Nhận thấy anh em Seller Việt Nam khá quan tâm đến các vấn đề cũng như những kĩ thuật PPC để có thể giảm thiểu AcoS của tài khoản, nên hôm nay em xin phép chia sẻ chút kiến thức của mình để anh em có thể “đốt tiền” cho Jeff Bezos một cách hiệu quả hơn: Negative Phrase chống Search Term không liên quan, tránh chi tiêu PPC lãng phí.
Search Terms traffic thấp
Quy trình Negative mà đa số Seller dùng hiện này sẽ là Download Search Terms Report từ Amazon rồi xử lý File Excel (Filter sản phẩm, Filter các số liệu PPC để lọc Search Terms không hiệu quả,…) rồi upload file bulk lên Amazon.
Nhưng phương pháp này có một điểm trừ vô cùng lớn mà có thể chưa từng ai cảnh báo cho anh em, giả sử các con số benchmarks để Negative một search term là 15 clicks, 0 sale = Negative. Vậy đối với những Search term có lượng traffic nhỏ hơn 15 nhưng cũng chưa có Sale thì anh em sẽ bỏ quả vì chưa đủ Data để đưa ra action?
Rất tiếc, cách làm của anh em hiện tại là đúng nhưng chưa đủ. Anh em có thể tham khảo hình 1 để có thể nhìn thấy hiện tượng thường thấy này, một loạt search term 1 clicks, 0 sales mà anh em có thể bỏ qua do Filter Excel của mình.
Giả sử mình đang bán sản phẩm “butcher paper” (giấy lót thịt, thường có khả năng hút ẩm, hấp thụ chất béo)
Thì việc Amazon PPC đưa sản phẩm tới các ngành hàng khác thì có ích gì không (Một hiện tượng rất quen thuộc nếu chạy camp Auto hoặc target Broad, Phrase)? Ở đây cụ thể là máy “cutter”, máy cắt để tạo ra các miếng butcher paper. Tiêu tốn đến 14 clicks, $30 spend và không có Sale nào.
Phân tích Pattern
Những nguồn traffic có độ liên quan thấp này sẽ dốt tiền của anh em nếu không có action phù hợp để giảm thiểu nguồn traffic không liên quan, cũng như bảo vệ các Campaign mới lên khỏi phân phối đến tệp khách hàng không ra tiền này.
Trước khi đưa ra giải pháp thì anh em cần phát hiện ra vấn đề nó nằm ở đầu.
Với những Search Term ít traffic dạng như list
Anh em cần phát hiển điểm chung hay mình thường gọi là “Pattern” giữa các Search Term này – Anh em có thể tìm thấy nếu bóc tách từng từ đơn trong Search Term và tổng hợp data lại để phân tích
Đưa ra Action phù hợp
Chỉ khi anh em có trong tay Data của từng pattern thì anh em mới có thể đưa ra các actions cho phù hợp nhất, cho doanh thu to the moon và giảm chi phí quảng cáo xuống rẻ như cho.
(Quan điểm một chút về định nghĩa “Liên quan”. Cá nhân mình thấy hiện tại anh em định nghĩa từ khoá liên quan hay search terms liên quan hầu hết là do cảm tính theo ngữ nghĩa. Một list keyword hoặc search terms được coi là liên quan theo quan điểm các nhân của mình, sẽ chỉ được thể hiện qua DATA, chuyển đổi tốt ra sales nhiều thì sẽ được gọi là liên quan còn ngược lại thì là không liên quan)
Trở lại với vấn đề chính, sẽ có 2 trường hợp xảy ra sau khi anh em đã thu thập được dữ liệu của “pattern”
NẾU DATA TỐT → Đây sẽ là các Niche mới để anh em có thể scale sản phẩm của mình, tăng khả năng index và ranking ở các niche khác mà sản phẩm đang có tỷ lệ chuyển đổi ngon → Thêm các pattern này vào Title hoặc phần back-end search terms của sản phẩm
NẾU DATA KHÔNG TỐT → Negative Phrase các pattern này ở các Campaigns đang chạy hoặc trước khi chạy, anh em có thể tối ưu tới hàng trăm đô Trump bằng việc né các nguồn traffic không liên quan, chuyển đổi ối dồi ôi này.
Các Data minh hoạ được lấy từ tool Scale Insights, nếu xử lý bằng Excel anh em có thể gặp khá nhiều khó khăn trong việc lấy ra được Pattern cũng như Data của Pattern
Một chiến lược có Concept khá đơn giản nhưng để thực hiện thì sẽ cần khá nhiều thời gian cũng như công sức nếu chỉ xử lý Search Term Report.
Nguồn Phúc team Scale Insights
