基于规则竞价作为亚马逊广告体系中一款推出已久的竞价模式，其运营效果呈现显着的两极分化特征：跑的好的时候食之如贻，跑的不好的时候被弃之如敝履。近期，我关注到一组表现优异的基于规则竞价广告数据，同时调整了一组表现一般般的广告活动进行测试，却发现两组数据存在天壤之别。基于此，将结合两类数据差异展开深度分析与猜想，并提出针对性的调整方案，通过实践验证优化思路的可行性。
首先呈现两组核心数据（注：两组数据对应的产品存在差异，为客观分析前提），通过数据维度的直观对比，凸显运营实践中存在的问题。
参考数据：
该案例中，广告活动全面采用基于规则的竞价策略，针对不同广告位设置了差异化的竞价调整比例，具体数据如下表所示：
测试数据（7天周期）：
测试活动同样采用基于规则的竞价策略，测试周期为7天，核心数据如下表所示，基本没有点击数据：
虽然两个产品存在差异，但是我觉得7天了，只有一个点击，应该是一个很不合理的数据，当然这是一个测试活动，也可能和我没有过多关注有关系，没有数据的活动往往容易被忽略，这里需要说明的是基于规则竞价无法适用于新开的广告活动，需要依靠有历史数据的广告活动进行调整
在分析数据差异原因之前，需先明确基于规则竞价的核心定义与运营要求，这是后续策略优化的基础。根据亚马逊官方定义，基于规则的竞价通过预设规则提升销量，同时力求将广告投资回报率（ROAS）维持在卖家设定的目标值，或采用亚马逊推荐的ROAS目标；其核心运作逻辑是通过动态提升或降低基础竞价，适配不同广告展示场景的转化潜力，从而实现预设的营销目标。
从运营特性来看，基于规则竞价与动态提升竞价存在明显区别：其一，基于规则竞价的基础竞价提升上限更高，最高可提升至调整后竞价金额的5倍（若对原始竞价有调整）；其二，该竞价模式对预算有明确要求，仅美国站的每日预算就不得低于10美元。此外，亚马逊强调，基于规则竞价可消除竞价调整的盲目性，确保策略与营销方案的一致性，但不保证能100%达成预设的ROAS目标。
那幺分析我的广告活动没有数据的原因：
结合基于规则竞价的运营逻辑与测试过程，我认为测试活动数据表现不佳的核心原因可归纳为三点，且三者存在紧密的关联关系，共同导致了广告活动的流量获取与转化受阻。
（一）基础CPC设置不合理，策略调整缺乏针对性
基础CPC给太高了，在测试的时候无法重开广告活动进行测试，只能依靠有数据的广告活动进行测试，所以只是将一个表现一般的广告活动进行了修改，没有仔细去研究基于规则的竞价方式（最开始以为不用设置基础预算自己跑）导致基础CPC设置过高，与设置的ROAS目标设置不匹配，直接影响了广告的流量获取能力。
（二）ROAS目标设定脱离实际，忽视广告学习周期规律
ROAS目标设定过高，过度追求高投产比，却忽视了这种类型的广告活动需要一定的学习周期，通过数据积累不断适配流量场景。过高的ROAS目标导致竞价策略的调整空间被严重压缩，无法通过动态竞价适配不同转化潜力的流量
（三）未充分考量客单价与转化率的匹配关系
这是核心底层问题：当产品客单价较低时，要实现较高的ROAS目标，必须依赖极高的转化率或极低的CPC，而这两者在实际运营中往往难以达成。以测试产品为例，可清晰验证目标设定的不合理性：产品售价为12.99美元，类目平均转化率为10%，行业平均CPC为1美元，设定ROAS≥3的目标，则
结合ROAS的核心计算公式（ROAS=销售额/花费），可推导得出两种必要条件：
要幺转化率提升至25%，
要幺CPC降低至0.4美元。
显然，25%的转化率远高于类目平均水平，短期难以实现；0.4美元的CPC也低于行业常规水平，无法保障广告的流量竞争力，最终导致广告活动几乎无法获取有效数据。
针对上述问题，结合基于规则竞价的运营逻辑与行业数据，我制定了分层调整策略，核心思路是：以类目核心数据为基础，合理设定基础竞价与ROAS目标，实现流量与转化的平衡。
因为我的是自动广告进行测试，所以我只能按照类目平均转化率进行计算，调整前需先获取类目平均转化率，类目平均转化率的获取路径主要有两种：一是通过亚马逊后台的“广告-品牌指标”模块查询；二是通过类目下流量较大的关键词（即ABA排名靠前的关键词）的转化率取平均值
以后如果是针对精准关键词投放使用基于规则竞价，可以通过查询关键词的点击转化率及CPC来进行设置合理的基础竞价与ROAS目标
所以我的调整逻辑是，采用分组测试的方式，设置两组广告活动，通过对比数据逐步优化：第一组不主动设置ROAS目标，直接采用亚马逊推荐的ROAS目标，让系统自主学习适配；第二组设置较低的ROAS目标，降低初期运营压力，待数据稳定后逐步提升ROAS目标，避免因目标过高导致流量中断。
所以客单是12.99，转化率是10%的情况下，正常CPC是1.2.
广告活动一，给到0.6的基础竞价，直接给出目标ROAS是2，那幺理想状态下：花费就是6，如果cpc是1.2转化率需要达到20%，如果后期还是无数据则调整首页位置或其余位置溢价比例增加CPC，广告活动二，根据亚马逊建议ROAS进行尝试，同时竞价给到亚马逊建议竞价，投放两周后，看后面的数据表现，如果能达成基础目标后，在提升ROAS
不同投放场景的差异化调整要点
1. 自动广告场景：由于自动广告的流量来源较广，精准度相对较低，需以类目平均转化率、平均CPC为核心参考依据，避免设定过高的ROAS目标，优先保障广告的学习周期与数据积累。
2. 精准关键词投放场景：需针对每个关键词的历史数据（转化率、CPC、搜索量）单独设定参数，对于高转化、高搜索量的核心关键词，可适度提高基础竞价与竞价调整比例，提升广告位优先级；对于低转化、高搜索量的关键词，可降低基础竞价，控制花费风险。
3. 商品投放场景：需结合竞品的流量数据与转化数据，调整竞价策略，重点关注商品详情页的竞价调整比例，通过适配竞品流量场景提升转化效率。
基于规则竞价其核心价值在于通过数据驱动的动态竞价调整，降低运营决策的盲目性，但该模式的效果发挥高度依赖参数设置的合理性与数据积累的充分性。从本次测试实践来看，基础参数设置脱离行业实际、忽视客单价与转化率的匹配关系，是导致数据疲软的核心原因
在实际运营中，不存在适用于所有产品的“万能策略”，基于规则竞价的效果同样受产品属性、类目竞争格局、流量场景等多种因素影响。部分运营可能会认为此类方法“无用”，但本质上是策略与产品的适配度问题。对于卖家而言，更重要的是掌握核心逻辑：任何广告策略的落地，都需要以精准的行业数据为基础，结合自身产品特性制定合理目标，通过持续的测试与优化逐步适配流量需求。特别是在旺季，可以尝试针对部分广告活动进行设置以提高广告活动的ROAS
