La plupart des annonceurs découvrent les limites des rapports Amazon Ads après avoir déjà pris une mauvaise décision. Une campagne peut sembler faible, alors vous la mettez en pause. Une semaine plus tard, il s’avère que la campagne générait des conversions qui n’étaient pas encore apparues. Maintenant, vous ne savez plus à quoi vous fier.
Chez Optmyzr, nous avons mené une étude sur 14 991 campagnes Amazon Ads pour découvrir exactement à quel point les rapports sont retardés et peu fiables. Voici ce que nous avons trouvé : dans les 5 % des meilleures campagnes, les chiffres de ventes attribuées ont augmenté d’au moins 18,75 % entre le jour 1 et le jour 17 de la même période de rapport. Les comptes d’impressions ont changé d’au moins 36,67 % dans cette même fenêtre. Et une campagne sur 20 a montré des écarts suffisamment importants pour changer complètement une décision de budget ou d’optimisation.
Ce n’est donc pas un retard de données, mais un problème de prise de décision qui attend de se produire.
Pourquoi vos données Amazon Ads ne reflètent pas la réalité
Amazon vous fournit beaucoup de données. Rapports de campagne, rapports de termes de recherche, rapports de placement, rapports de produits annoncés, rapports de ciblage, rapports de produits achetés — tout est là. Ce que la plateforme ne vous dit pas, c’est que certains de ces rapports auront l’air complètement différents si vous les tirez la semaine prochaine.
Avant d’entrer dans l’infrastructure de reporting et ce qu’il faut faire à ce sujet, il vaut la peine de comprendre pourquoi l’écart existe en premier lieu. La plupart de la confusion provient de trois endroits spécifiques :
1. Deux définitions différentes de “quand une vente a eu lieu”
Un vendeur sur Reddit a récemment posté à propos de dépenser 2 000 $ en Produits Sponsorisés et de voir 12 000 $ de ventes attribuées dans la Console Publicitaire contre 9 500 $ de revenus dans Seller Central pour la même semaine, et ne pouvait pas comprendre d’où venait l’écart.
C’est l’un des malentendus les plus courants dans les rapports Amazon Ads.
Dans les rapports de campagne, les ventes sont rapportées à la date d’interaction avec l’annonce, et non à la date à laquelle l’achat a réellement eu lieu. Une vente rapportée le 3 février signifie qu’une interaction avec l’annonce a eu lieu le 3 février, mais l’achat réel pourrait avoir eu lieu à tout moment entre le 3 février et le 17 février, selon la fenêtre d’attribution.
Au fil du temps, ces chiffres devraient s’aligner plus étroitement à mesure que les revenus des achats “rattrapent” les clics.
Donc, lorsque vous regardez la performance d’une journée et que le chiffre des ventes semble inférieur à ce que vous attendiez, ce n’est pas nécessairement parce que cette journée a sous-performé. C’est parce que les achats qui seront finalement crédités à ce jour n’ont pas encore eu lieu.
Il y a quelques autres éléments sous-jacents qui rendent les chiffres plus difficiles à lire à première vue. Les ventes attribuées ne reflètent pas les réductions appliquées dans le panier, et les taxes incluses comme la TVA sont soustraites des totaux des ventes, donc le chiffre des revenus est déjà ajusté avant que vous ne le voyiez. Les échecs de paiement et les commandes annulées dans les 72 heures suivant leur création sont déduits des métriques d’attribution, mais ces déductions peuvent prendre jusqu’à 7 jours pour être traitées après l’annulation.
Donc, lorsque vous tirez un rapport avant que ce traitement ne soit terminé, vous regardez des revenus qui peuvent ne pas encore exister complètement.
2. Les données que vous regardez sont encore en mouvement
Comme nous comprenons qu’il existe différentes “versions” de quand une vente a eu lieu, il en va de même pour les variations d’autres métriques qui continueront de changer pendant jusqu’à 28 jours.
Les données de clics et d’impressions peuvent changer pendant jusqu’à 3 jours après la date initiale, car Amazon exécute son processus de validation du trafic, filtrant les clics de robots et les interactions invalides. Les données de conversion prennent plus de temps : les chiffres initiaux sont disponibles dans les 24 heures, mais Amazon réajuste les données de conversion à 1 jour, 7 jours et 28 jours après l’événement de conversion.
Et parce que les conversions sont rapportées à la date de l’interaction avec l’annonce plutôt qu’à la date de l’achat, ces réajustements remontent à travers toute votre fenêtre d’attribution. Exécuter des Marques Sponsorisées avec une fenêtre de 14 jours signifie que les réajustements peuvent mettre à jour les données d’attribution jusqu’à 42 jours après la date du rapport original.
Le résultat pratique est que tout rapport couvrant les 28 derniers jours doit être traité comme provisoire. Les chiffres que vous avez tirés il y a trois semaines peuvent sembler différents si vous les tirez à nouveau aujourd’hui, car Amazon traite encore les annulations, les retours, les échecs de paiement et la validation du trafic contre cette période.
Scott Desgrosseilliers, PDG de Wicked Reports, a mentionné dans un épisode de PPC Town Hall, “Je trouve que le décalage temporel est réel et que peu de gens le comprennent. Et c’est un grand avantage — c’est un avantage concurrentiel si vous le faites — parce que vous pouvez dépenser là où les audiences semblent ne pas convertir et, vous savez, ignorer certaines autres qui sont gonflées.”
Donc, la clé ici est de rester prudent quant à la fenêtre d’attribution et d’en tirer le meilleur parti.
3. Votre annonce obtient le crédit pour des ventes qu’elle n’a pas directement causées
C’est l’une des plus grandes raisons pour lesquelles la performance des campagnes est mal interprétée : l’attribution de halo de marque. Les annonces qui présentent un produit spécifique peuvent avoir des conversions attribuées à elles pour des produits complètement différents, tant que ces produits appartiennent à la même marque que ce qui a été annoncé.
La hiérarchie d’attribution d’Amazon priorise d’abord les clics sur les ASIN promus, puis les clics de halo de marque hautement pertinents définis comme la même marque, la même sous-catégorie, puis les vues, puis les interactions de halo de marque plus larges à travers le reste du catalogue de la marque.
Donc, si un client clique sur une annonce pour votre tapis bleu et achète un ensemble de verres à vin de votre marque à la place, cette vente est créditée à l’annonce du tapis bleu sur laquelle il a cliqué. Ainsi, l’annonce obtient l’attribution pour une transaction qu’elle n’a pas directement provoquée de manière évidente.
Ce que le reporting d’Amazon peut et ne peut pas faire
L’infrastructure de reporting d’Amazon est conçue pour vous montrer l’activité publicitaire à grande échelle. Elle le fait bien. Ce qu’elle n’est pas conçue pour faire, c’est vous dire si les données que vous regardez sont stabilisées, expliquer ce qui a provoqué un changement de performance, ou connecter les métriques publicitaires aux résultats commerciaux qui intéressent réellement votre direction.
Les problèmes couverts ci-dessus — le timing d’attribution, les réajustements de données et l’attribution de halo de marque — sont structurels. Ils ne vont pas changer, et il n’y a aucun paramètre que vous pouvez basculer pour obtenir des données en temps réel ou faire correspondre vos métriques.
Ce que vous pouvez faire, c’est construire votre processus de reporting autour de ces limitations au lieu d’être pris au dépourvu chaque fois qu’elles apparaissent.
Frederick Vallaeys, PDG d’Optmyzr, l’a dit clairement dans un récemment PPC Town Hall :
“Parfois, vous regardez vos CPC, et vous vous demandez comment se fait-il que je paie autant pour un clic et que je ne puisse pas obtenir un retour positif sur les dépenses publicitaires ? Comment se fait-il que tout le monde semble enchérir beaucoup plus haut et gagner de l’argent avec ça ?
Mais je pense que ce à quoi cela se résume, c’est qu’ils mesurent de manière plus holistique ce qui se passe. Et donc ils ont une meilleure compréhension que ce n’est pas juste cet événement intrajournalier unique qui mène à la conversion.
Fred a ajouté : “Parce qu’ils comprennent où ce clic s’inscrit dans le tableau plus large, ils sont capables d’enchérir plus pour cela parce qu’ils savent que cela mène finalement à plus de valeur que vous ne pourriez le penser à cet instant précis.”
Les annonceurs qui remportent ces enchères ne dépensent pas nécessairement plus. Ils travaillent simplement à partir d’une image plus complète de ce que leurs données signifient réellement. Et l’écart entre eux et tous les autres se creuse avec le temps.
“Si vous ne mettez pas en place ces modèles de mesure et d’attribution, vous jouez en quelque sorte sur un terrain différent de celui des concurrents plus intelligents, et vous serez toujours derrière eux en termes d’enchères,” a souligné Fred.
Cela signifie tirer des rapports en dehors des fenêtres d’attribution actives avant de prendre des décisions d’optimisation, traiter toutes les données des 28 derniers jours comme provisoires plutôt que finales, et construire une couche de reporting séparée qui combine les données publicitaires avec le contexte commercial qu’Amazon ne peut pas voir. Le reste de ce guide couvre exactement comment faire cela.
4 choses que votre rapport Amazon Ads ne vous dit pas (et ce que vous pouvez faire à ce sujet)
Maintenant que nous avons examiné pourquoi les rapports Amazon Ads sont si souvent mal interprétés, voici 4 choses que le rapport natif ne montre toujours pas clairement, et comment combler cet écart.
1. Il ne montre pas ce qui a réellement provoqué le changement
Disons que votre ACoS est passé de 3,1 à 4,2 en un seul mois. Le rapport le montre clairement. Mais ce qu’il ne vous montrera pas, c’est si l’augmentation provient d’un changement de stratégie d’enchères sur des termes de marque, d’un concurrent entrant dans votre catégorie et absorbant la part d’impression qui était la vôtre, ou d’un changement de placement qui a poussé les CPC à la hausse sans une amélioration correspondante du taux de conversion.
Chacun de ces scénarios produit un résultat identique dans un rapport de haut niveau. Le ROAS a chuté, les dépenses ont augmenté, mais les ventes n’ont pas suivi. Sans une autre couche d’analyse derrière, vous ne pouvez vraiment pas dire de quelle situation il s’agit, ce qui signifie que vous ne pouvez pas corriger la bonne chose, et vous ne pouvez certainement pas l’expliquer clairement à quelqu’un dans la direction.
Ce dont vous avez réellement besoin : Une couche d’attribution des changements de performance
Vous avez besoin d’une solution facile à interpréter qui explique et creuse la cause profonde derrière les chiffres que vous voyez.
Le PPC Investigator d’Optmyzr fait exactement cela. Plutôt que de tirer manuellement des données au niveau des campagnes et d’essayer de comprendre la raison derrière, l’Analyse des Causes et le Graphique des Causes dans PPC Investigator peuvent aider à identifier les principaux moteurs derrière un changement de performance.
Vous pouvez choisir un KPI à partir d’ici et le suivre à rebours. Prenons le même exemple : lorsque l’ACoS a augmenté, cela pourrait être parce que vos ventes ont chuté, ce qui est dû à une baisse des conversions, et pourrait aussi être une baisse des impressions et du CTR. Vous pouvez continuer à creuser jusqu’à atteindre la partie du compte qui explique le plus probablement le changement.
Donc la prochaine fois, au lieu de dire, “L’ACoS a augmenté,” vous pouvez dire, “L’ACoS a augmenté de 12 % sur notre campagne de marque parce que le taux de conversion a diminué de presque 16 %, et les impressions ont chuté de 40 %. Donc ce n’est pas un problème de coût, mais un problème de demande.” Et maintenant, vous savez que vous devrez découvrir pourquoi il y a eu une baisse de la demande, et vous aurez la raison de l’augmentation de l’ACoS.
Cela aide à expliquer les choses à vos clients et à votre équipe de direction tout en corrigeant les problèmes à la racine.
2. Il ne montre pas la bonne fenêtre temporelle
La plupart des gestionnaires PPC d’Amazon savent que les données d’attribution prennent du temps à se stabiliser. La recherche d’Optmyzr sur près de 15 000 campagnes a révélé que les retards de reporting Amazon Ads sont suffisamment significatifs pour affecter matériellement les décisions d’optimisation, surtout si vous effectuez des changements d’enchères ou de budget basés sur des données récentes qui ne sont pas encore complètement stabilisées.
Savoir cela et en tenir compte réellement dans votre processus de reporting sont deux choses vraiment différentes, cependant.
- Si vous tirez un rapport des 7 derniers jours un mardi et prenez des décisions de budget à partir de celui-ci, vous travaillez avec des données de conversion incomplètes du week-end.
- Les rapports de fin de mois semblent souvent pires qu’ils ne le sont réellement parce que les derniers jours du mois n’ont pas encore été entièrement attribués.
- Les comparaisons de période à période s’effondrent lorsqu’une fenêtre contient des données stabilisées et l’autre est encore en mouvement.
Ce dont vous avez réellement besoin : Des plages de dates flexibles
Les contrôles de plage de dates flexibles d’Optmyzr facilitent cela de manière cohérente, afin que vous tiriez des comparaisons sur des fenêtres qui reflètent réellement une performance stabilisée plutôt que de vous contenter de ce que le préréglage de la plateforme par défaut. Assurez-vous d’inclure des plages de dates qui sont en dehors de la fenêtre d’attribution afin que les chiffres que vous voyez soient précis.
3. Il ne vous montre pas la relation entre les KPI
Le rapport d’Amazon vous donne des colonnes de données, mais les relations entre ces colonnes sont entièrement à vous de les comprendre.
Approchons-le avec un exemple : le rapport mensuel Amazon Ads montre que le CTR a augmenté, le taux de conversion a diminué, et l’ACoS a grimpé en même temps. Quand nous le regardons isolément, cela se lit comme un scénario négatif simple.
Mais cela pourrait signifier que vous vous êtes étendu en correspondance large et que vous capturez maintenant du trafic en haut de l’entonnoir qui convertit sur une plus longue période. Ou cela pourrait signifier que vous gagnez plus d’impressions dans des placements de moindre qualité. Ou cela pourrait signifier qu’il y a quelque chose qui ne va pas sur la page produit elle-même — images, avis, compétitivité des prix par rapport à ce qu’elle était — qu’aucun changement d’enchère ne va résoudre.
Les métriques individuelles ne vous disent pas laquelle de ces situations se produit réellement. La relation entre elles au fil du temps le fait, et cela n’est visible que lorsque vous regardez plusieurs KPI évoluer ensemble sur la même chronologie.
Si vous ne regardez qu’une colonne à la fois, vous tirerez constamment les mauvaises conclusions. Un ACoS en hausse avec un CVR en hausse pourrait en fait être un signe de bonne santé. Vous dépensez plus parce que plus de gens convertissent, et l’économie fonctionne toujours. Un ACoS en baisse avec un CVR en baisse est un drapeau rouge ; vous dépensez moins parce que vos annonces atteignent moins d’acheteurs, pas parce que vous êtes devenu plus efficace.
Ce dont vous avez réellement besoin : Comparaisons de tendances qui superposent plusieurs KPI sur la même chronologie
Le Tableau de Bord de Compte d’Optmyzr vous permet de visualiser des métriques liées ensemble, de sorte que ces modèles apparaissent sans avoir besoin de croiser manuellement des colonnes de feuille de calcul.
Quand vous pouvez réellement voir le mouvement de plusieurs métriques, cela aide à faire apparaître la raison derrière assez rapidement.
4. Il ne tient pas compte du contexte commercial
C’est là que l’écart entre le gestionnaire PPC et l’équipe de direction ou le client devient plus visible.
À l’intérieur du compte publicitaire, il est facile de se laisser absorber par les métriques d’Amazon : ACoS, TACoS, CTR, CVR, NTB, part de placement. C’est naturel ; la plateforme est conçue pour vous faire penser de cette manière.
Mais votre CFO ne regarde pas l’ACoS. Votre client n’espère pas voir un CTR amélioré, car ils ne sont pas la mesure ultime de savoir si les médias payants fonctionnent.
Ils se concentrent sur des questions plus importantes : Cette croissance est-elle intelligente ? Est-ce que cela nous rapporte réellement de l’argent ? Pouvons-nous soutenir cela ? Construisons-nous un véritable élan et allons-nous vers une croissance durable ?
L’interface native d’Amazon ne peut pas répondre à ces questions par elle-même. Elle n’a aucune visibilité sur vos marges, votre véritable rentabilité après tous les frais et le COGS, la hausse organique que vous obtenez, les changements dans vos prix, vos niveaux de stock actuels, ou comment chaque produit s’intègre dans la stratégie commerciale plus large. Tout ce qu’elle voit, c’est les dépenses publicitaires et les ventes qu’elle attribue.
Cela signifie qu’un rapport peut sembler fantastique sur la plateforme, alors que la réalité est faible.
Ce dont vous avez réellement besoin : Une couche de reporting qui combine les métriques commerciales avec les métriques payantes
Combler cet écart signifie construire une couche de reporting que vous contrôlez réellement, où les données publicitaires, les marges et le contexte de performance sont inclus ensemble. Et les rapports personnalisés basés sur des widgets d’Optmyzr vous permettent de construire exactement ces types de vues, montrant les métriques que votre direction et vos clients se soucient.
Vous pouvez également superposer plusieurs métriques sur la même table ou utiliser des Graphiques de Comparaison de Métriques pour visualiser les relations entre différentes métriques. Nous verrons plus en détail comment personnaliser et construire un rapport dans la section suivante.
Comment construire un rapport Amazon Ads qui répond aux bonnes questions : Un processus simple en 6 étapes
Optmyzr vous permet de créer un rapport avec des informations clés et des métriques commerciales qui comptent pour les clients et les dirigeants. Et le meilleur, c’est que vous n’avez besoin de créer cela qu’une seule fois, puis de l’automatiser pour qu’il soit envoyé périodiquement, ou de modifier légèrement le modèle si nécessaire, et de les envoyer.
Voici la manière la plus simple de combler l’écart où le reporting Amazon est en retard et de créer un modèle récurrent.
Étape 1 : Décidez de votre portée et de la fenêtre de reporting
Dans Optmyzr, allez dans la section Reporting pour construire un rapport réutilisable.
Si vous faites un rapport sur un compte Amazon, construisez-le comme un rapport standard. Si vous faites un rapport sur plusieurs marchés, marques ou comptes publicitaires, commencez plutôt par un Rapport Multi-Compte.
Optmyzr vous permet de tirer des données de plusieurs comptes Amazon (et même d’autres PPC) dans un seul rapport, et vous pouvez utiliser des sélecteurs de compte pour inclure des comptes complets, des campagnes spécifiques ou des segments étiquetés. Il existe également des widgets multi-comptes (KPI, résumé, meilleures campagnes, etc.) qui agrègent la performance à travers tous les comptes sélectionnés.
Après cela, décidez d’une plage de dates. Vous pouvez également définir des plages de dates personnalisées, alors verrouillez cela tôt et construisez tout dessus.
Étape 2 : Ajoutez les KPI de haut niveau
Une fois que vous avez défini les plages de dates, commencez à construire la section supérieure comme un résumé exécutif.
Ajoutez des widgets KPI pour quelques widgets qui appartiennent en haut du rapport, comme les dépenses, les ventes attribuées aux annonces, le ROAS ou l’ACoS, et le TACoS si vous le suivez en dehors d’Amazon.
Si vous avez besoin d’une vue d’ensemble supplémentaire, ajoutez un widget de résumé sous la ligne de KPI afin que le rapport s’ouvre avec une comparaison claire avant-après, plutôt que des tableaux. Une fois que vous avez cela, vous pouvez utiliser l’IA pour résumer automatiquement les KPI et les résultats, et vous pouvez également donner des instructions en fonction de la manière exacte dont vous souhaitez présenter les informations.
Par exemple, dans ce rapport, j’ai demandé à l’IA de “Résumer les principaux changements de manière claire et concise,” et elle l’a fait exactement avec une liste à puces des métriques clés.
Juste après les KPI, vous pouvez ajouter une section qui explique ce qui a provoqué le changement. C’est là que vous expliquez ce qui a déplacé les chiffres de haut niveau. Vous pouvez inclure une analyse de type PPC Investigator ou Cause Chart ici pour montrer les décompositions de performance dans le rapport lui-même.
Étape 3 : Ajoutez des comparaisons de tendances KPI
Maintenant, superposez les métriques ensemble pour pouvoir les interpréter facilement. Ajoutez des graphiques ou des widgets de comparaison qui placent des métriques liées sur la même chronologie pour qu’elles puissent être lues ensemble.
Les widgets de reporting d’Optmyzr incluent des options de Comparaison de Performance et de Statistiques Temporelles, qui sont conçues pour ce type de lecture de tendances à travers des périodes ou des intervalles. C’est là que vous pouvez montrer comment les métriques ont évolué ensemble.
Regardez cette vidéo ci-dessous pour comprendre toute l’étendue des capacités de reporting d’Optmyzr :
Étape 4 : Décomposez la performance en segments significatifs
Maintenant, divisez les données d’une manière qui vous aide réellement à les comprendre. Vous pouvez choisir parmi les plus courantes, comme :
- Marqué vs non-marqué
- Types de campagnes (SP, SB, SD)
- Placements (haut de recherche, reste de recherche, pages de produits)
- Groupes de produits/clusters ASIN
- Types de correspondance ou types de ciblage
Le système de reporting prend en charge plusieurs widgets et sélecteurs de compte, vous pouvez donc structurer ces vues délibérément en fonction de la manière dont vous souhaitez les présenter.
Étape 5 : Ajoutez des métriques calculées
Optmyzr prend en charge les métriques calculées, vous permettant de créer vos propres formules et de les inclure dans des tableaux ou des widgets. Utilisez cela pour intégrer des métriques importantes pour l’entreprise mais qui ne sont pas évidentes dans les rapports natifs d’Amazon. Cela pourrait être une métrique d’efficacité personnalisée, une vue mixte, un seuil cible ou tout calcul que votre équipe utilise régulièrement.
Vous pouvez également ajouter plus de données de base, comme des tableaux de campagnes, les meilleurs performeurs, les meilleures campagnes, et des performances au niveau des termes de recherche ou des ASIN.
Étape 6 : Enregistrez-le comme modèle et planifiez-le
Une fois la structure terminée, enregistrez-la comme modèle et planifiez-la. Elle prend en charge les modèles réutilisables, l’exportation en PDF, les liens partageables et la livraison programmée. C’est l’étape finale car l’objectif est d’éliminer la reconstruction manuelle du processus. Une fois que le rapport a les bonnes sections et la bonne logique de date, il devrait être quelque chose que vous pouvez exécuter encore et encore avec seulement de légères modifications du diagnostic écrit.
Une structure finale propre ressemble généralement à ceci : les KPI principaux en haut, le diagnostic en dessous, les graphiques de tendance et de comparaison des KPI ensuite, les vues segmentées après cela, les métriques de contexte commercial ensuite si nécessaire, et des insights plus profonds en bas.
Le “pourquoi” derrière vos chiffres Amazon
Les rapports d’Amazon font exactement ce pour quoi ils sont conçus : mettre en avant les données publicitaires à grande échelle. Le problème est que les données publicitaires, à elles seules, n’expliquent pas la performance. Et cet écart entre description et diagnostic est là où réside le défi.
Avec la bonne configuration de rapport, vous pouvez construire autour des questions que la direction ou les clients posent réellement, tout en étant plus intelligent sur les fenêtres d’attribution et les données non stabilisées.
Vous cherchez à combler l’écart entre vos données Amazon et vos rapports ? Les outils et fonctionnalités de rapport Amazon Ads d’Optmyzr sont spécialement conçus pour les équipes qui ont besoin de plus que des métriques de surface.
FAQ
Pourquoi la fenêtre d’attribution affecte-t-elle l’apparence de ma performance récente ?
Amazon utilise différentes fenêtres d’attribution selon le type d’annonce : 7 jours pour les Produits Sponsorisés, et 14 jours pour les Marques Sponsorisées et l’Affichage Sponsorisé.
Un client qui clique sur votre annonce le lundi mais complète l’achat le dimanche suivant est attribué au rapport du lundi. Si vous tirez les chiffres du lundi en milieu de semaine, cette conversion n’a pas encore eu lieu et ne s’affichera pas du tout.
C’est pourquoi les périodes de rapport récentes semblent presque toujours plus faibles qu’elles ne le sont réellement. La fenêtre n’est pas encore fermée, donc toutes les conversions en aval n’ont pas été capturées.
Qu’est-ce que l’effet de halo de marque, et pourquoi cela fait-il paraître mes chiffres de vente plus importants que prévu ?
Lorsque vous diffusez une annonce pour un produit spécifique, Amazon ne limite pas l’attribution à ce seul produit. Si un client clique sur une annonce pour vos écouteurs sans fil et achète plus tard une autre paire de votre marque, cette vente peut être attribuée à l’annonce originale comme une conversion de halo de marque.
La hiérarchie d’attribution d’Amazon priorise d’abord les clics sur les ASIN promus, puis les clics de halo de marque hautement pertinents (définis comme même marque, même sous-catégorie), puis les vues, puis les interactions de halo de marque plus larges.
Les commandes annulées et les retours sont-ils reflétés avec précision dans mon ACoS ?
Les commandes annulées dans les 72 heures sont généralement supprimées via le processus de révision d’Amazon. Les retours peuvent prendre plus de temps à apparaître correctement dans les données révisées. Amazon révise les données de conversion à 1, 7 et 28 jours après la conversion, donc un article retourné peut ou non avoir été retiré de vos chiffres historiques au moment où vous tirez un rapport.
Si vous tirez la performance de la campagne avant que la révision pertinente n’ait eu lieu, vous pourriez regarder un ACoS calculé sur des revenus qui seront éventuellement inversés. La fenêtre de révision de 28 jours existe pour rattraper ces corrections ; cela signifie simplement que tout rapport tiré avant la fermeture de cette fenêtre travaille avec des chiffres qui ne sont pas encore complètement stabilisés.
Amazon compte-t-il doublement les ventes si un client clique sur plus d’une de mes annonces ?
Non. Amazon attribue une conversion à une seule interaction publicitaire, en utilisant un modèle de dernier contact qui crédite le dernier clic avant l’achat. Si un client a vu trois de vos annonces et a cliqué sur deux d’entre elles avant d’acheter, le dernier clic obtient l’attribution, et les autres n’obtiennent rien.
Pourquoi y a-t-il une différence entre les rapports ASIN Annoncé et ASIN Acheté ?
Le rapport ASIN Annoncé montre la performance pour le produit spécifique dans l’annonce. Le rapport ASIN Acheté montre ce que les clients ont réellement acheté après avoir cliqué. En raison de la façon dont fonctionne l’attribution de halo de marque, un client peut cliquer sur une annonce pour un produit et finir par acheter une variation complètement différente ou un article connexe, et le rapport ASIN Acheté capture cet écart.
Si vous ne regardez que les données ASIN Annoncé, vous voyez comment votre ciblage fonctionne. Ajouter la couche ASIN Acheté montre comment les clients naviguent réellement dans votre catalogue après le clic, quels produits capturent la demande initialement dirigée ailleurs, et s’il y a des schémas de vente croisée qui valent la peine de construire une stratégie de campagne autour.
Pourquoi mes comptes de clics et d’impressions baissent-ils parfois quelques jours après avoir tiré un rapport ?
Amazon exécute un processus de validation de trafic continu pour filtrer le trafic de bots, les doubles clics accidentels et d’autres interactions non humaines. Ce processus peut ajuster les données de clics et d’impressions jusqu’à 3 jours après la date de rapport initiale, donc les comptes de clics que vous avez vus mardi pourraient être légèrement inférieurs si vous tirez la même plage de dates vendredi.
L’avantage est que vous n’êtes pas facturé pour les interactions qui sont filtrées. L’inconvénient est que tout rapport tiré dans les 72 heures suivant la date d’activité travaille avec des chiffres pré-validation qui peuvent surestimer le trafic réellement qualifié par une petite marge.
