广告主如何将亚马逊广告解决方案作为创意素材测试利器

大多数广告主在做创意决策时，仍沿用一贯的方式：依赖定性反馈、基于假设构建的创意简报、小规模测试组以及活动结束后的总结报告。这些方法能够呈现已发生的情况，但很少能解释是什么影响了受众的行为，或创意决策如何在整个消费者旅程中产生连锁效应。

亚马逊广告在结构上独具特色。您可以针对购物和流媒体信号测试创意素材，以了解哪些信息能够引发相关受众的共鸣。

这使创意素材测试得以超越注意力指标的范畴：将广告曝光与购买意向和实际购买等购物转化结果相关联，让每次测试都能揭示真实的业务影响。

在 Flywheel ，我们将创意素材测试作为您的全渠道方案的一部分。借助亚马逊营销云 (AMC) 和专有广告效果衡量框架，我们帮助品牌了解渠道上层创意素材如何影响认知度、购买意向及购买结果，并对整个消费者旅程的影响进行全面衡量。基于我们与大型品牌的合作经验，我们整理了五条建议，帮助您构建一套不间断投放的创意学习体系，从而有助于提升全渠道的广告效果。

1.从问题出发

出色的创意素材测试始于以消费者行为为基础的明确假设。Flywheel 的方法独具特色：我们同时纵观整个渠道，并借助亚马逊的零售信号，帮助客户解答复杂的业务问题。接触过您品牌的流媒体受众，是否随后出现在品牌搜索中？ 消费者是否在浏览多件装商品，最终却只买了单件？ 品牌新客是否浏览了商品详情页，但未能完成转化？

许多广告方案只能通过创意素材测试告诉您哪些内容引发了用户的积极互动，而分析也就到此为止。借助 AMC，您可以了解受众在整个购买过程中的行为轨迹。

在 Flywheel，我们首先梳理您当前的渠道状况。受众正在向哪个阶段转化？ 他们在哪个阶段流失？ 创意素材在哪些情况下可能是关键杠杆？ 然后，我们会设计一系列测试，用来衡量创意决策如何影响渠道中的转化进程。这个创意素材能否提升更多品牌新客的认知度，逐步推进下游转化？ 它是否与现有受众中复购率的提升相关？

在广告投放前，您需明确与该渠道视图相关的成功指标：转化率、商品详情页浏览率、每单件数、品牌新客占比、品牌搜索活动，或 30 至 60 天内的复购行为。然后，将其与更宏观的渠道问题相结合：这一创意素材是否能将相关受众与购买结果有效关联？

2.限制变量

测试设计越清晰，决策质量就越高，尤其是在衡量整个渠道的效果时。广告主每次应仅测试一到两个创意变量，同时保持其他变量不变。如果标题、图片、优惠及受众同时发生变化，结果将难以解读。更好的方法是保持商品、受众、预算和落地页体验不变，每次只更改一个元素，例如视频开场画面或优势说明。

广告主还应留意可能导致结果出现偏差的零售变量，例如缺货、限量供应、价格折扣或促销标记。在这些情况下，效果卓越的素材未必是最具影响力的创意。当广告库存充足时效果卓越、但在缺货期间效果不佳的创意素材，与在各种状况下均能保持稳定效果的创意素材相比，两者所反映的消费者共鸣截然不同。

3.让测试形式服务于学习目标

测试形式应与您希望从中获取的信号相匹配，而正是这一点，让全渠道方法能够释放出最大的潜力。

对于渠道下层及搜索场景，商品推广帮助广告主通过主图片、包装规格和变体方案进行创意素材测试，深入了解接近购买决策时的商品层面的广告效果。品牌推广和品牌推广视频支持在相关受众浏览您所在品类时，测试广告标题、价值主张和短篇幅叙事的效果。

对于渠道上层及认知度场景，亚马逊 DSP 和 Prime Video 广告 可帮助品牌在受众尚未进入搜索意图阶段之前，向尚不熟悉您品牌的受众评估更广泛的品牌叙事和信息传递。Dynamic TV Creative 在此基础上更进一步，支持广告主针对亚马逊流媒体电视广告库存中的不同受众、商品或时机，生成多种创意变体，从而测试广告信息与消费者意图信号之间的契合度。

不应孤立地看待渠道上层，这一点非常重要。流媒体广告创意可能会产生较强的互动效果，但未必能推动消费者进一步转化，促使其进行品牌搜索或访问商品详情页。相反，如果一个展示广告素材在互动方面效果欠佳，但能够为商品详情页带来高购买意向的流量并实现较高的转化率，那么该素材的投放效果实际上可能已经相当理想。关键在于衡量完整的转化路径，以及创意素材是否能推动消费者在整个渠道中一路转化。

Flywheel 借助亚马逊营销云将这些要素串联起来。这种可见度让您能够优化每个创意触点，准确了解其如何影响下一阶段及最终业务成果。生成式 AI 广告解决方案（例如，亚马逊广告创意智能体和 Dynamic TV Creative）可帮助品牌减少制作流程中的阻力，更轻松地构建测试变体，从而加快工作节奏。

4.衡量关键要素

Flywheel 的全渠道广告效果衡量方法论将广告效果衡量划分为三个层级，并将这些层级与您的整体渠道状况相关联。

首先，衡量即时响应效果。在广告活动投放期间，哪种创意素材带来了更强的互动效果、商品详情页浏览量、品牌搜索活动或转化？

其次，评估受众互动情况。哪种创意素材变体吸引了更多品牌新客、实现了更高的每单件数、呈现出更强的购物篮构建模式，或推动消费者转向更高价值的商品？ 两个创意素材可能带来相同的转化量，但其中一个吸引的消费者购买金额更高、复购率更高，且具有更高的生命周期价值。

第三，评估消费者的长期价值。哪些曾接触广告的消费者完成了购买、在 30 至 60 天内再次购买，或表现出更强的忠诚度信号？

这三个层面直接影响您的整体消费者回报率 (ROC)。Flywheel 专有的 ROC 控制面板基于 AMC 构建，并融合了亚马逊全渠道广告效果衡量能力与品牌指标，帮助广告主更好地了解渠道状况，直观展示受众在各个阶段的流转效率（潜力、认知、兴趣、购买、忠诚），以及哪些环节出现了流失。将基于亚马逊零售信号的创意素材测试洞察融入您的 ROC 分析后，您可以清晰地看到创意决策如何影响并推动渠道中的用户流转，以及哪些环节最需要优化。

在实际应用中，这种方法能带来可衡量的成效。我们曾与一家领先的家居空气护理品牌合作。该品牌利用亚马逊的浏览、流媒体观看和购物信号，构建了一套模块化的创意系统，能够将商品与特定的季节性场景进行精准匹配。该品牌还借助亚马逊广告 AI 赋能的创意工具，在品牌推广、展示广告和 Prime Video 中动态扩展多样化创意素材。结果如何？ 浏览次数提升 26%（目标为 10%），品牌新客增长 19%（目标为 5%），ROAS 提升 32%（目标为 5%）。每项指标对应渠道的不同层级，将单次创意素材测试转化为全渠道优化过程。¹

以下是测试创意素材与优化渠道之间的区别。Flywheel 的方案借助亚马逊营销云衡量创意效果，再将这些洞察应用于品牌的整体 ROC 指标，从而了解创意决策如何影响消费者旅程及长期业务成果。一旦这些规律清晰可见，您便可在整个渠道中激活广告活动，根据曝光、互动和购买状态等信号构建受众，并结合您对哪种创意素材能够推动相关受众进入下一阶段的洞察，制定相应的投放方案。

5.建立学习闭环

目标是建立一个可重复执行的系统，将每一次独立的创意素材测试与您更广泛的渠道方案串联起来。记录每个假设、测试结构、受众、指标和结果，然后将这些经验反馈到下一份简报和渠道分析中。随着时间的推移，这些结果将为未来的创意素材开发和更广泛的广告活动规划提供参考。品牌无需依赖假设，即可了解创意决策如何影响整体 ROC 指标及渠道运营状况。将创意素材测试视为一个由 AMC 洞察驱动、以 ROC 为衡量标准的全渠道优化利器的有机组成部分，品牌便能实现更快的学习迭代、更智能地付诸行动，并构建更坚实的长期消费者价值。

数据来源

¹ 合作伙伴提供的数据，2025 年

关于作者

Bernie Che 是 Flywheel 公司零售业务推进部门的高级总监，负责管理 Flywheel 与所有全渠道零售媒体第三方服务提供商的合作关系。Bernie 在数字媒体和效果营销领域拥有深厚的专业知识，帮助全球品牌应对当今全渠道环境的复杂挑战，通过整合的数据驱动型解决方案推动业务增长。自 2018 年加入 Flywheel 以来，Bernie 一直主导推动跨站点的广告活动规划、优化与广告效果衡量工作的整合，确保品牌能够在顾客浏览和购物的每一个触点与其建立连接。