Xnurta 運用 AMC 的 AI 輔助 SQL 生成功能，協助 Shokz 實現 93% 品牌新客銷售額

目標

Shokz 是一家以開放式耳機聞名的消費電子產品公司，在美國亞馬遜商店的骨傳導耳機品類中已建立起穩固的品牌地位。然而，成功也帶來了新的挑戰：核心受眾區隔的成長正在放緩，品牌需要一套策略來持續擴大規模。Shokz 將目光投向相鄰品類——開放式真無線耳機，希望藉此吸引尚未透過品牌名稱搜尋的品牌新客 (NTB)。

機會顯而易見，但先前未採用進階受眾區隔的亞馬遜 DSP 廣告活動並未達到 Shokz 預期的成效。當時的品牌搜尋提升僅約 9%（目標為 18%），且展示型推廣點擊率 (CTR) 仍低於 0.2% 的目標。

為了彌補此差距，Shokz 與亞馬遜廣告合作夥伴 Xnurta 攜手合作，基於三項整合的亞馬遜廣告解決方案，制定了以洞察為導向的受眾策略： 利用亞馬遜行銷雲獲取受眾洞察、透過亞馬遜 DSP 進行廣告投放，並使用亞馬遜品牌提升洞察進行成效衡量。

方法

Xnurta 的方法核心在於讓整個廣告團隊（而非僅限 SQL 專家）都能輕鬆使用 AMC。為了實現此目標，Xnurta 將 AMC SQL Generator 專家工具整合至其代理解決方案中。該專家工具透過 亞馬遜廣告 MCP 伺服器提供（該伺服器允許 AI 代理程式存取亞馬遜廣告功能），利用亞馬遜的 AMC 專業知識，將自然語言轉化為經過驗證的 AMC SQL 指令。對 Xnurta 而言，這加快了向顧客提供 AMC 洞察的速度。對 Shokz 而言，這意味著團隊可以在日常工作流程中將業務問題轉化為可執行的 AMC 查詢，而無需具備進階的 SQL 技能。這將受眾建立週期從數天縮短至數小時，並讓技術背景較淺的團隊成員有信心在廣告投放期間進行進階分析。

透過 AMC 旅程分析所發掘的洞察，揭示了潛在客戶在「發現」到「購買」之間的流失環節。Xnurta 將這些發現轉化為四個 AMC 受眾區隔：基於高價值購買者的相似受眾、品類及相鄰品類的關鍵字搜尋者、過去 30 天內的商品詳情頁瀏覽者及購物車棄置者，以及基於亞馬遜在單車、跑步、商務、智慧科技和健康垂直領域的顧客情報所定義的受眾。

這些 AMC 受眾透過亞馬遜 DSP 結合績效+ 最佳化功能進行投放，系統會自動調整投放，以觸及最具價值的潛在客戶。生成式 AI 則支援不同漏斗階段的創意素材變化，使 Xnurta 能夠針對每個受眾區隔測試並調整訊息傳遞。此外，團隊實施了亞馬遜品牌提升洞察衡量，以量化亞馬遜 DSP 曝光對品牌搜尋行為的上層漏斗影響。其結果是形成了一個從 AMC 洞察到亞馬遜 DSP 投放，再到亞馬遜品牌提升洞察衡量的快速、持續閉環；這是一個 Shokz 可以為未來新品發布和季節性活動擴展的重複性模型。

成果

此次廣告活動超越了所有三項主要 KPI。亞馬遜品牌提升洞察衡量顯示，品牌搜尋提升達到 23%，超過 18% 目標 5 個百分點，證明了上層漏斗的亞馬遜 DSP 曝光成功將顧客從被動認知轉向主動的品牌興趣。¹ 點擊率 (CTR) 達到 0.5%，是 Shokz 0.2% 目標的 2.5 倍，證實了 AMC 定義的受眾搭配經 A/B 測試的創意素材，能產生更強的合格顧客參與度。² 品牌新客 (NTB) 銷售額達到 93%，超過 84% 目標 9 個百分點，確認了廣告活動成功擴大了 Shokz 的客戶群，而非僅僅是重新吸引現有買家。³

除了核心指標之外，營運層面的影響同樣顯著。以往需要數天的 AMC 旅程分析和受眾構建週期，現在僅需數小時即可完成。技術背景較淺的團隊也獲得了信心，能獨立使用 AMC 測試、調整並啟動進階受眾策略。

這次廣告活動的獨特之處不在於單一策略，而在於各環節之間的連結。AMC 挖掘了受眾洞察，亞馬遜 DSP 將其付諸實踐，而亞馬遜品牌提升洞察則衡量了品牌知名度是否真正改變了消費者行為。由於 AI 輔助的 SQL 生成消除了使用 AMC 的技術門檻，整個團隊都能夠運行這個循環——每個步驟都為下一步提供資訊，且每次迭代的速度都不斷加快。對於 Shokz 而言，將受眾洞察與行銷活化相結合，協助他們將飽和的品類視為成長的機會，而非發展的上限。

資料來源

^1-3 Shokz，美國，2026 年。