有个朋友跟我说现在的亚马逊真的是玩儿不起了，广告点击一下几美金直接没了，转化还不是很理想，只有不断的降价去做促销才会有订单，算下来每天的利润肉眼可见的减少，问问我有没有什么办法。
我特意去扒了一下自己以前写的文章，我在一年前就已经劝大家不要仅仅把目光停留在搜索流量上，今年的三月份我还专门有写文章讲关联流量的问题，到现在还有很多人在纠结搜索的流量成本太高，今天我有看到某个博主的视频讲关联流量的，然而并没有讲完整，或者说对于关联流量的理解还没到位，刚好借这个机会跟大家聊聊关于搜索之外的流量。
很多人会好奇一个问题，亚马逊的广告有没有可能会帮助我们的商品形成关联购买的推荐，如果有这样的可能，什么样的广告可以带来这样的效果，在正式给大家盘点之前，我要先说下所谓的关联推荐的几种形式。
首先要说明一点，关联推荐并不仅仅是我们在亚马逊产品页面看到的Buy it with这样的商品组合，因为这只是一种推荐模式，如果你有认真的去研究电商会发现这是亚马逊的一个发明专利，正式的名称叫做基于物品的过滤协同算法，其实推荐算法是一门非常有意思的学科，不仅仅有基于物品的协同过滤，还有基于人群的协同过滤，基于内容的协同过滤，事实上，我们在电商平台上经过搜索看到的商品结果就是基于内容的协同过滤算法的一种，基于人群的协同过滤就更有意思了，很多平台都会对用户打标签，从而对拥有相同标签的用户推荐群体性感知的内容，比较典型的例子就是某音，视频号之类的短视频平台，你浏览的内容越多，越容易打标签，电商平台上一度也是如此，基本上能够判断出来一个人的性别，年龄层，兴趣爱好，消费能力等等信息，甚至可以基于你的收货地址给你推荐区域内普遍需求的商品。
我们经常能够看到的亚马逊上的关联推荐其实分为几种，Buy it with，Also Bought,Buy after Buy,Similar item to consider,Also viewed.实际上前三者都是基于物品的协同过滤推荐，并不过多考虑人群，更多的是考虑行为的发生，Similar item to consider则属于基于内容的过滤推荐，主要讲的是商品与商品之间的参数信息重合度，Also viewed则是基于人群的过滤推荐。
讲清楚这些之后就要解释亚马逊广告能不能促成商品间形成关联购买的推荐了，实际上可以，但是在做广告投放之前，不要盲目乐观，我看到有人讲自动广告比手动广告更容易带来关联推荐，这纯粹是胡扯，我们想要形成关联推荐首先要搞明白一个问题，基于物品的关联推荐，或者说基于行为的关联推荐是如何发生的。
为了确保大家能够不被算法细节给绕晕，我们可以简单理解为亚马逊页面的FBT结构的本质是基于用户行为的推荐，比方说购买投影仪的用户同时购买投影幕布和投影仪支架的概率比较高，这是因为物品之间存在着比较强的关联关系，平台在考虑问题的时候更多的是去研究购买某样商品的时候大多数用户会同时购买的剩余两件商品是什么，比如A,B,C,D,E，F五个用户都有购买投影仪这个产品，其中A购买了投影仪和幕布，B购买了投影仪和投影仪支架，C购买了投影仪，幕布和支架，D购买了投影仪和幕布，E购买了投影仪，幕布和支架，请问当F要购买投影仪的时候系统向他推荐什么样的产品组合，客户更容易下单，更能够提高订单价值，答案显而易见，就是投影仪，支架和幕布。原因其实就是基于用户购买产品时的行为数据积累，从而形成的推荐链路。
很多朋友看到这样的产品组合的时候就开始犯迷煳了，正常理解不应该是购买了裙子然后选择配饰吗，实际上真不是，当商品价值过高的时候，人们往往不会购买同类产品，但是一旦商品价值一般，加上又是服装，配饰这种产品时，我们就会发现，系统的推荐跟用户的实际行为是一致的，同时会购买三种裙子。
有意思的事儿接二连三的发生，我们会看到，平台推荐三种不同的排插给客户，有人会好奇这么做的目的是什么，答案是系统要比我们的思维更理性，它发现很多客户在购买排插的时候不会只购买一个，而是同时购买多个，尤其是不同数量插孔的，不同插孔的以满足自己的需求。
面对饰品神奇的现象又出现了，系统基于过去的用户行为选择向客户推送相同款式的女性手链。
事实上，如果你愿意去琢磨，会发现有些产品，有些品类还存在一个凑单的现象，尤其是低价产品，客户会因为要凑够免运费的门槛选择同时购买几个关联度不太大的商品，像这样的基本上就是基于大多数的用户习惯了，没有办法进行推测。
现在就可以解答上边的那个问题，自动广告是如何帮助我们的产品实现关联的，其实很简单，本质就是互补型的产品定位广告，也就是说系统会根据你的产品所在的节点以及用户的行为模型，将你的产品投放在有可能会被用户同时购买的商品页面或者它出现的位置附近的广告位，基于产品的定位广告我之前也有写过，建议感兴趣的朋友去看看，绝不是大家理解的出现在投放目标的商品页面那么简单。
现在问题来了，有人说能形成FBT的关联推荐，有人说完全做不到，区别在哪儿？事实上在于购买频次和购买集中度，很简单一个问题，你投放自动广告的时候，能不能确保所有的客户都只点击购买一个跟你产品相似或者互补的商品呢，显然做不到，但是像FBT这种，是基于行为发生的数量做推荐的，只有一两个零散客户购买，完全不起作用，那么想要形成FBT怎么办，答案是在你追求这个目标之前，先要做好充分的市场分析，看看同类商品的同时购买组合结构，找出相应的规律，然后选定合适的关联目标，进行产品定位的广告，同时，一定要保证足够高的频率，否则同样也是无法形成的。
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