Intentwise 分享利用 Amazon Marketing Cloud 优化亚马逊 B2B 策略
Intentwise 介绍通过 Amazon Marketing Cloud (AMC) 构建高价值 Business 受众、潜在订阅者及新客（NTB）群组，以精细化提升亚马逊 B2B 广告表现。该工具公司指出，Amazon Business 买家单次购买量多 80% 且转化率高 3 倍，建议结合 Sponsored Products 出价调整与 DSP 受众推送来扩大收益。
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今日 0 条Michael WatersIntentwiseAI 评分2222
亚马逊广告AI 评分5858 亚马逊推出 DVA+ 简化展示、视频和音频广告投放
亚马逊发布新功能 DVA+，允许广告主通过四个步骤在单一活动中创建跨流媒体电视、在线视频和音频的程序化广告。该功能提供 AI 自动托管和高级设置两种模式，目前在美国处于扩展封闭测试阶段，计划于 2026 年 10 月下旬开始公开测试，目标在 2027 年第 1 季度覆盖 35 个站点。
亚马逊广告AI 评分5555 亚马逊 AI 广告平台拓展对话式体验功能
亚马逊 AI 广告平台推出对话式体验功能，允许广告主使用自然语言进行媒体规划、活动管理及效果分析。该功能目前面向北美、欧洲等地区的部分符合条件的自助式和托管式服务广告主开放封闭测试，需联系客户团队报名获取。
亚马逊广告AI 评分4747 亚马逊广告发布 Branded Conversations，融入品牌专业知识优化 AI 购物对话
亚马逊广告在 unBoxed 全球大会上发布 Branded Conversations 功能，作为品牌推广智购的演进，将品牌提供的专业知识融入 Alexa 购物助手。该功能利用第一方信号及品牌输入的产品差异化、互补关系等信息，使 AI 能针对特定客户需求提供更深入的商品建议与解答。
亚马逊广告AI 评分5858 亚马逊广告发布 unBoxed 2026 多项新功能：推出品牌导购与统一 AI 广告平台
亚马逊广告在 unBoxed 2026 大会上发布了包括品牌导购、Sponsored Services、亚马逊 AI 广告平台在内的多项新功能。其中，品牌导购允许品牌信息融入 Alexa 购物助手的对话中；统一的亚马逊 AI 广告平台整合了 DSP 和现有广告产品，并内置生成式 AI 创意工具和近 1,000 项指标的查询能力。
亚马逊广告AI 评分5252 亚马逊广告宣布推出品牌导购功能
亚马逊广告宣布将于2027年1月推出品牌导购（Branded Conversations）功能，把品牌推广提示词升级为Alexa购物助手中的多轮品牌导购体验。该功能基于卖家现有广告活动、投放方案及预算自动启用，无需额外设置；对话开场提示词仅按CPC收费，后续对话轮次不额外收费。初期面向美国站使用品牌推广合集广告的亚马逊广告主开放，支持通过广告平台和API查看效果指标及管理智购功能。
亚马逊广告精选AI 评分6262 亚马逊发布由智能体式 AI 驱动的亚马逊 AI 广告平台
在 2026 年 unBoxed 大会上，亚马逊广告发布了由智能体式 AI 驱动的“亚马逊 AI 广告平台”，将搜索、展示视频音频及全流域广告整合至统一界面。该平台包含面向美国所有广告主开放的全流域广告活动（利用 AI 跨格式共享信号并自动优化）以及将于 10 月下旬推出的 DVA+（简化程序化购买体验）。
推荐理由：原文介绍了亚马逊 AI 广告平台及其核心功能全流域广告活动，展示了其整合多种广告形式并利用 AI 自动优化的能力。
亚马逊广告精选AI 评分6767 亚马逊全流域广告活动开放公测
亚马逊宣布全流域广告活动开放公测，美国广告主可通过同一预算和 AI 编排跨搜索、展示、视频和流媒体电视投放。官方称测试版广告主长期 ROAS 提升 67%，单次购买成本降低 29%；该结果基于 2026 年 6 月至 8 月早期用户数据，个体表现可能不同。
推荐理由：原文介绍全流域广告活动公测，给出跨格式统一预算与优化引擎的机制及测试期效果数据。
亚马逊广告精选AI 评分6060 亚马逊广告推出对话式AI分析体验（封闭测试）
亚马逊广告于2026年9月28日发布公告，介绍一项基于自然语言的AI驱动分析体验，广告主可通过提问了解广告活动效果、对比基准并挖掘洞察。该体验将对话式交互与可视化工作区结合，基于亚马逊广告的统一报告功能和第一方购物信号构建，涵盖品牌新客和长期销售归因等指标。原文说明该功能目前处于封闭测试阶段，自行管理广告账户的广告主可通过亚马逊广告代表申请加入，或加入候补名单；适用国家/地区以原文列出的名单为准。原文来自亚马逊广告，存在相关商业利益，并非独立测评。
推荐理由：原文给出了自然语言分析的具体提问示例、适用国家/地区名单，并明确该功能处于封闭测试阶段及申请路径。
Michael WatersIntentwiseAI 评分2222 Intentwise 介绍利用趋势化 AMC 数据快速响应市场变化
Intentwise 提出通过追踪 Amazon Marketing Cloud (AMC) 数据的长期趋势来主动应对市场波动，而非仅依赖静态快照。该观点建议重点监控 ASIN 级别的 NTB 率、LTV-to-CAC 比率及 Subscribe & Save 订阅留存等指标的变化以调整营销预算。
Rick WongSellerMetricsAI 评分6262 搜索词重叠不等于自我竞价：广告报表如何梳理
本站原创整理。Rick Wong 于2026年6月7日发布的 SellerMetrics 教程建议，把同一搜索词在不同广告活动中的表现集中复盘。作者提供广告软件和代运营服务，原文包含代理和VPN推广；本站没有实测其服务，也不将推广作为操作建议。 先纠正一个关键解释：原文将多活动重叠与内部竞价、CPC上涨相连，但 Amazon Ads 官方定向指南明确说明，同一关键词使用不同匹配类型并不表示与自己竞价。因此，报表中出现重复搜索词，只能先视为需要分析的线索，不能据此断言成本一定被抬高；合并活动也不保证降价、排名提升或销量增长。原文的匿名效果例子没有可复核的账户数据，不作为证实的结果。 可保留的方法：先用同一日期范围导出搜索词报表，按实际购物查询汇总花费、点击、订单与销售额，再保留活动、广告组、匹配类型和ASIN字段。对重复出现的查询，分别检查产品意图、预算、时段及转化样本，判断它们是探索与验证阶段，还是确实低效的覆盖。决定集中管理时，记录负责活动及其他活动的处理方式，并确认负责活动有预算；少量数据或刚迁移的词先观察。 否定定向的边界：官方指南支持用否定词排除不符合活动目标的查询，且建议根据表现选择精确或词组匹配。词组否定可能影响更广的查询范围，设置前应核对相关变体，不能因为出现重复就批量否定。官方也把自动与手动广告并行作为可行方式，并建议测试不同匹配类型；这与原文的一词一归属管理偏好分别看待。 本站建议：选小范围记录变更前后数据，同时观察总销售、广告花费占比与转化，并注明促销、价格、库存和季节变化。保留品牌防御、不同产品意图及短期迁移所需的合理重叠，不能把单次前后变化当作因果证据。这是一篇长期方法辨析，不是今日新闻、平台政策或收益保证。适合已有广告报表和多活动账户的运营者。原稿： https://sellermetrics.app/prevent-search-query-cannibalization/ 。规则核对： https://advertising.amazon.com/library/guides/targeting-with-sponsored-products 。核对时间2026-10-03；未获得第三方全文、译文或图片使用依据，本站提供原创解读和原文入口。
Mark BallardTinuitiAI 评分4444 Prime Day 复盘：跨渠道同时变化，先核对再判断原因
本站原创辨析。Mark Ballard 于2024年7月24日在 Tinuiti 发布的 Prime Day 研究，回顾当年亚马逊广告，并观察 Walmart 与 Google 的同期变化。它是历史研究阅读，不是2026年的行情或投放指令。原文说明材料来自 Tinuiti 管理项目的匿名客户数据；本站没有取得可独立复算的原始样本，未验证其代表性，也未逐图核实或采用图内新增数据。原生评分44，普通收录，未进入精选。 一、为什么要同时看多渠道。原文讨论同一活动期间不同广告形式、不同平台的表现。对卖家而言，这可以提示一个复盘问题：自己的流量、订单和投放是否也在同一时间变化。本站建议先为各渠道写清数据来源、站点、币种、时间范围与可取得的指标，再决定是否比较。自己没有投放或没有合格数据的渠道，应明确记为缺口，不能用报告的客户样本代填自己的结果。 二、变化方向不是原因证明。两项指标同时上升或下降，可以形成线索，但还需要排查库存、售价、优惠、投放调整、季节性及统计延迟。原文把部分同期变化解释为外溢或需求转移；这些属于发布方分析，没有在本文得到独立因果验证。本站建议保留其他可能解释，并记录下一次怎样比较条件。一次活动的前后变化不能直接证明某个平台抢走了流量，也不能保证增加某种广告就能取得同样效果。 三、百分比必须带上比较基准。原报告使用同比、与某个日期相比及与前一周相比等不同基准，还比较不同广告指标。本站建议给自己的复盘表分别注明基期、样本范围、指标分母、归因窗口、订单与退款处理方式。不同基期的增长率不要直接排大小；广告归因订单也不是自然订单、增量销售或净利润的同义词。没有对齐数据条件时，先说明限制，不急着作跨渠道预算结论。 四、把研究转成一张待验证清单。可以记录活动前后各渠道实际发生了什么、哪些条件变化、哪项解释有数据支持、哪些信息还缺失，以及由谁继续核对。这是本站的应用建议。报告里新客和活动首日的历史观察不构成固定投放节奏；原文中的客户规模、预算与渠道能力也不代表普通卖家都具备相同条件。先按自己的权限、账户资格与数据质量开展小范围复盘，保留异常和反例。 适合使用多个广告渠道或正在整理大促资料的团队。仅有局部材料、样本很少、缺少可比期间时，本文提供的是检查思路，不能据此决定大额投放、采购或预期收益。Tinuiti 经营广告服务，存在商业利益；本站未实测其产品或客户业绩，没有当前功能、价格、政策或收益保证。原发日期与本次收录时间分开，核对时间2026-10-03。 原文： https://tinuiti.com/blog/amazon/prime-day-2024-trends/ 。作者页： https://tinuiti.com/contributors/mark-ballard/ 。本站核实机构个人页、本人署名和另一原稿明确的合著声明；不把合著文章重复建成第二份独立证据来源。本文原稿30个文字块和六个实质章节标题完整核对；八幅正文图未逐图核实或取得使用依据。没有第三方全文、译文或图片许可，只提供本站原创辨析和原站入口。
Andy TaylorTinuitiAI 评分4747 读大促研究先看什么：活动、样本和归因口径
本站原创辨析。Andy Taylor 于2023年10月16日在 Tinuiti 发布的 PBDD 广告研究，讨论当年的秋季活动与七月活动、广告归因销售和新客指标。这是历史研究阅读，不是今年的活动通知，也不是亚马逊政策。Tinuiti 提供广告服务，报告数字属于发布方的研究陈述；本站没有取得可独立复算的客户原始数据，也未逐图核实或采用图内新增数据。原生评分47，普通收录，未进入精选。 一、先把问题和比较对象写清。原文将不同活动及活动两天作比较，并讨论广告支出、点击与归因销售之间的变化。本站建议阅读此类报告时，先记录比较的是哪一年、哪场活动、哪个广告类型，以及研究对象是否与自己的商品和账户相近。历史活动的表现只能提出待验证的问题，不能直接变成下一次活动的预算比例。 二、不要让增长率遮住样本与基期。一个变化可能来自价格、流量、投放范围、促销、库存及归因窗口等多个条件。本站建议对自己的数据同时查看原始数量、费用口径和比较期间，并记录无法对齐的地方。报告中说支出与归因销售变化接近，不足以证明增量利润提高；销售额、毛利、费用和广告归因结果也不能互相替代。这些是本站的核对建议，原文没有给出适用于所有卖家的利润公式。 三、把新客线索与经营结果分开。原文比较不同活动的 new-to-brand 指标。该指标可作为继续查资料的线索，不能直接等同于所有新增买家、长期复购或净利润。实际账户的指标资格、定义和归因规则需要按当期说明核对；本文不复用2023年的界面或产品能力作为当前事实，也不为某种广告形式作效果保证。 四、用自己的完整活动记录检验。原文认为第一天通常占较大份额，同时强调第二天仍有贡献。本站建议把活动前、活动中和活动后的库存、促销、广告与订单记录放在同一时间线上，保留币种、站点、缺货及异常备注。然后比较不同解释，先小范围验证再决定调整。第一天在某组历史样本中更强，不能推出每个商品都该把预算集中到第一天；活动后需求回落也不自动证明某次操作失败。 适合已有投放和订单数据、准备做大促复盘的卖家。数据缺失、样本太小、站点或归因口径不同，应先补足条件。本站没有验证研究的全部数字、客户效果或代表性，不提供固定预算、收益承诺或购买服务导流。核对时间2026-10-03，原发日期与本次收录时间分开。 原文： https://tinuiti.com/blog/amazon/three-key-advertising-trends-from-amazon-prime-big-deal-days-2023/ 。作者页： https://tinuiti.com/contributors/andy-taylor/ 。本站只核实 Tinuiti 原稿的编辑署名与发文归属，不认证私人身份或全部职业履历。核心14个文字块、三个章节标题完整核对；四幅正文图未逐图核实或取得使用依据。没有第三方全文、译文或图片许可，本站提供原创阅读辨析和原站入口。