Amazon 广告流量分配
SkillAI & modelsApply a simple Amazon Ads allocation model that separates discovery from exploitation, tests keyword and placement effects, and reallocates budget toward evidence-backed conversion pockets. Use when the user asks for a clear mental model for Amazon ads, how to find good traffic, how to compare placements, or how to reduce poor traffic. Draft only unless live changes are explicitly approved.
Available today. Use it from your connected AI after setup.
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Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use the Amazon 广告流量分配 skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by xjli360/sealeap-amazon-ad-skills in amazon-skills/douyin/qilin/sealeap-amazon-ad-traffic-allocation/SKILL.md and read by ahel’s review.
目标
用“发现高转化组合”和“重分配预算”两个循环管理广告,避免同时改变关键词、位置和预算导致无法归因。
适用任务
- 解释广告结构中探索活动与主力活动的职责。
- 诊断同一关键词在不同广告位表现差异。
- 在预算固定时放大赢家、减少输家。
开始前要拿到
- 查询、目标、广告活动和广告位级表现。
- 商品价格、利润、阶段目标和库存状态。
- 已知的关键词相关性与商品投放相似度。
缺失的数据要明确列为缺口,并把结论标成事实、估算或假设;不要补造数字。
不可妥协的边界
- 广告位报告不等于可精确控制的自然页码或固定展示位置。
- 不可在样本不足时把预算从一个随机赢家全部迁走。
- 广告优化不能绕过商品页承接力、价格和库存问题。
- 当前 Amazon 官方政策、帮助页、账户资格和后台实际字段优先于本 Skill 中的经验框架;规则可能变化时先核验。
- 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退,核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算;范围已明确授权时继续执行并回读核验,只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
- 不输出原素材的创作者身份、账号、链接、视频编号或可反查线索;当前业务证据的官方来源、采集时间和口径仍需保留。
工作流
1. 拆分两个循环
探索循环负责找词、商品目标和广告位;利用循环负责给已验证组合稳定预算。
2. 隔离变量
先固定目标测试广告位,或固定广告位策略测试目标,避免多变量一起变化。
3. 定义赢家
以相关性、CVR、CPA、贡献利润和样本强度联合判定,而不是只看订单或 ACoS。
4. 迁移预算
小步增加赢家预算或竞价,减少低相关和持续亏损流量;每次保留前后对照。
5. 持续再探索
保留受控探索预算,防止主力词老化或流量结构变化后失去新机会。
6. 监控总盘
观察 TACoS、总贡献利润、自然订单、库存和广告间蚕食。
判断标准
- 每个建议指出它属于探索还是利用。
- 预算迁移有最小样本和最大调整幅度。
- 报告同时呈现局部广告指标和总业务结果。
必须交付的结果
- 探索与利用广告地图。
- 关键词加广告位组合的绩效表。
- 预算增加、减少和继续观察清单。
- 下一轮单变量实验。
结尾列出数据窗口、关键假设、证据缺口、风险和下一步;如包含待执行动作,单独放在“待批准变更”中。
Signals
- GitHub stars
- 108
- Forks
- 14
- Last commit
- Sep 2026
Others that do the same job
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
sealeap-amazon-ad-traffic-allocation- Source
- github.com/xjli360/sealeap-amazon-ad-skills