Hướng dẫn thiết thực về cách dự báo chiến dịch bằng bộ công cụ API lập kế hoạch truyền thông của Amazon

Tôi là một chuyên gia chiến lược truyền thông tại một công ty quảng cáo quy mô vừa. Một thương hiệu chăm sóc sức khỏe từng liên hệ với chúng tôi và đặt ra ngân sách 150 triệu đô la cho Amazon. Họ có một câu hỏi: “Bạn có thể đảm bảo hiệu quả không?”

Tôi không thể. Không ai trong chúng tôi có thể đảm bảo điều đó. Chúng tôi đã có 15 năm kinh nghiệm, đã triển khai hàng ngàn chiến dịch và có niềm tin thực sự vào sản phẩm. Nhưng chúng tôi lại thiếu sự chắc chắn. Chúng tôi đang xây dựng một kế hoạch truyền thông trị giá 150 triệu đô la theo cái cách mà các kiến trúc sư thiết kế tòa nhà trước khi ngành kỹ thuật kết cấu ra đời: dựa vào kinh nghiệm, trực giác và sự cầu may. Trong nội tâm, chúng tôi rất sợ hãi. Ba tháng sau, khách hàng đó hỏi: “Chúng ta có đang tiếp cận được đối tượng khách hàng mục tiêu như các bạn dự đoán không?” Tôi không biết. Chúng tôi không thể đo lường chính xác phạm vi tiếp cận không trùng lặp trên các kênh. Dự báo phạm vi tiếp cận của chúng tôi là gì ư? Chỉ là phỏng đoán dựa trên kiến thức thôi.

Sáu tháng sau, tôi tham dự một hội nghị Amazon Ads và tìm hiểu về API lập kế hoạch truyền thông có khả năng trả lời mọi câu hỏi mà chúng tôi không thể trả lời:

• Phạm vi tiếp cận mô phỏng cho bối cảnh nhà quảng cáo của chúng tôi trong không gian quảng cáo của Amazon trong quý trước là bao nhiêu?
• Chúng tôi sẽ tiếp cận được bao nhiêu khách hàng ở các mức ngân sách khác nhau?
• Chúng tôi có thể dự đoán kết quả chiến dịch nào trước khi cam kết chi tiêu ngân sách?
• Chúng tôi có đang bỏ tiền ra để tiếp cận cùng một khách hàng trên nhiều kênh không?
• Những hành vi nào của khách hàng giúp dự đoán tỷ lệ chuyển đổi cao nhất?
• Làm thế nào để đo lường tác động thực sự của khoản đầu tư truyền thông của chúng tôi?

Hiện tại, vẫn là khách hàng đó đầu tư 200 triệu đô la hàng năm, không phải bằng cách chi tiêu nhiều hơn cho cùng một kênh, mà bằng cách mở rộng sang các chân dung đối tượng khách hàng và không gian quảng cáo mới được xác định thông qua bộ công cụ API và họ thực hiện điều đó với sự tự tin tuyệt đối. Không phải vì chúng tôi đã trở nên thông minh hơn. Mà bởi vì chúng tôi không còn phải phỏng đoán.

Hãy nghĩ về lập kế hoạch truyền thông như cách một hãng phim lên kế hoạch phát hành một bộ phim lớn. Trước khi bỏ kinh phí sản xuất, hãng phim sẽ đặt ra các câu hỏi: Đối tượng khán giả của chúng ta là ai? Họ sẽ xuất hiện trên các kênh nào? Chúng ta nên chi bao nhiêu cho mỗi thị trường? Chúng ta nên mong đợi lợi nhuận ở mức nào? Quy trình lập kế hoạch truyền thông cũng diễn ra theo cách tương tự đối với nhà quảng cáo — đó là công việc chiến lược mà bạn làm trước khi mua quảng cáo để chiến dịch của bạn có cơ hội thành công thực sự.

Nếu không có kế hoạch, bạn chỉ đang phỏng đoán. Với các công cụ phù hợp, cụ thể là bộ công cụ API lập kế hoạch truyền thông của Amazon, bạn đang thực hiện dự báo. Sự khác biệt đó trị giá đến hàng chục triệu đô la.

Các API lập kế hoạch truyền thông của Amazon được tổ chức thành bốn nhóm, mỗi nhóm giải quyết một thách thức lập cốt lõi trong việc lập kế hoạch:

Chúng ta đã tiếp cận được bao nhiêu người, chúng ta sẽ tiếp cận được bao nhiêu người, và mức độ trùng lặp thực sự là bao nhiêu?

húng ta có thể dự đoán những kết quả nào trước khi phân bổ ngân sách?

Chúng ta nên nhắm mục tiêu đối tượng khách hàng nào và tại sao?

Làm thế nào để đo lường tác động thực sự của phương tiện truyền thông trên các kênh?

Tất cả các API hoạt động dựa trên không gian quảng cáo và các tín hiệu hành vi của Amazon Ads. Để xác định phạm vi tiếp cận trên nhiều phát hành quảng cáo, loại bỏ sự trùng lặp, so sánh hiệu suất và xác định đặc điểm đối tượng khách hàng, chúng ta cần đến các đối tác đo lường bên thứ ba.

Mỗi chiến dịch đều trải qua bốn giai đoạn và API lập kế hoạch truyền thông được tích hợp vào từng giai đoạn đó.

Trước khi phân bổ ngân sách, bạn phân tích kết quả trong quá khứ, dự báo phạm vi tiếp cận và hiệu suất, rồi xây dựng kế hoạch của mình. API Đường cong tiếp cận, Dự báo hiệu suất và API Đối tượng khách hàng cung cấp cho bạn dữ liệu để thực hiện cả ba.

Khi đã xây dựng xong kế hoạch, bạn thiết lập phương thức nhắm mục tiêu, định cấu hình kênh và hoàn tất việc phân bổ ngân sách. API Đối tượng khách hàng xác định tệp khách hàng bạn đang tiếp cận, trong khi API Đường cong tiếp cận (Dự báo phạm vi tiếp cận, Loại bỏ sự trùng lặp trong dự báo) giúp bạn xác thực sự kết hợp giữa các kênh trước khi ra mắt.

Khi chiến dịch bắt đầu chạy, bạn theo dõi hiệu suất, điều chỉnh ngân sách và tối ưu hóa phương thức nhắm mục tiêu. API Đường cong tiếp cận (Loại bỏ sự trùng lặp trong dự báo) cho biết liệu bạn đang tiếp cận những khách hàng khác biệt hay tiêu tốn ngân sách cho những khách hàng trùng lặp.

Sau khi chiến dịch kết thúc, bạn đo lường kết quả thực tế so với dự báo, rút ra bài học và lên kế hoạch cho chiến dịch tiếp theo. API Đường cong tiếp cận (Phạm vi tiếp cận trước đây) cho biết những gì thực sự đã xảy ra và API MMM sẽ đưa các tín hiệu đó vào khung đo lường của bạn.

Phạm vi tiếp cận trước đây cung cấp cho bạn đường cong phạm vi tiếp cận trước đây cho không gian quảng caocủa Amazon, được giới hạn riêng theo bối cảnh nhà quảng cáo của bạn. Bạn cung cấp cho API phạm vi ngày tháng và thông số đối tượng khách hàng; API sẽ trả về số liệu phạm vi tiếp cận không trùng lặp được mô phỏng dựa trên dữ liệu bảng khảo sát và dữ liệu không gian quảng cáo của Amazon. Không cần phải phỏng đoán. Không cần đưa ra giả định.

Chúng tôi đã chạy Phạm vi tiếp cận trước đây đối với dữ liệu sáu tháng từ các chiến dịch trong quá khứ của khách hàng. Kết quả: 12 triệu khách hàng riêng biệt thay vì 8 triệu. Khoảng trống đo lường tới 50%. Điều đó đã thay đổi mọi thứ. Chi phí cho mỗi lượt tiếp cận của họ thấp hơn 37% so với họ nghĩ, nghĩa là các chiến dịch của họ hiệu quả hơn nhiều so với những gì chỉ số ban đầu biểu hiện. Không phải chiến dịch của họ hoạt động kém hiệu quả mà là giải pháp đo lường kém hiệu quả. Với nền tảng dữ liệu đó, chúng tôi đã có thể tự tin lập kế hoạch cho một chiến dịch trị giá 150 triệu đô la.

Phạm vi tiếp cận trước đây xem xét dữ liệu trong quá khứ chứ không phải tương lai. API này sẽ không dự đoán được quý tới. Nhưng bạn không thể xây dựng một dự báo chính xác nếu không thấu hiểu điểm xuất phát thực tế của mình. "Hãy coi việc này giống như việc đọc báo cáo tài chính năm ngoái trước khi lập ngân sách cho năm tới—đó là bối cảnh thiết yếu, chứ không phải là toàn bộ chiến lược. Không hữu ích cho các chiến dịch Amazon lần đầu, không có dữ liệu trước đây.

Khách hàng đặt ra câu hỏi: “Chúng tôi nên dành ra 120 triệu đô la, 150 triệu đô la hay 180 triệu đô la? Phạm vi tiếp cận sẽ khác biệt như thế nào?” Thông thường, chúng ta sẽ phỏng đoán rằng mức tăng trưởng sẽ theo tỷ lệ tuyến tính dựa trên chi tiêu của năm ngoái phải không? Chính những dấu hỏi đó... là nguồn cơn của mọi sự lo lắng.

Dự báo phạm vi tiếp cận cho phép bạn thử nghiệm các kịch bản ngân sách trước khi chi tiêu bất kỳ khoản nào. Bạn đưa vào API đối tượng khách hàng mục tiêu, thời gian chạy chiến dịch và nhiều tùy chọn ngân sách. API sẽ trả về đường cong phạm vi hiển thị chính xác số lượng khách hàng riêng biệt tiếp cận được với từng mức ngân sách và điểm mà đường cong bắt đầu đi ngang (là khi chi tiêu bổ sung không còn mang lại mức tiếp cận theo tỷ lệ thuận nữa).

Ví dụ minh họa thể hiện khả năng của API Dự báo phạm vi tiếp cận:

Đường cong đã đi ngang đột ngột sau khi bỏ ra 150 triệu đô la. Từ mức 150 triệu đô la lên 175 triệu đô la chỉ mang lại thêm 1,7 triệu khách hàng với mức 14,70 đô la cho mỗi khách hàng gia tăng so với mức trung bình 7,35 đô la. Chúng tôi khuyên bạn nên tiết kiệm 25 triệu đô la đó để phân bổ lại cho hoạt động tìm kiếm khách hàng tiềm năng. Phản ứng của khách hàng: “Bạn vừa giúp chúng tôi tiết kiệm 25 triệu đô la trước khi chúng tôi kịp chi tiêu.”

Đây là những dự báo chứ không phải đảm bảo chắc chắn, tương tự như dự báo thời tiết. Độ chính xác sẽ thay đổi tùy thuộc vào điều kiện cụ thể của từng chiến dịch; phạm vi các con số được nêu ở đây chỉ là ví dụ minh họa dựa trên các mô hình hiệu suất thông thường. Luôn trình bày một khoảng tin cậy, ví dụ: “Chúng tôi dự đoán phạm vi tiếp cận với 20,4 triệu, với khoảng dao động có thể từ 18,5 triệu đến 22,1 triệu.” Hãy lập kế hoạch với một khoảng biên độ an toàn, theo dõi số liệu thực tế và tinh chỉnh các mô hình dữ liệu của bạn theo thời gian.

Khi chúng tôi chiến dịch quý 4 được nửa chừng, khách hàng kiểm tra tiến độ. Chúng tôi nói với họ rằng chúng tôi đang tiếp cận được 21,6 triệu khách hàng riêng biệt trên nhiều kênh Amazon Ads. Chúng tôi cảm thấy tự tin về con số đó. Chúng tôi đã sai.

Loại bỏ trùng lặp trong dự báo cho bạn biết số lượng khách hàng riêng biệt mà bạn thực sự tiếp cận được trên tất cả các kênh Amazon chứ không phải tổng phạm vi tiếp cận của mỗi kênh. API này lập bản đồ tỷ lệ trùng lặp giữa các kênh, giúp bạn nắm được chính xác phân khúc nào đang bị tính trùng lặp và tránh việc phải trả tiền hai lần chỉ để tiếp cận cùng một đối tượng khách hàng.

Ví dụ minh họa thể hiện khả năng của API Loại bỏ trùng lặp trong dự báo:

Chúng tôi đã chạy API Loại bỏ trùng lặp trong dự báo. Phạm vi tiếp cận không trùng lặp thực tế: 13,2 triệu chứ không phải 21,6 triệu. Có 8,4 triệu “khách hàng” chỉ là một người xuất hiện trên nhiều kênh. Các kênh truyền hình kết nối interent có mức độ trùng lặp 68%. Chúng tôi đã lãng phí $61.740 để tiếp cận những người mà chúng tôi đã tiếp cận được từ trước. Chúng tôi đã tái cấu trúc hỗn hợp truyền thông, cắt giảm ngân sách cho các kênh bị trùng lặp, chuyển phần ngân sách đó sang Twitch (nơi có tỷ lệ trùng lặp thấp hơn) và đạt được phạm vi tiếp cận không trùng lặp là 16,8 triệu với ngân sách như cũ là 150 triệu đô la. Tăng 27% phạm vi tiếp cận không trùng lặp miễn phí.

“Chúng tôi đã trả 61.000 đô la chỉ để hiển thị quảng cáo cùng một người trên năm màn hình khác nhau. Đó không phải là chiến lược đa kênh—đó là trả tiền thuê cho cùng một căn hộ năm lần.”

Tính năng loại bỏ trùng lặp chỉ hoạt động trong không gian quảng cáo của Amazon. Nếu bạn cũng đang chạy quảng cáo trên Google, Meta, TikTok hoặc Linear TV, tỷ lệ trùng lặp với những nền tảng đó sẽ không hiển thị ở đây. Hãy nói trước với khách hàng: “API này cho thấy tỷ lệ trùng lặp trong đối tượng khách hàng trên Amazon. Đối với việc loại bỏ trùng lặp giữa các nhà phát hành quảng cáo, các bạn sẽ cần các đối tác đo lường của bên thứ ba.” Đặt kỳ vọng rõ ràng.

Phạm vi tiếp cận rất quan trọng. Nhưng câu hỏi thực sự của khách hàng là: “Chiến dịch này sẽ mang lại hiệu quả như thế nào?” Trước khi cam kết chi tiêu 150 triệu đô la, họ cần biết chi phí cho mỗi lượt nhấp của họ sẽ như thế nào, tỷ lệ xem hết video mà họ có thể mong đợi và liệu mức chi tiêu có mang lại hiệu quả ở quy mô lớn hay không. Điều tốt nhất chúng tôi có thể nói là: “Dựa trên mức trung bình của ngành, hãy tin tưởng chúng tôi.”

Dự báo hiệu suất dự đoán kết quả chiến dịch trước khi bạn chi tiêu dù chỉ một đồng đô la. Bạn chọn chỉ số (lượt nhấp chuột, xem hết video hoặc xem trang chi tiết) và API trả về đường cong dự báo: ở mỗi mức chi tiêu, bạn nhận được số lượng dự đoán, chi phí trên mỗi kết quả (CPC, eCPM, CPDPV, CPVC) và chỉ số chi phí (CTR, VCR). Đây không phải là một con số ước tính đầy hứa hẹn. Đây là dự đoán được hỗ trợ bởi dữ liệu với khoảng tin cậy.

Ví dụ minh họa về khả năng của API Dự báo hiệu suất:

API trả về một đường cong dự báo cho biết số lượt nhấp chuột dự đoán và chi phí trên mỗi kết quả ở mức chi tiêu đã lên kế hoạch của chúng tôi, đi kèm với các khoảng tin cậy mà ngay cả ở mức thấp nhất vẫn vượt qua các điểm chuẩn về hiệu quả của khách hàng. Chúng tôi bước vào cuộc họp lập kế hoạch và nói: Ngay cả trong kịch bản thận trọng nhất, chi phí trên mỗi kết quả của các bạn vẫn nằm trong mức mục tiêu. Chúng tôi nghĩ bạn nên bật đèn xanh cho chiến dịch này.”

Ba tháng sau, tỷ lệ nhấp chuột và chi phí trên mỗi kết quả thực tế nằm trong khoảng 5% so với dự báo của API. Chiến dịch cuối cùng đã mang lại mức ROAS là 4 lần dưới dạng kết quả kinh doanh. Sự kết hợp đó—những dự báo chính xác giúp đưa ra quyết định đầy tự tin—đã thay đổi hoàn toàn mối quan hệ với khách hàng và giúp chúng tôi giành được một hợp đồng gia hạn giá trị lớn.

Độ chính xác được cải thiện nhờ có dữ liệu. Độ chênh lệch sẽ tăng lên đối với các đợt ra mắt sản phẩm mới và trong các giai đoạn cao điểm. Các chiến dịch có lịch sử hoạt động lâu năm hơn trên Amazon sẽ cho ra các kết quả dự báo chính xác hơn. Hãy truyền đạt rõ ràng điều này với khách hàng: khoảng tin cậy không phải là một công cụ lấp liếm lỗi—chúng là sự thật trung thực về cách hoạt động của tính năng dự đoán.

Nhóm API Đối tượng khách hàng giúp bạn vượt ra ngoài đặc điểm nhân khẩu học để hiểu khách hàng của bạn thực sự là ai và tìm những khách hàng mới mà bạn chưa biết đến sự tồn tại của họ.

Mục tiêu ban đầu của khách hàng: “Người trường thành từ 25 đến 54 tuổi, quan tâm đến sức khỏe và sức khỏe, thu nhập hộ gia đình hơn $60K.” Đặc điểm này tương ứng với khoảng 42 triệu người trên Amazon. Chúng ta nên ưu tiên phân khúc nào và mỗi phân khúc nên được phân bổ bao nhiêu ngân sách? Đặc điểm nhân khẩu học cho bạn biết khách hàng là ai. Nhưng chúng không cho bạn biết hành vi của họ. Và hành vi là yếu tố dự đoán chuyển đổi chính xác hơn nhiều so với nhóm tuổi.

• Trình xây dựng chân dung khách hàng sử dụng dữ liệu bên thứ nhất của Amazon—những gì khách hàng mua, xem và tìm kiếm để nhóm đối tượng khách hàng của bạn thành các phân khúc theo hành vi. Thay vì độ tuổi, bạn có được hồ sơ khách hàng thực tế dựa trên thói quen mua hàng, thói quen xem trực tuyến và hành vi tìm kiếm.
• Khám phá đối tượng khách hàng sẽ cho biết các phân khúc đối tượng khách hàng mới mà bạn chưa cân nhắc—những người có hành vi cho thấy họ có ý định mua hàng cao nhưng lại nằm ngoài nhóm đối tượng khách hàng mục tiêu hiện tại của bạn. Đó chính là cách bạn tìm ra những khách hàng mà bạn thậm chí còn không biết là mình nên tìm kiếm họ.
• Trùng lặp trong đối tượng khách hàng cho thấy các phân khúc của bạn giao nhau như thế nào, nhờ vậy bạn có thể hiểu những nhóm đối tượng khách hàng nào thực sự khác biệt và những nhóm đối tượng nào về cơ bản là cùng một tệp người. Như vậy bạn sẽ tránh được việc đầu tư quá mức vào các phân khúc trùng lặp nhiều.

Khi phối hợp cùng nhau, hai tính năng này sẽ trả lời được những câu hỏi sau: “Ai là khách hàng phù hợp nhất của chúng ta, có những người nào khác trông giống họ và làm thế nào để chúng ta tránh nhắm mục tiêu một nhóm người hai lần?”

Ví dụ minh họa về khả năng của API Đối tượng khách hàng, với 10% còn lại dành cho việc thử nghiệm các phân khúc mới được xác định thông qua Khám phá đối tượng khách hàng.

Bằng cách chuyển ngân sách từ các đặc điểm nhân khẩu học chung chung sang chân dung theo hành vi, hiệu quả chiến dịch được cải thiện đáng kể. Phân khúc Những người đam mê lối sống lành mạnh—chỉ gồm 8,2 triệu người—mang lại lợi nhuận cao nhất. Họ vẫn luôn là những người hâm mộ nhiệt thành. Chúng tôi không nhận diện được họ cho đến khi chúng tôi xem xét các hành vi.

Sau đó, Khám phá đối tượng khách hàng đã xây dựng một phân khúc mà chúng tôi chưa từng cân nhắc: “Những người hay xem nội dung thể hình trực tuyến và có thói quen mua đồ ăn vặt hữu cơ.” Trùng lặp trong đối tượng khách hàng xác nhận nhóm này có mức độ trùng lặp với các nhóm mục tiêu hiện tại của chúng tôi chưa đến 12%, một nhóm đối tượng khách hàng thực sự mới, không phải là phiên bản đóng gói lại của một nhóm đối tượng khách hàng mà chúng tôi đã có.

API Đối tượng khách hàng hiển thị các hành vi thông qua góc nhìn của Amazon. Nếu khách hàng của bạn chủ yếu mua sắm hoặc tiêu thụ nội dung truyền thông bên ngoài Amazon thì bức tranh này sẽ không đầy đủ. Hãy lồng ghép dữ liệu bên thứ nhất của riêng bạn để có bức tranh đầy đủ hơn. Ngoài ra, API này không phù hợp cho các nhóm đối tượng khách hàng ngách rất nhỏ, nơi mà quy mô mẫu hạn chế khả năng phân cụm có ý nghĩa.

Sau khi chiến dịch kết thúc, khách hàng đã hỏi: “Tác động thực sự của khoản đầu tư của chúng tôi vào Amazon so với các kênh khác là gì?” Chúng tôi đã có các chỉ số cấp nền tảng, nhưng không có phương thức chuẩn hóa nào để đưa tín hiệu của Amazon vào các mô hình đo lường rộng hơn của họ. Nhóm phân tích của chúng tôi đã phải mất nhiều ngày để lấy báo cáo theo cách thủ công, định dạng lại dữ liệu và đối chiếu các điểm sai lệch, vào thời điểm thông tin chi tiết đến được nhóm lập kế hoạch, chiến dịch tiếp theo đã được thực hiện.

API MMM cung cấp cho các nhà quảng cáo và đối tác đo lường quyền truy cập theo lập trình vào các tín hiệu quảng cáo và bán lẻ của Amazon để lập mô hình hỗn hợp tiếp thị nhanh hơn và dễ mở rộng quy mô hơn. API này loại bỏ việc trao đổi dữ liệu thủ công và tự động truyền tải các tín hiệu truyền thông (số lượt hiển thị, phạm vi tiếp cận, mức chi tiêu) và tín hiệu bán lẻ, bao gồm các chỉ số tương tác mua sắm hàng ngày như sự kiện thêm vào giỏ hàng, trực tiếp vào quy trình công việc hiện có. Kết quả: có được thông tin chi tiết thường xuyên hơn, đáng tin cậy hơn để tối ưu hóa ngân sách đa kênh.

Ví dụ minh họa về khả năng của API MMM:

Những công việc trước đây từng khiến nhóm phân tích của chúng tôi mất nhiều ngày để xử lý dữ liệu thủ công thì nay đã được tự động hóa. Các tín hiệu truyền thông và bán lẻ của Amazon bao gồm dữ liệu hành vi mua sắm chi tiết được truyền trực tiếp vào MMM của khách hàng hàng ngày, không phải hàng quý. Kết quả: một bức tranh rõ ràng hơn về cách khoản đầu tư của Amazon thúc đẩy kết quả so với các kênh khác, được cập nhật đủ nhanh để thực sự định hình quyết định ngân sách tiếp theo, thay vì đến quá muộn và không còn giá trị.

API MMM chỉ cung cấp các tín hiệu chứ không xây dựng mô hình cho bạn. Bạn sẽ cần một khung MMM có sẵn (nội bộ hoặc thông qua đối tác đo lường) để thu thập và phân tích dữ liệu. Giá trị nằm trong khả năng tự động hóa và tiêu chuẩn hóa: quyền truy cập nhất quán, theo lập trình giúp giảm nỗ lực thủ công và cho phép phân tích thường xuyên hơn.

• Phạm vi tiếp cận trước đây đóng vai trò nền tảng. Bạn không thể dự báo chính xác khi không biết điều gì thực sự đã xảy ra. Hãy bắt đầu mọi mối quan hệ khách hàng từ đây, ngay cả khi sự thật không thoải mái.
• Dự báo nhiều kịch bản, không phải một kế hoạch. Trình bày 3-5 phương án phân bổ ngân sách kèm theo đường cong tiếp cận. Hãy để dữ liệu đưa ra đề xuất. Khách hàng tôn trọng sự tối ưu hóa chứ không chỉ tối đa hóa.
• Khoảng tin cậy tạo ra niềm tin nhiều hơn là sự chắc chắn giả tạo. Đừng hứa hẹn một con số nào. Hãy hứa hẹn một phạm vi kèm theo khoảng tin cậy. Khi bạn đạt được kết quả trong phạm vi này, bạn sẽ trở thành một người hùng.
• Hành vi là yếu tố phù hợp hơn đặc điểm nhân khẩu học. Hãy ngừng nhắm mục tiêu “người trưởng thành 25-54 tuổi.” Chuyển sang nhắm mục tiêu “người mua bột protein hay xem nội dung thể hình trực tuyến.” Sự khác biệt trong tỷ lệ chuyển đổi rất đáng kể.

• Thị trường được hỗ trợ (xác nhận quốc gia bạn được hỗ trợ)
• Lịch sử chiến dịch Amazon (khuyến nghị tối thiểu 6 tháng đối với Phạm vi tiếp cận trước đây)
• Hỗn hợp truyền thông đa kênh (cần thiết để Loại bỏ trùng lặp trong dự báo hiệu quả)
• Phiên bản AMC (để lồng ghép dữ liệu bên thứ nhất)
• Đăng ký nhà phát triển và tiếp nhận nhóm quản lý tài khoản

1. Tháng 1: Phạm vi tiếp cận trước đây. Chạy Phạm vi tiếp cận trước đây để thiết lập phạm vi tiếp cận cơ sở cho danh mục và không gian quảng cáo kết hợp của bạn trong 6 tháng qua. Cho khách hàng xem phạm vi tiếp cận thực tế so với phạm vi giả định. Chỉ riêng phát hiện đó thường đã xứng đáng cho toàn bộ nỗ lực. Xem lại tài liệu của chúng tôi về cách đo lường từng chiến dịch.
2. Tháng 2: Dự báo phạm vi tiếp cận. Thử nghiệm 3-5 kịch bản ngân sách cho chiến dịch tiếp theo. Trình bày đường cong tiếp cận. Để dữ liệu đưa ra đề xuất.
3. Tháng 3: Dự báo hiệu suất. Thêm dự đoán kết quả kèm theo khoảng tin cậy. Thiết lập theo dõi hàng tuần so với dự báo.
4. Tháng 4: Loại bỏ trùng lặp trong dự báo. Chạy vào giữa chiến dịch. Tìm phần trùng lặp. Tái cấu trúc hỗn hợp truyền thông để tối đa hóa phạm vi tiếp cận không trùng lặp.
5. Tháng 5-6: API Đối tượng khách hàng. Xây dựng chân dung theo hành vi bằng Trình xây dựng chân dung khách hàng. Khám phá các phân khúc mới thông qua Khám phá đối tượng khách hàng. Xác thực những điểm khác biệt bằng Trùng lặp trong đối tượng khách hàng. Phân bổ lại ngân sách cho những khách hàng có chân dung có khả năng chuyển đổi cao nhất.
6. Liên tục: API MMM. Tích hợp các tín hiệu truyền thông và bán lẻ của Amazon vào khung đo lường của bạn. Sử dụng thông tin chi tiết để định hình chu kỳ lập kế hoạch tiếp theo.

Các nhà quảng cáo mới tích hợp nên chuẩn bị tinh thần cho việc các dải phương sai sẽ rộng hơn trong 30 ngày đầu tiên khi mô hình khởi động để thích nghi với hồ sơ lưu lượng truy cập của họ.

Khám phá các tài nguyên bên dưới để giúp bạn bắt đầu với bộ công cụ API lập kế hoạch truyền thông.

Hướng dẫn Amazon Ads API và Hướng dẫn lập kế hoạch truyền thông cung cấp thông số kỹ thuật, điểm cuối và hướng dẫn tích hợp. Tài liệu về API cũng cho biết khả năng cung cấp và trạng thái API hiện tại theo từng quốc gia.

Gigi, Pacvue, Perpetua, Intentwise và Skai cung cấp các giải pháp tích hợp sẵn mà không cần lập trình, bao gồm cả các bảng điều khiển.

Mạng lưới đối tác giúp bạn tìm các đối tác Amazon Ads được chứng nhận có thể hỗ trợ bạn triển khai.

Chứng nhận lập kế hoạch truyền thông cung cấp khóa đào tạo miễn phí về các nguyên tắc cơ bản về lập kế hoạch truyền thông và sử dụng API.

Đại diện Amazon Ads của bạn cung cấp các nghiên cứu điển hình, hỗ trợ quá trình tích hợp và cấp quyền tham gia vào các chương trình thử nghiệm.

Bạn không phải là nhà phát triển? Không vấn đề gì. Một số nền tảng đối tác của Amazon Ads (Pacvue, Perpetua, Skai, Gigi và các nền tảng khác) đang dần tích hợp API lập kế hoạch truyền thông. Bạn không phải dành thời gian phát triển. Làm việc với nhóm phụ trách tài khoản của bạn để xác định đối tác phù hợp cho hạ tầng kỹ thuật của bạn.

• Tín hiệu bán hàng: Nghiên cứu việc tích hợp sâu hơn các tín hiệu bán lẻ và tín hiệu từ người mua của Amazon trực tiếp vào quy trình lập kế hoạch trước chiến dịch. Điều này sẽ kết nối lập kế hoạch truyền thông với kết quả bán lẻ thực tế, không chỉ các chỉ số quảng cáo.
• Lớp tích hợp tác nhân AI: Một khả năng mới cho phép các đại lý AI của bên thứ ba tích hợp trực tiếp với API lập kế hoạch truyền thông. Điều này có nghĩa là các công cụ lập kế hoạch độc quyền, quy trình làm việc tự động và công cụ tối ưu hóa bằng AI của bạn có thể truy cập các tín hiệu lập kế hoạch của Amazon qua phương thức lập trình, chuyển đổi từ các lệnh gọi API thủ công sang trí tuệ lập kế hoạch tự chủ, hoạt động liên tục.

Các tài nguyên bổ sung:

• Liên hệ với nhóm phụ trách tài khoản Amazon Ads của bạn
• Tham gia cuộc trò chuyện trong cộng đồng GitHub của chúng tôi
• Hoàn thành quy trình đăng ký nhà phát triển

Nguồn:

¹ Nội bộ Amazon, Hoa Kỳ, 2025–2026.

² Tài liệu về Amazon Ads API, Toàn cầu, 2026.

Cộng tác viên:

Vic Awokoya, Kapil Dwivedi