摘要：亚马逊基于规则的竞标是以广告的最终效果(RoAS)为目标，使用机器学习算法来考虑影响效果的一系列参数(时间、观众群体、展示地点等等)，并且基于大量的数据来帮助广告客户更精确的

亚马逊基于规则的竞价是以广告的最终效果(RoAS)为目标，使用机器学习算法来考虑影响效果的一系列参数(时间、观众群体、展示地点等等)，并且基于大量的数据来帮助广告客户更精确的投标，这些都不能通过人工实现。

亚马逊一直在研究由卖家提供的广告活动中生成的历史数据。以促进销售为前提，对不同具体情形的竞标进行优化，并尽量达到卖家预先设定的限度。利用规则的竞价策略，卖家可以对ROAS或广告活动的平均报价进行预先设定的限价。

RoAS指标应该合理，这点可以参考最近30天的数据，适当的紧缩限制是没有问题的，举个例子，之前RoAS平均水平是5，设置6或7或一点观察效果改善都是OK，但是如果过于贪心，直接设定一个100(ACoS=1%)，最后的结果肯定是跑不了任何数据，也许甚至没有曝光。

重点：广告效果与广告数量必须是两极，卖家要做的不是走过场，而是要找对点。

基于规则的竞价使用要求：

必须是SP广告；

任何一种投放方式都可以采用：自动投放，关键字投放，商品投放。

广告活动最少持续了30天，最少30天内最少有30次转化。

广告活动每天必须达到最低预算10美元。

竞价需要设置平均竞价吗？

假如想得到更多的控制权，卖家也可以选择提供平均数。可以从亚马逊的广告活动上保证出价超过25%(比如，如果报价上限是1美元，CPC平均不会超过1.25美元)。这就是说，可能会看到，在某一特定目标上，一次点击费用超过了1.25美元，但是平均来说，没有超出这个上限。尽管提供这个可选的出价限度能帮助更好地控制，但是这会限制达到ROAS限制的能力。

在产品哪个阶段使用基于规则的竞价？

新款产品不推荐使用此特性。最好的方法是在销售和广告数据都比较稳定的情况下转换这种模式。