特定行为人群定向投放！AMC RuleBased Audience即将发布

整合了所有广告（SP，SB，SD，DSP）的消费者行为数据，通过Rule-Based Audience，可以将具有特定行为特征的人聚合为一个目标人群，通过DSP系统再次给这些人群定向投放广告。例如给已加购或加Wish list的人群投放带有折扣信息的广告来促成最终成交。

自此，亚马逊所有广告活动之间的联动被彻底打通！

对于中国出海企业和卖家来说，如何通过大量的数据建模分析，更清晰地监测不同广告形式的投放效果，了解海外消费者的喜好和行为习惯，愈发受到大家的关注和重视，特别是在复杂的广告归因逻辑中更为凸显。以亚马逊广告生态为例，比如说，某个消费者看了SP搜索广告，又看了DSP投放的展示类广告，最后又在搜索广告中完成下单，那么这个转化应该怎么算？或者说，亚马逊站内站外的广告都在投，但并不知道广告费用怎么分配才能使最后的转化效果达到最佳？

AMC线上营销数据系统通过对不同渠道、不同广告类型的营销数据进行自动化分析，在线生成可视化数据报告，量化渠道价值，明确转化路径，辅助给出最优预算投入组合，为营销策略调整提供有力的数据支撑，实现“看得清”的增长。基于AMC，我们能够知道某个用户在什么时候通过哪个广告产品与品牌进行了怎样的互动，然后通过探索这些用户为什么会这样做、以及他们是怎样做的这两大问题，来优化品牌营销的策略设计，最终达成品牌营销增长的目的。

AMC在打破推广上的常见壁垒方面具备优势。我们可以看到所展示的广告是如何影响点击付费(PPC)和广告的，反之亦然，本质上就是购买途径。

当我们考虑在广告策略中添加流媒体电视广告时，您通过查看业务报告等来粗略评估是否产生影响；但是，由于您无法看到与结果直接相关的KPI，因此很难确定广告在整个媒体组合中的真实归因。AMC 就可解决此问题，因为它能够详细显示每个广告设计所带来的增量或转化量，并且我们还可以清楚地看到我们的渠道认知度对低渠道广告活动的影响。

例如，我们想了解消费者在整个旅程中看到多个广告时的转化率演变情况，借助它，我们现在就能够了解。我们已经看到，受众在接触了展示广告、流媒体电视广告和搜索广告后，品牌新客购买率提高了2.5倍。

另一个优势是，可以将广告商的第一方信号导入 ，解开受众角色的包装，进而解答一系列问题，诸如 “我们在现场看到的直面顾客的信号与在亚马逊商品牌旗舰店看到的信号之间有重叠之处吗？”或者 “那次消费者之旅如何？”