L’interface est localisée ; les présentations et documents des Skills sont traduits automatiquement par IA dans votre langue. Le code, les commandes, chemins et termes techniques restent en version originale, et le document de l’auteur fait foi.
Explorer les Skills
Design et création · SKILL.md

sealeap-qiongqi-amazon-campaign-profit-optimization

sealeap-qiongqi-amazon-campaign-profit-optimization

Run a recurring, profit-oriented optimization pass over Amazon auto, keyword, product-targeting, ranking, Sponsored Brands video, and Sponsored Display campaigns using placement modifiers, negations, revenue-per-click bid calibration, and creative or variation pruning. Use for 广告活动怎么优化、自动广告优化、ACOS 太低要不要加价、广告位加成怎么调、视频广告素材淘汰、变体广告关停. Do not use for initial cam…

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Documentation de la Skill

GitHub

name: sealeap-qiongqi-amazon-campaign-profit-optimization description: "Run a recurring, profit-oriented optimization pass over Amazon auto, keyword, product-targeting, ranking, Sponsored Brands video, and Sponsored Display campaigns using placement modifiers, negations, revenue-per-click bid calibration, and creative or variation pruning. Use for 广告活动怎么优化、自动广告优化、ACOS 太低要不要加价、广告位加成怎么调、视频广告素材淘汰、变体广告关停. Do not use for initial campaign structure design or for unapproved bulk edits."

Amazon 广告活动分类型利润优化例行

目标

Run a recurring, profit-oriented optimization pass over Amazon auto, keyword, product-targeting, ranking, Sponsored Brands video, and Sponsored Display campaigns using placement modifiers, negations, revenue-per-click bid calibration, and creative or variation pruning.

不可妥协的边界

  • 当前 Amazon 官方政策、账户资格、站点字段和一方数据优先于本 Skill 的经验框架。
  • 第三方数据一律标为估算或前台观测,不得写成 Amazon 一方事实。
  • 默认只读诊断和草案;任何广告、Listing、库存、促销或外部系统写操作都需逐项展示并取得明确批准。
  • 一次实验只改变一个主要变量,并记录基线、样本、成功、停止和回退条件。
  • 不得复制来源材料或竞品表达;输出必须按当前任务重新组织并可由现有证据支撑。
  • 『自动活动如今也能成为利润主力』是来源在其账户内的观测,不同类目差异大,需用本账户自动活动的 ACOS 与销量占比验证。
  • 广告位加成幅度、观察窗天数与创意条数均为来源经验值;以当前账户样本量与盈亏平衡 ACOS 校准。『一次性大幅加成无效』属待验证假设。
  • 按 CTR 关停变体会减少该变体的广告曝光,可能影响其自然表现与库存周转,关停前确认变体销量来源。
  • 收入/点击反推竞价假设未来转化率与历史一致,新品、季节波动与促销期需缩短观察窗重新校准。

先判断任务模式

  1. 诊断:读取现状、证据和缺口,不生成线上写入动作。
  2. 方案草案:输出可审核的结构、参数范围、实验和回退值。
  3. 执行准备:只生成待批准变更表或 API/控制台操作草案。
  4. 已批准执行:仅对用户在当前会话明确批准的对象和字段执行,并立即回读核验。

用户未指定时采用“诊断”。

开始前要拿到

  • marketplace、店铺、ASIN/SKU、广告类型和目标
  • 同口径的 Campaign、Targeting、Search Term、Placement 与 Advertised Product 报告
  • 售价、优惠、COGS、Amazon 费用、退款与目标贡献利润
  • 库存、Buy Box、Listing、评论和同期市场事件

缺失项必须标为 NEEDS_EVIDENCE;不得猜数字、补属性或把不同站点、ASIN、变体、币种和时间窗混在一起。

工作流

先读取 references/playbook.md,确认该方法适用于当前对象。按以下顺序执行:

  1. 先定观察窗:样本足够时用近一个月量级的数据,样本不足则拉长;同时用更长窗口(如年初至今)核对各广告位 ACOS 是否稳定一致,波动大则先不动。
  2. 自动活动按序做四件事:用搜索词报表否定不相关词与不相关 ASIN;在 Bid Adjustments 按广告位(搜索顶部/搜索其余/商品页)对比 ACOS,只给最优广告位小幅加成、次优更小幅;按收入/点击反推竞价;在广告组 Ads 页按 CTR 关停明显拖后的变体,保留高 CTR 变体去争取点击。自动活动的紧密/宽泛/同类/关联四种匹配若表现差异大,拆成独立活动单独控竞价。
  3. 理想竞价 = 该对象(活动/广告组/投放目标)的销售额 ÷ 点击数 × 目标 ACOS,即『每次点击带来的收入 × 愿意付出的比例』;ACOS 远低于目标视为竞价偏低、错失销量,同样按公式上调,而不是只处理高 ACOS。
  4. 关键词与商品定位活动:在广告组 Targeting 页逐个投放目标按公式校准竞价,匹配类型分活动管理以保留控制权;排名类活动的评判以目标词排名与成交变化为主,ACOS 只作预算停止线。
  5. SB 视频与 SD:广告位加成选项少(仅『搜索顶部以外』与受众加成),优化重心在投放目标竞价与创意;同一活动装入数条创意做拆分测试,按 ACOS 与点击率关停落后创意,并持续用新创意挑战当前胜者。
  6. 每轮改动记录对象、旧值、新值与预期,下一轮先回读是否达到预期,未达预期回退到上一值;高复购的消耗型产品用长期 ACOS 而非单次 ACOS 评判。
  7. 输出待批准变更表与本轮优化日志;线上写入需用户明确授权。

最后做数据充分性检查,并把结论分成 FACT / ESTIMATE / HYPOTHESIS / UNKNOWN。若关键证据不足,状态写 HOLD。

必须交付的结果

  • 活动类型优化清单
  • 广告位加成建议
  • 理想竞价计算表
  • 创意与变体淘汰名单
  • 待批准变更表
  • 数据范围、来源、采集时间、样本与限制。
  • 关键假设、待补证据、风险和不可确定项。
  • 若有动作:对象、旧值、新值、预期、停止条件、回退值与审批状态。

方案状态使用 READY FOR REVIEW / DRAFT / HOLD / STOP;如已执行,另行记录实际结果及回读证据。未得到明确批准时,不得声称已修改线上对象。

Skills enregistrées