AI渗入跨境电商日常:亚马逊广告运营如何实现智能进阶
2024-03-04 18:09
作者:全球跨境电商知识服务中心

AI,毫无疑问是当下最热门的一个话题。在过去一年多时间里,大家见证了OpenAI公司从ChatGTP到Sora的“狂飙”后,许多行业和企业都将如何拥抱AI、利用好AI提到更高的战略优先级。

虽不清楚未来究竟会是什么样子,但它一定是种可与蒸汽机、电力、计算机的发明相提并论的巨大能量——这是大家一致的结论。

放到中国跨境电商行业,无论平台、服务商还是商家,如何顺势而为都是摆在眼前的重要课题。纵观目前已被验证的AI应用成果,主要围绕在选品决策、内容生成、广告投放、客服工作等领域。尤其是广告投放领域,通过AI驱动的数据技术,帮助商家实现从效率提升到价值创造的升维,可以说是创造新增量的一个重要切口。

然而,不清楚AI的底层算法逻辑、功能边界、投入应用方式、数据安全性、如何与现有流程融合等问题,都阻碍着更多商家使用AI工具来解决运营问题。为此,SparkXGroup邑炎科技集团旗下智能广告投放平台——Xmars,以“亚马逊AI广告运营”为主题组织了一次深度研讨会,聚集众多运营专家共同交流亚马逊广告趋势、商家运营痛点、AI广告运营底层逻辑,AI广告运营实战经验等。

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AI抢占广告运营新高地

据亚马逊广告高级合作伙伴发展经理沈君华的介绍,在广告库存增加、卖家需求多元化、解决方案越来越丰富的基础上,2023年亚马逊广告在全球市场迎来强劲的增长,其中,中国市场也增长迅速,2023活跃的中国广告主是2017年的13倍多。

与此同时,2024年亚马逊广告迎来五大趋势:一是生成式AI的应用,如自动化创建广告素材,降低制作成本;二是通过流媒体电视广告,触达更广泛受众,提升品牌知名度;三是Clean Room数据融合,增强广告投放精准度,提升转化率;四是机器学习提升相关性,以精准触达目标受众,提升广告效果;五是互动广告增强用户参与度,提升品牌体验。

然而,在全球化竞争加剧的情况下,商家也面临着营销策略复杂、需要综合运用多种广告产品和策略、难以证明营销价值等挑战。具体到广告运营层面,则有着缺乏目标管理能力、缺乏有效的投放策略、缺乏系统化数据分析及决策优化能力、没有足够精力去执行策略和追踪广告效果等普遍痛点。

AI技术的进步就像是照进营销领域的一道光,让很多问题迎刃而解。比如,AI基于商业数据或者广告投放数据,可以更好地判断在接下来的时间点应该使用什么样的预算,并根据现有商业目标优化或者投放广告。此外,结合AIGC的内容还可以实现更加个性化、更加实时的落地页文案和广告创意;通过优化营销数据,向消费者传达更精准信息,从而形成一个从洞察到行动的完整闭环,让广告投放更加高效。

“即使拥有SOP,不同运营(人员)的业绩水平仍大相径庭,通过AI提升平均水准尤为重要。”

“亚马逊广告运营是个非常庞杂的知识体系,新卖家需要借助工具快速上手,资深卖家需要借助工具做重复低价值的工作。”

“从关注Acos值,到关注广告结构,再到现在关注数据模型,关注指标维度在增加,公司更需要通过接触市场人才和技术趋势,去迭代广告运营思路。”

对于AI在亚马逊广告运营当中的价值,多位商家、运营专家在研讨会上表达了肯定的意见。他们一直认为,从当下来看,通过AI跑数据、去验证和优化广告运营方向,是一个大大提升效率的方式。

以作为亚马逊AI广告优化SaaS的Xmars为例,在亚马逊广告运营中,AI所做的事情类似于日常运营工作,或者说是模仿、扩展人为运营。它的行动空间主要涉及竞价优化、预算优化、定向优化和广告结构的优化。

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透过Xmars认识AI广告运营

SparkXGlobal首席解决方案官凌晨在分享中指出,自2017年之后,AI进入高速发展期,与之相伴的是“机器学习”和“深度学习”两个概念的诞生。前者的核心是让机器自动学习、找到规律,不同于按照人工规则执行的系统;后者需要大量带标签的数据来训练模型。Xmars的原理就是利用机器学习来优化亚马逊广告的投放,找到最优的广告投放策略。

Xmars数据科学团队负责人Kun则介绍了Xmars如何基于AI来优化亚马逊广告。总结来看,数据和算法是Xmars运行的两大核心要素,即通过收集和处理大量数据,借助机器学习、建模预测、专家系统调整等步骤,实现精准竞价、定向、预算和优化广告结构。

具体而言,Xmars的底层运作方式包含三个层面:

1、用“又快又全”的数据为AI优化提供数据分析和决策。Xmars有包括亚马逊相关数据、Xmars独有数据(如产品信息、关键词信息、行业信息等)、一方数据(即客户CRM或其他自有数据)在内的全面数据来源,且可以获取小时级的广告数据和生意结果数据,做出预测和判断。

2、借助机器学习模型训练实现广告优化。Xmars通过先进的算法(如具备20种预测算法、拥有“专家系统”针对复杂场景补充调整逻辑)、极速的算力,可以预测用户广告转化率等,并据此自动提供竞价及预算优化策略。

3、人与AI搭档实现更好、更个性化的运营效果。广告创建方面,商家设定推动增长、保持订单稳定、活动冲量目标,AI智能推荐引擎实现智能竞价、预算,以及关键词、竞品定向推荐;广告优化方面,针对已有广告和广告活动组,AI智能优化引擎可基于目标实现竞价、定向、预算自动调优。

此外,可解释性AI、个性化AI是Xmars的一大特色。可解释AI,通过提供支持决策的数据分析,帮助商家直观了解AI调整背后的原因;个性化AI,通过商家自主调节数值(如通过调整AI执行频率、调整幅度、数据回看窗口等来设定AI“激进”和“保守”的程度),逐步训练和交互,使得AI越来越符合商家的个性化需求。

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如何正确理解和应用AI?

把商家日常在亚马逊广告运营工作中的动作、流程进行总结和积累,以实现批量化的操作和基于规则的自动化——这种方式并没有涉及到AI,只是机器自动化过程,即通过简单的机械执行来提高效率。而AI基于商家的生意目标和营销目标,做进一步判断,并主动进行广告创建、优化和全闭环提升。

换句话说,可以将AI视为商家在运营中的超强合作伙伴和搭档。AI所做的工作与人所做的工作非常接近,但AI凭借背后有大量的积累和完整的算法逻辑,可以确保每个动作比人更加精准、及时并符合未来业务目标。

不过,在积极接触前沿科技、加强AI知识学习,并根据自身业务需求选择合适的AI工具来辅助广告运营工作的时候,商家也需要正确地理解AI的应用:首先,大量的数据对于AI工具的有效性是至关重要的,因此,足够的数据是一切的基础。其次,不应过于期待快速的结果,因为AI需要时间来学习和优化,是一个逐步调整的过程。

正如亿丰电商学院创始人Daniel Dong在研讨会上的分享:用好AI需要过程,最重要的是要管理好预期、花精力了解它、耐心等待效果。

Daniel Dong以自身案例分享了引入Xmars后所经历的三个阶段:一开始,期待值很高,数据趋于正向,但效果未达预期;后来,开始调整预期,降低期待值,并减少人工干预频次,经过一段时间的数据积累,效果逐步接近目标;现在,设置合理目标,有序降低ACoS,经过20天左右,ACoS成功从30%+降低到20%+,最终达到与Xmars的理想协同状态。

据其介绍,自己使用Xmars后,跑出效果的周期是14-25天,成功率大约在80%。在其看来,AI能量对亚马逊日常运营工作而言是一个强有力的辅助:“目前,我们使用Xmars去完成许多人工不能做的事,如分时调价、分时预算、锁排名等,这让我们的运营能够从琐碎的工作中抽离出来,去做更多策略型的工作。”

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