，预算根本不够烧。

我们用了三天时间，把类目前20名的对手扒了个底朝天。

先找到“谁才是你的真对手”？

很多人会在BSR里找和自己Asin相似的Asin定位为自己的竞争对手，这个裙子的客户刚开始也是这个认为的。

但我们用品牌分析报告的-热门搜索词发现一个有意思的事：

我们这款法式裙，买家最常比较的不是2月BSR前五名里的那两个大牌，而是另外三个价格区间、风格相似、但排名在10-15名的款。

替代购买数据也显示，我们的流失客户里，有相当一部分去了这几家。

这意味着什么？ 你的“真对手”不是排名比你高的，是抢走你订单的人。

如果盯着BSR前五打，可能白花冤枉钱；如果盯着替代购买数据里那几家打，每分钱都打在“夺回订单”上。

确定“真对手”之后，我们把每家的情况拉出来：他们主要靠哪些词出单？他们有没有打我们的品？他们有没有用DSP？

出单词我们围追，刻意提升CPC抢位置抢流量来降低它们核心流量词流量，使用DSP定向折扣券定向投给它们的7天加购物车人群来降低它们绝对订单量，对于A.C词则通过叠加手动精准方式提升我们的点击份额。

广告架构搭建

这三件事做完，接下来，我们就可以步入正题了，开始搭建广告架构。当时我给起了一个名字，就叫裙子大作战。

图片来源：广告架构脑图截图

（我们使用了近百个关键词，但是案例和策略中我懒得打字也为了方便大家阅读，我只挑选数个我觉得较为关键的作示例，以下均以此展示）

我把整个流量分为了3个层级，每个层级我们：

1、曝光品宣：获得更大的曝光流量，让看过我们的人，知道我们是个正经品牌，有完整的系列、有调性。

KPI：不看ACOS，看曝光量、品牌词搜索量有没有涨。

2、增量拉新：把那些已经知道有你，或者有潜在需求的人，拉进你的页面。

KPI：看点击成本、加购成本,看关键词排名。

3、转化收割：尽可能多的带来转化，降低竞争对手的购买人群。

KPI：广告投入产出比ROAS、A.C词点击/转化份额排名。

架构一：品宣和曝光

品宣曝光：我在SP上采用的策略和以往不同。

首先裙子和功能性标品有很大不同。卖钢化膜的，一定要顶Tempered  Glass+型号词的关键词首页。

但是这个Asin我们启动比较早。因此，在SP上，我把1级词去掉了，没有直接投放，而是把流量层级下移。从款式、材质、颜色women's casual dresses、cotton dresses for women、black dresses for women这些二级词开始做品宣投放。

以黑色连衣裙为例，它的搜索量有十几万，ABA也在五六百名，流量基数是足够的。

图片来源：第三方软件数据截图

图片来源：第三方软件数据截图

对于这些词，我采用的策略是低竞价+首页15%的BID方式，并没有过度去抢位置。（我个人观点一向是服装类目大词无需特别卡位）

图片来源：亚马逊广告后台截图

可以看到，我的CPC成本几乎控制在0.5以内。

同步的品牌广告我使用品牌+类目词低价曝光的品牌防御策略，XX women's casual dresses、 XX cotton dress等（XX是我们品牌）这里主要是为了避免我们自身品牌搜索人群跳出。

在DSP广告中，我们只拿了10%的预算做品宣使用，主要集中在上层人群品宣IM - Off-Amazon Women's Dresses Shoppers (约40M - 45M可识别用户）；IM - Fashion - Women - Clothing(Over 100M可识别用户）；IM - Dress Shop(Over 100M可识别用户）。

3个类目人群，人群基数足够大。 同时增加了Brand+对人群进行拓展【Amazon AI人群（对品牌/产品有兴趣的人群）】。

图片来源：DSP策略

我们花费了1133美金，获得了64万次曝光，综合曝光成本为1.73美金/1000人次（下图）

图片来源：亚马逊广告后台截图

在品宣这个层级，我们需要考虑的最多的就是如何通过最低的价格获得曝光和流量。

我们要做的其实就是为消费者种下一颗你产品印象种子，在多个案例中，对于品宣，DSP的Brand+功能效果显著。

架构二：增量和拉新

对于增量和拉新来说，我们使用了大量的预算来卡位。当然普遍集中在二、三级高转化长尾词。

二级关键词卡位：womens cotton dresses、cotton summer dresses for women、women's cotton dresses、v neck summer dresses for women、v neck summer dresses for women、v neck summer dresses for women等。

这里说的卡位并非无脑增加SP竞价的打法，更多时候我们会去参考：哪些词我们更有机会拿到A.C词？目前这些A.C词在谁手里？我们和他们的差距有多少？

核心点在于：广告我可以花，Acos可以高，但是位置我一定要占到，占到后去看我自然位是否有所提升。

这里做个小TIPS：为什么我这么在意A.C词？

简单来说，谁有了A.C词谁就占据了这个关键词带来的自然搜索流量的绝对优势。

A.C词和什么因素有关？很多卖家说销量。

其实不太对，你会发现很多排名几百的Asin依然可能有一些A.C词在手。

这里不卖关子：影响A.C词的两大因素是点击份额和转化份额。

除了自然搜索带来的点击和转化之外，目前Seven测试只有SP广告归因可以影响到它。其他的广告方式，包括以关键词定位的SB、SBV都不会对你的A.C相关的点击份额和转化份额带来直接的数据归因影响。

这也就是为什么我们卡位这么看重展示位而不是Acos的原因。根本目的是为了我在这个词下曝光位越靠前，可能带来的点击和转化越高，从而使我的点击份额和转化份额提高带动我的自然位提升从而撬动更多的自然流量占比！

为此，我们特意搭建了裙子类目的A.C词库：

图片来源：裙子AC词库

图片来源：裙子AC词库

整个类目节点，共有1087个A.C词，在哪个Asin下、点击份额多少、转化份额多少，我全部一清二楚（目前市面工具还只能看到某个Asin下有几个A.C词，整个类目维度来说还没有工具能拉取类目A.C词库，此报告为众合云创独家内部工具，目前只免费为众合云创企业服务客户、DSP投放生成）。

在拉新上，我使用的第二个工具是SBV。

视频投放最大的技巧其实就是利用视频的强记忆性。因此，我只挑选了特定的词配合特定素材进行投放，比如V领、红色修身、黑色包臀这种。请注意，词和视频是绑定的，这样才有强记忆性，而不是拿黑色视频素材去投放red red wrap dress这样的关键词。

在DSP上，拉新策略我用的就比较多了，因为拉新本身就是DSP核心功能之一。

对应的im人群：

  Girls' Casual Dresses类目+年龄段

  IM-keyword/Brand Keywords 浏览过该关键词/竞品品牌词的人群

  P+Customer Acquisition相似行为人群拓展

  P+综合购买意向

  AMC 最近7天looklike人群拓展-SA

  AMC 最近7天looklike人群拓展-DSP

和上面不同的是，在这个阶段， 我的预算集中给到了Performance Plus Prospecting和AMC的人群包。

Performance Plus Prospecting：

P+是通过人工智能驱动由原有访问人群+亚马逊一方人群信号对相似行为用户，进行定向追踪和拓展的自动化广告工具，我之前有文章介绍过它，文章名是<最新测试即将更新！亚马逊AI驱动人群型广告工具测试报告>。

这里需要更新：之前文章我写的是P+有3层人群，在2026年的3月，亚马逊再次更新了新的人群定向目标，比如我上面策略里提到的P+综合购买意向。

对于AMC，我们也使用它为我们生成了2种独特的人群包。最近7天look like人群拓展-SA（基于SA广告触达过的消费者多次点击你的人群）和最近7天looklike人群拓展-DSP（基于DSP广告触达过的人多次点击你的人群）。

这里我将SA和DSP分开投放最重要的点也是希望他们不要相互去抢。

因为SA这部分更多是即时购买意向，因此这部分我们需要高频触达，每天触达频次高达5-6次；对于DSP人群的looklike因为包含很多站外人群和种草人群，因此我们每天触达2-3次即可。

目前P+总体表现依旧非常在线。

图片来源：亚马逊广告后台截图

架构三：转化和收割

对于转化收割来说，SP常规的做法：弱品的Asin定向啊、宽泛词低价海量撞转化啊、本品品牌词+关键词定向这些我就不提了，大家都在用了，也没必要写在架构里。

我的架构里SP只写了一点，就是对于弱品A.C词的流量挤压.竞品A.C词black womens dress、summer work dresses for women、summer work dresses for women、cotton spring dresses for women等多手动精准叠加提升点击份额。

很多词，特别是比我弱点的品，或者我的点击份额和竞争对手很接近的词，我都会通过叠加手动精准的方式去提升我的点击份额。同时通过SD的ASIN定向的方式用我主推本品或者我店铺里的低价品去投放到它们五点、购物车下方去定向降低它们的转化份额，

当然，如果你开了DSP，也可以使用竞品 7DAYS 购物车加购，专门去投过去7天加了购物车的某一些竞争对手的人来拉低竞争对手的转化。

我称这招叫走别人的路，让别人无路可走 。以此种方式，尽可能的提升自身的转化份额占比，进而获得更多A.C词推荐， 拿到更多自然流量占比。

在SD上，转化收割必不可少的就是弱竞品的Asin定向了。这招我都教了3年了，还不会的自己去翻3年前的公众号文章。

最后DSP上，竞品7+购物车加购、AMC ATC not purchased、Click>=2 not Purchase、Brandsearch>=2 not Purchase、P+ Remarketing，都是必不可少的选项，如下图：

图片来源：亚马逊广告后台截图

这部分策略的目的主要就是为了获得更多订单，我们核心关注点也就是投入产出比。哪个转化效果好，在转化收割上就持续加码增加预算，以此达成快出单、多出单的效果。

转化策略P+Remarketing产出效果展示（下图）：

图片来源：亚马逊广告后台截图

在我们很幸运拿到DSP正式席位之后，我就一直想做点我们和其他同行不一样的事。

在单纯的DSP投放上，这几家前辈每一家都有我们学习和借鉴的闪光点。但是如果谈到SA优化，那么SA才算我们唯一可以拿出来做对比的优势。

所以回头看看这两个月，我们其实就干了一件事：把SP、DSP、AMC这三样东西，从“各干各的”变成了“一起转”。

SP关键词负责的是“场”——把精准的词养出来，把A.C词的点击份额啃下来，这是地基。

DSP人群负责的是“人”——把站内那点种子人群放大到全网去捞，用P+、IM、AMC人群包把“长得像的人”拉进来，这是增量

AMC优化负责的是“连接器”——把SP和DSP的数据串起来看？谁在种草谁在收割？人群有没有重叠？预算该往哪挪？这是衡量器。

当然在这个过程中SB、SD广告也都发挥了它们最大的功能价值作为辅助，这套组合拳打下来：2个月，BSR第一！

当然，中间也有踩坑的时候。比如刚开始AMC人群包配置错了、数据对不上，浪费了两周。

裙子得有个很重要的颜色词人家把的很死，怎么都拿不下，最后一狠心首页BID+了120才拿下广告位第一。到现在也只是广告位第一，自然位还没拿到，受它影响小类排名还在前5浮动。但是我觉得这些都是小插曲，都是必不可少的“学费”，走过了，也就积累了经验，形成了自己的方法论。

封面来源/图虫创意

（来源：七号笔记）