2020下半年，哪些时候较适合做亚马逊站外引流？

在亚马逊站内竞争处于白热化，站内广告成本不断攀升，站内流量已达瓶颈的现状下，如何拓展流量来源，获得更多销量增长是每个亚马逊卖家面临的难点。

在这种情况下，越来越多的卖家将眼光放到站外，开始尝试挖掘站外流量。

但经常会有卖家疑惑，我应该在什么时候开始站外引流，应该采取哪种引流方式？其实根据产品类目的不同，站外引流的目的不同，所处的销售时期不同，所选择的站外方式也不尽相同。

什么时候适合做站外引流?

1.站内广告打不上的时候

做运营时间长的亚马逊卖家肯定碰见过，好好的站内广告每天可以烧10-20美金的，突然花不出去了。

遇见这种情况，多半是因为你的ASIN表现差了，亚马逊把广告坑位给别人了，这个时间通过站外出单，可以帮你把提高出单和转化率，快速帮你把广告的坑位重新夺回来。

2.销量突然下降的时候

我们有的时候就是碰见某个ASIN出单很稳定的，但是某天突然销量下降了，这个时候你需要通过站外拉一拉排名，然后加大下广告了，不然沉下去再上来就不容易了。

3.旺季

比如即将到来的Prime day，平台流量爆发的时候，还有开学季、万圣节，黑五等等节日，都是我们做站外推广的好时机；

在亚马逊都在强力推广的这个阶段如果顺势而为进行站外推广，会有事半功倍的效果。不管站内站外，都要懂得借助平台的流量。

4.秒杀前1-2天的时候

大家都知道秒杀的效果和平时的排名关系太大了，一个没有销量的产品想通过秒杀爆单是不可能的，这个时候就需要站外先给你拉动下销量。

5.打爆款的时候

很多大卖打爆款的前期都是刷大量单，但是刷单不能带来高曝光率和高点击率，这个时候除了CPC就是站外了，站外可以帮你实现高曝光率和高点击率，你只要稳住转化率，产品就可以快速起来。

有哪些站外引流渠道？

1. 社交媒体Facebook引流

Facebook最好的就是它能够精准定位广告受众的年龄、性别、爱好、所在地区、手机型号、操作系统，网络环境等。通过它的精确定位，就能明确客户是不是自己想投放的客户。

创建广告时，要保证内容、图片和标题要一眼就能吸引受众，并且要牢记一点：广告要尽可能的简洁。

在投放广告时可以投放多一些广告条、不同的受众去尝试，预算不要太高，及时停掉效果不好的广告。

2. 专业折扣网站

如果想要取得见效快的引流效果，那么deals折扣网站便是首先考虑的方式了。

折扣网站按照类型可以分为三块：论坛类、专类折扣站、博客折扣。论坛类代表如Slickdeals，专业折扣站代表如Dealnews、Techbargian、1 sales、Dealwiki等, 博客类代表如Kinja。

根据产品不同可以选择不同的站点：比如Slickdeals就是综合类的，什么都可以发；Techbargain就是电子类的。

根据你的亚马逊店铺feedback数量， review数量， Fakespot等级，也会限制你选择一些折扣网站。

折扣网站的发帖方式有红人发帖或网站编辑发帖，具体看网站的发帖规则。

3. 视频社交网站红人营销

要如何找到适合自己产品推广的红人？首先利用产品关键词在Youtube上搜索红人，然后查看红人所发布产品的相关度，他的粉丝数量、视频的观看量、以及他与粉丝之间的互动程度。

确定了之后便可以在红人主页上寻找联系方式开始联系红人，如果红人有足够的影响力，那么带来的流量将不容小觑。

4. 短视频TikTok引流

从Tiktok的发展趋势，以及海外用户国家的分布和用户画像来看，目前Tiktok对于跨境电商卖家来说就是一块流量的蓝海，谁先进入谁就可能吃到第一波流量红利。

据数据统计，TikTok的营销影响力正在逐步变大，下面我们来看一组数据：

（1）截止本月初，TikTok每月大约有8亿活跃用户。

（2）TikTok全球下载量最新突破20亿次，在2020年Q1季度，下载量就达到了3.15亿次，是有史以来最好的季度。其中5亿来自印度，1.8亿来自中国，1.3亿来自美国。

（3）每个用户平均花费在TikTok上的时间平均约为52分钟，每天打开TikTok的次数为8次。

（4）60%的TikTok用户是90后。

（5）社交媒体网红们开始在TikTok上创建平均500美金的付费内容。

（6）TikTok 60%是女性，40%是男性。60%的人年龄在16-24岁之间，26%的人年龄在25-44岁之间。

如果你的目标客户是年轻人，那TikTok是你不可错过的电商平台之一，哪怕不适合我们的产品，也是我们需要重点关注和布局的流量载体。

以上是为大家分享的站外引流的渠道，卖家们要根据自己的产品，推广的目的，销售的时期等去选择适合的引流渠道。

现在即将进入下半年旺季，相信许多卖家已经在上半年打造好了产品，等着下半年的爆发，那么站外引流是一个必不可少的手段。

（来源：猫小鱼外贸数据分析）

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