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解密!亚马逊的千人千脸算法!

06 5月 2022
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跨境小编


所谓千人千脸就是根据客户的不同属性,例如城市,性别,兴趣,爱好,年龄,让商品排列先后不一样,从而提高对每个客户的下单概率。很多对亚马逊平台不够深入理解的人,都会被淘宝,抖音这种大数据推荐先入为主,认为这样才是千人千脸,其实不是的,每个大平台都有自己独特推送标签数据的模式。

目前亚马逊已经从广告端,品牌端,自然搜索端,多维度推进千人千脸的阶段;而有些人还觉得目前没有实践,理由是关键词自然搜索是固定的,但是这个正是是刻舟求剑的心态和对平台误解。

千人千脸从开始到全面展开,如阿里系的达摩盘2.0,是一个3-4年的周期,大平台对变革性项目会相对严谨的;另外个客户标签的上千成万条数据,也是需要时间积累。


我们从目前从美亚下面几个维度,得看出亚马逊已经在这方面大力推进了

 

广告端的表现:


第一,新品的自动广告数据很乱,但是随着出单的增加,新产品用户画像会更清晰,最后自动广告跑出的关键词数据就会越来越精准,而我们优化自动广告,就是让亚马逊的系统识别你的产品,适合推送给什么类型的人,所以我们常常会得出有些看着没关系,但是又在同一品类目下的大量关键词。


第二,目前SD广告也是通过人群标签去做投放的,这个也是亚马逊走千人千脸的重要展示。如下图:

 

 

品牌端的表现:


我们在亚马逊品牌分析,人数统计 可以看到亚马逊品牌分析已经开始给你的客户分类,亚马逊目前正在慢慢积累你产品的每个客户标签属性,性别,学历,结婚状态等。

 



自然搜索端:


亚马逊目前已经可以根据客户地理位置和亚马逊FBA仓库的远近做到不同地理位置的客户搜索出不同的结果。


 

最后,亚马逊的千人千脸从犹抱琵琶半遮面到最终全面推广,参考某宝的达摩盘2.0(每个客户有上万种标签数据)上线,整个时间周期大概4年,根据目前亚马逊的进度推测,我们预测还有2年-3年时间,亚马逊将会进入全面千人千脸的时代。


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