（圖片來源：SparkX邑炎科技）

以往，很多賣家憑借成熟的供應鏈與價格優勢入局亞馬遜，依靠流量巨輪打開海外市場。在賣家數量激增、廣告成本上升和平臺政策調整等多種因素的驅動下，企業開始有意識地探索品牌化，希望借助品牌溢價挖掘新的利潤增長點。

聚焦亞馬遜廣告生態，OTT、Twitch等廣告主打站外強勢曝光，用高品質創意性的視頻或展示廣告講述品牌故事，擴大品牌認知度；SD/SP/SB等廣告主要側重影響站內人群，通過追蹤商品、關鍵詞和人群完成轉化收割；而DSP廣告則可以站內外精準定向人群，形成全鏈路營銷閉環，實現流量有效循環。

（圖片來源：SparkX，亞馬遜廣告服務生態圖）

一、vCPM廣告的概念與應用場景

展示型推廣vCPM競價策略（VisibleCost Per Mille），是基于每千次的可見曝光計費，僅在站內展示推廣，打破了對亞馬遜站內CPC廣告的慣性認知，構建上層流量入口，擴大站內曝光范圍。值得注意的是，亞馬遜對可見曝光的定義是至少50%的廣告應在用戶的可視區存在至少1秒鐘才被計入曝光，而其他站內CPC廣告對曝光的判定更偏向系統推廣行為，即只需平臺展示了廣告就算一次曝光。

舉個例子，將展示場景帶入到真實購物環境中去理解“可見曝光”的有效性。

（圖片來源：SparkX邑炎科技）

以上可知，傳統的CPC廣告存在很多低效曝光，但vCPM不僅重新界定了有效曝光，提升了曝光維度的數據準確性，同時也為接下來的優化運營提供更細化的指導方向。

二、vCPM廣告的投放邏輯

在了解vCPM模式投放邏輯前，首先了解它的定向方式。傳統的CPC廣告會根據不同的廣告產品不斷進行手動優化，而vCPM匹配方式則是利用亞馬遜機器算法去自動匹配。

當我們使用vCPM推廣時，系統會根據投放產品的表現、用戶行為等數據，再結合大數據中消費者的瀏覽習慣和消費者標簽進行競價分析，通過調節競價獲取更有效的可見曝光，主要是通過自動優化廣告位置來獲得更多展示，爭搶SD廣告中的“Top位”。

需要注意的是，vCPM也采用動態競價的方式，但增加競價的幅度是不同的。也就是說，系統如果會判斷廣告曝光具有更高可見性就會自動提高出價，最高增加300%，而商品廣告中是最高關鍵詞100%，其他位置50%。

由于vCPM廣告競價最高提高4倍，因此在展示曝光的同時也要不斷增強流量轉化效率，即提高點擊率。影響CTR的因素很多，如圖片、Headline、價格、折扣等，更新后的SD廣告支持自定義廣告素材，建議選取過往點擊率最高的廣告素材并配合促銷使用。

根據vCPM的廣告特性，我們總結出一些投放邏輯，幫助賣家判斷自己是否適合開啟，如何搭建運營策略爭取更多的曝光、點擊與轉化：

● 適合有一定品類認知度的賣家，假設新品牌還沒有足夠數據積累時，系統可能判斷廣告不具備曝光優勢從而沒有給到展示機會。

● 搭配再營銷瀏覽定向使用，通過vCPM高質量曝光定向品牌/產品瀏覽人群，多次觸達影響轉化，任何階段的賣家都適用，一般商品價值越高廣告回溯期越長。

● 選擇主力ASIN出擊，拳頭產品的點擊率和展示量數據比較穩定，能夠增加曝光機會進行品牌化教育，獲取新用戶。

三、vCPM廣告的投放邏輯

一般來說，廣告歸因的方式對我們解讀數據及制定廣告策略都有比較重要的影響，與CPC的廣告歸因只看點擊不同，vCPM的廣告歸因有點擊和曝光兩大維度。由此也告訴賣家，在廣告優化上要更多思考可見曝光、點擊與轉化的關系。 

當vCPM廣告僅有曝光數據時，若消費者在歸因期14天內沒有點擊任何其他廣告且完成購買，則計入曝光歸因。當vCPM廣告既有曝光又有點擊數據時，則優先點擊，即廣告將歸因到最后一次點擊上，若最后一次點擊來源為其他CPC廣告則不計入vCPM的廣告歸因，若最后一次點擊產生自vCPM廣告則計入一次點擊歸因。 

為了避免有效流量的流失，越來越多的賣家會采取多廣告組合拳打法，針對同一個產品消費者可能會產生多次不同廣告的點擊。因此，我們要對廣告歸因有更合理的認知，從不同維度的廣告指標去多元化分析，從而更科學地衡量廣告效果。

以下是我們為大家整理的關于vCPM廣告和CPC廣告的差異點：

（圖片來源：SparkX邑炎科技）

站在品牌運營層面，vCPM廣告的曝光除了數量以外，曝光的“質量”也不容忽視，提升品牌曝光的同時也要盡可能地優化廣告轉化率，實現“品效合一”。

總而言之，對賣家來說，產品創新是短期快速打開市場缺口的關鍵，而真正的長期主義則離不開品牌力的打造，所謂品牌力就是對消費者高認知+高粘性+高價值的持續建設。這些都可以通過有效的廣告投放來加速布局。

以上就是我們對展示型推廣vCPM廣告競價優化策略的盤點，如果你對vCPM廣告有任何問題，都歡迎掃描下方二維碼，也可添加微信sparkxmarketing，或發送郵件至inquiries@sparkxmarketing.com，聯系我們。

（編輯：江同）

（來源：SparkX邑炎科技）

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