社区 发现 Amazon 亚马逊对普通卖家免费开放 AMC权限，现...
亚马逊对普通卖家免费开放 AMC权限，现在卖家可以看到更全的广告数据。
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一、今年下半年最大的好消息
过去一周，在X上被一个亚马逊卖家朋友们又熟悉又很陌生的词刷屏了——AMC（Amazon Marketing Cloud）。如果你还没有听过，别担心，因为这个工具在过去确实很少有人能用上。以前想开通 AMC，你需要：
联系广告经理
被告知 “你得先跑 DSP 才行”
或者被各种模糊回复搪塞
最后不得不通过关系或代理商，才能拿到一个 AMC 实例
所以，过去 AMC 更像是「大品牌和代理商的专属武器」，而中小卖家很难触及。但现在情况完全不同，亚马逊昨天公布并且在美国站的部分卖家（本土卖家）已经免费开放部分权限，（记住AMC还有付费的部分仍然需要付费）如果你有本土亚马逊账号你便可在图中这个位置可以看到新增的功能
亚马逊突然全面放开了 AMC 权限，入口就藏在广告后台的「Measurement & Reporting」菜单里，几乎所有卖家都能一键进入（中国卖家逐步开放）
这意味着什么？
就好比以往你只能透过雾蒙蒙的车窗看流量，现在亚马逊直接把「全景大屏仪表盘」放在你面前：你可以看到广告点击背后的用户是谁（个人用户情况我们是看不到的，这里AMC给到的是 这一群群体的并且用特殊的userID 来标记）、他们多久才转化、他们是否会再次购买、他们和哪些产品有交叉购买关系。
从卖家角度来说，这可能是 2025 年最重要的一次「数据民主化」——过去掌握在少数人手里的深度数据，现在每个卖家都能免费用上。
二、AMC 的本质：它到底是什么？如果你之前通过第三方服务渠道或者大客户竟里渠道开通过AMC账号的话第一次点进 AMC 界面，第一反应是懵的：
这不是一个「广告报表」？
为什么全是 SQL 代码？
我能用它做什么？
“AMC 是一个基于 SQL 的数据仓库，它允许你对亚马逊的购物行为数据和广告表现数据进行自定义查询，从而获得更深层次的洞察。”
换句话说：
AMC ≠ 报表工具（不是你下载一个广告报表那么简单）
AMC = 数据平台 + 查询引擎
更准确地说，AMC 是一个保护每个消费者的隐私安全并且记录他们在amazon上所有行为的有结构的数据库，记录广告层面的事件级数据（event-level data）：展示、点击、加购、购买、保存到稍后等都会以“行”的形式写入表格。用户以匿名的 user_id出现，卖家不能反查个人身份，只能做聚合统计。这也是亚马逊不断强调的 “privacy-safe” 特点。同时，AMC 支持上传自有一方数据（如站点/CRM/Google Ads），与亚马逊事件做归因匹配，帮助卖家看到「站外引流 → 亚马逊下单」的完整链路（假如说你在你的独立站做了个亚马逊跳转链接，有两种按钮，一是直接在独立站购买此产品，另一个按钮是buy on amazon，另外你在google 投放广告的时候你的数据可以上传到 AMC 整合你独立站以及亚马逊的数据可以一并分析）
三、AMC 的获取与权限变化：从门槛到普惠多位卖家都提到 AMC 的「获取困境」（我曾经也走过以下同样的路）。过去几年，AMC 的门槛至少体现在三方面：
DSP 绑定
以前如果没有 DSP 账号，很难开通 AMC。
亚马逊表面上说「不一定要 DSP」，但实际操作时，广告经理往往不会帮你申请。
强依赖 Amazon Rep
你必须找你的亚马逊广告经理，等待他们「内部走流程」。
很多时候结果就是不了了之。
SQL 技术门槛
即便开通了，你面对的是一堆 AMC SQL 的表结构（table schema）。
普通运营根本看不懂，更别说写query了。
但是，2025年开始，这些障碍正在快速消失：
入口开放：直接在后台点击进入，无需再通过 Rep 申请。
AI 辅助写 Query：新增 “Create with AI” 功能，尝试帮用户自动生成查询（虽然还不完善，但降低了起步难度）。
官方模板库：AMC 内置了几十个常用模板（Time-to-Conversion、NTB vs Repeat、Funnel Analysis），新手也能直接跑出结果。
试用扩展数据：Amazon Retail Purchases、Brand Store Insights 等模块提供 60 天免费试用。
如果你的后台暂时还没出现 AMC 入口，耐心等待，另外也可以通过代理商/第三方工具代建实例，或按官方指引邮件申请；这两条通道依旧有效，适合作为兜底方案
四、AMC 的核心功能拆解
1. Query Editor（查询编辑器）
核心界面是一个 SQL 编辑器，你可以调用不同的数据表（tables），写查询语句。
例如 attributed_events_by_conversion_time 表，就能提取广告点击到转化的时间差。
亮点1：可以把 SP、SB、DSP 的数据合并分析，这是广告后台做不到的。
亮点2：我们普通SC账号卖家端即将会推出一个新的界面，会给出一个模版，直接在模版里面可以看到转化某个广告具体转化时间的推演表
进阶技巧：
AMC 有两张转化表：一张是 按转化发生时间 聚合，另一张是 按最初触达/点击的时间 聚合。
做时序或跨触点归因分析时，必须区分口径，常见做法是用 user_id 连接展示/点击表与转化表，以还原完整购买路径。
2. Tables & Schemas（表结构）
默认包含广告相关表：SP、SB、DSP 曝光、点击、转化。
可扩展表：Retail Purchases（零售购买数据）、Brand Store Insights（旗舰店数据）、Amazon Insights（广告零售数据）。
免费 vs 付费：
广告交互数据（展示/点击/广告转化）是免费的
SQP的自然转化节点相关数据/零售购买数据是付费订阅/消费者的自然转化相关数据 都是付费的（约 $200/月，含 60 天试用）
这些订阅表是做 CLTV、复购率、自然订单贡献 的关键。没有这些表，你只能看到广告购买数据，无法计算真实的客户生命周期价值。
3. 内置 Use Cases（使用场景模板）
AMC 内置了一系列报表模板：
Time-to-Conversion：从广告点击到下单的时间分布。
NTB vs Repeat：新客与复购的占比变化。
Geo & Seasonality：不同地区、不同季度的转化情况。
Cross-attribution：跨渠道广告的贡献分析。
模板补充玩法-如果你有SQL相关的知识或者自己能搭建你还能实现如下：
假如根据以上这个图，这是根据SP广告的受众表现聚合而得出来的结果，这个是直接用的亚马逊管饭给的模版，这个数据我们能告诉我们这些受众看到sp 广告之后有1分钟内进行购买的数量是在600单左右，10分钟内的有1.1K订单左右，另外我们可以看到这个表格的最后一个柱状图7+days 这个有可能30天 或者没到30天 ，所以这个也能侧面反应，详情页的内容很好，标题主图，以及五点，A+ 等等内容起到了关键作用，因此我们针对这群人再营销的时候不需要把太多的广告花费 分给retargeting ads。
转化速度桶化：快转化 → PDP 优化；慢转化 → 加 SB/SD 素材。
交叉购买（Purchase Overlap）：识别“常一起买”的配件/捆绑组合。
新客引流品识别：NTB 占比高的 SKU 就是天然引流品。
路径重叠：把认知/MOF/转化广告分桶，看多触点协同效果
4. 上传自有数据
卖家可以把 Shopify、Google Ads、CRM 数据上传到 AMC（如果你有投放google 广告或者你有自己的独立站以及CRM客户管理系统）。
然后通过用户 ID 或设备指纹进行交叉归因，分析站外引流到站内的转化效果。
5. AMC+AI （chatgpt/gemini/deepseek）
AMC你可以理解成，这个系统记录了每个消费者购买某个产品的所有旅程，然后这个旅程通过一个特殊的SQL数据的形式储存在自己的系统里，然后我们需要解析之后才能读取这些数据，也可以理解为亚马逊在AMC的数据后端类似用 html 或者python的形式储存了这个数据 你需要自己组装拼接，才能看到这个前端的普通人能看懂的展示，希望我这个不太恰当的解释对大家有帮助，因为我们不是coder ，但是我们完全可以让ai 帮我们写code 然后完美解决我们即将面临的问题。ChatGPT 辅助写 AMC SQL。
方法是把表结构粘贴给 AI，然后提示：
“我要查询过去一年新客 vs 复购的变化”
“报错了，错误信息是 xxx，请修复”
反复调试，最终跑出正确的报表。
五、普通卖家如何实操应用 AMC？
很多卖家看到 AMC 界面时的第一反应是：「这个太高级了，我用不上。」但实际上，AMC 并不是只有大品牌才能玩。只要你理解了应用场景，就能一步步把它融入日常广告和运营。以下是普通卖家能直接用到的几个方向：
1. 广告投放优化：从“盲打”到“精准预算”
传统广告报表，只能告诉你 广告带来了多少订单，却无法回答：
这些订单有多少是新客？
有多少只是复购？
哪些广告位更适合拉新？
通过 AMC 的 NTB vs Repeat 模板，你可以清晰看到不同广告在新客获取中的贡献。
如果发现某些 SP 广告带来的复购比例很高，可以减少预算，把钱投向能带来新客的广告。
反之，如果目标是提高复购率，就可以专门投放给老客，优化广告 ROAS。
2. “新客户和老客户的平衡：广告钱该花在拉新上，还是维护老客户上？
我们也可以通过AMC数据可以验证我们的假设，如果你是卖保健品的卖家你会发现：
Q1 新客获取高峰
Q3–Q4 新客趋缓，复购增加
这意味着：
上半年：预算以获取新客为主，可以打广告的时候预算及bid更猛，另外你在AMC上面可以获取拉新客需要的bid大概在什么区间比较合理，因而可以相应的调整你的bid以及placement
下半年：预算转向维护老客，减少浪费
这种 “动态分配预算” 的能力，是普通广告报表完全做不到的。
3. 产品组合与捆绑策略：用数据发现“隐形搭档”
AMC 的 Retail Purchases 数据 能揭示「交叉购买行为」。例如：
买便携搅拌机的用户，常常 3 天内回购冰杯或替换刀片
买电动打磨机的用户，7 天内容易购买砂纸配件
这些数据能直接指导：
在亚马逊后台设置「Frequently Bought Together」
推出捆绑组合（Bundle）
在广告创意中加入“买这个的人还会买 XX”
这个功能以及这些数据可以给我提供好的开品思路以及捆绑销售思路，以及交叉打广告的思路。
4. S&S 订阅用户经营：抓住真正的“高价值客户”
订购省（Subscribe & Save）是亚马逊的现金流利器，而 AMC 可以给你你提供：
分析哪些商品最容易被订阅
找出订阅周期最稳定的用户群
提前识别“流失风险用户”（已经下单但没有续订）
举个例子：
如果在实际案例中，40 美金以上的订单用户更容易长期订阅，而 20 美金的小单更容易流失。于是他们在再营销广告中，专门给大单用户追加优惠，效果立竿见影。
5. 地域与季节性分析：广告的“放大镜”
我们也可以用利用 GPT或者其他 AI利用亚马逊AMC的SQL数据可以创建某款产品的地域与季节性分析相关的数据，并且很直观的看到我们的消费者的分布情况，以及每个地区消费者看到我们的广告之后行为可以做一个非常好的解析，如果你有第三方数据可以帮你采集你的某个产品的广告词在每个zip code 下面的表现 如下图 ：
你便可结合关键词的历史表数据和每个地区消费者的购买你产品的消费行为结合，你可以诊断出哪些地区你在浪费话费，并且哪些地区你需要通过社交媒体拉新并且提高复购，所以AMC可以提供每个地区的消费者从看到你的某个产品的广告到最终转化还是跑去别人listing购买的整个路径，因此这两个数据相结合，你便能分析每个地区的潜在消费者，哪些消费者可能成为你的复购用户，哪些地区你不需要投入更多的费用，并且你有想法线下布局，甚至根据这个数据你可以进一步做决策。
6. AMC 与 Sponsored Ads 的结合：卖家必须抓住的新机会
过去，AMC 被认为是「DSP 专属工具」。但现在，亚马逊已经正式开放：即便你只投放 Sponsored Ads（SP / SB / SD），也能全面使用 AMC 的功能。这对中小卖家来说是重大利好。
通过 AMC，你可以在 Sponsored Ads 投放中做到：
追踪新客（New-to-Brand Customers）：识别哪些广告带来了从未购买过的用户。
衡量增量触达（Incremental Reach）：确认广告是否触达了新受众，而不仅是复购老客。
分析关键词表现（Keyword Performance）：找出真正带来转化的关键词，集中预算。
优化 Campaign Mix：比较不同广告组合的协同效果，决定预算如何分配。
应用自定义归因模型：跳出「last-click」，用 first-touch、equal-weight 等模型评估广告贡献。
驱动流量到重点 ASIN：借助 AMC 的洞察，把广告预算集中到最具潜力的产品和关键词。
对于只做 Sponsored Ads 的卖家来说，这相当于获得了以前只有大品牌才能用的「全景数据仪表盘」。
? 如果你每月广告花费超过 $5,000，却还没用 AMC，那几乎等于白白浪费了预算优化机会。
7. Audience（受众）应用的门槛与技巧
在 AMC 中，受众分为两类：
Rule-based（规则受众）：直接圈定谁符合条件
Lookalike（相似受众）：寻找“像这群人的更多人”
门槛要求：
Rule-based 需 ≥2,500 人
Lookalike 需 ≥500 人
操作建议：
优先选择 Most Similar（最相似） Lookalike，再逐步放大
订阅表的自然+广告购买数据在“受众创建”场景中是免费的（如 conversion_all），不需要花钱。
创建受众通常几小时内出结果，但同步到广告后台可能延迟 24–48 小时，大促前要提前准备
六、AMC 对我们普通卖家的战略价值
1. 数据民主化
过去，只有大品牌和代理商能用 AMC Clean Room。现在全面开放，所有卖家都能进入同一数据赛道。
2. 广告 ROI 提升
识别新客、复购和流失点，避免预算浪费，让广告更精准。
3. 品牌战略决策
找出 Gateway Product（引流品）
识别捆绑机会，提高客单价
锁定高 LTV 用户，重点经营
4. 多触点归因（Multi-touch Attribution）
过去只有 last-click（我们现在看到的广告数据 business report，ad report 都是按照last click 转化前last click），导致品牌广告、及SD广告的功能被严重低估。
AMC 提供 完整用户旅程：从认知 → 考虑 → 转化，每个触点的贡献都能量化。学会使用AMC，卖家不用在黑暗中飞行，现在 AMC 让你看清全路径
5. 关键词归因升级：First & Last Search Term 报表
超过 80% 的订单不是第一次搜索就完成
早期探索关键词（如 “best blender for smoothie”）常常没有出现在 last-click 报表
如果只看 ROAS，你可能会误砍这些“发现型关键词”
AMC 的 First & Last Search Term 报表能帮你：
找到首次触发发现的关键词
给它们加预算，扩大上游漏斗
最终提升整体转化率
这让问题从「哪个关键词带来订单？」升级为：
「哪个关键词让产品被这群消费者发现？」
6. 长期护城河
广告、SEO 都能被复制，但 数据驱动能力 不可复制。
谁能先会玩 AMC，谁就能先建立数据护城河。
最后：
对于亚马逊卖家来说AMC 是 2025年卖家的必修课，对于老板来说也非常重要，以后招好的运营，最起码招逻辑思路清晰的，并且会用AI ，善用AI可以从AMC的SQL数据里挖掘更多可能性的好运营，过去十年，亚马逊卖家靠 选品 + 广告 + SEO 就能起盘，但随着竞争加剧、CPC 飙升，卖家必须进入 数据驱动运营 +AI驱动的新时代。AMC 的开放，意味着：
你能看清完整客户旅程
你能精准识别新客、复购、流失点
你能科学分配预算，提升 ROI
你能基于数据做战略决策
结论很简单：
如果你还没用 AMC，你已经落后一步。
如果你学会用 AMC，你将在未来三年里建立别人追不上的竞争优势。
2025 年，AMC 已经不是可选项，而是所有卖家的必修课
过去一周，在X上被一个亚马逊卖家朋友们又熟悉又很陌生的词刷屏了——AMC（Amazon Marketing Cloud）。如果你还没有听过，别担心，因为这个工具在过去确实很少有人能用上。以前想开通 AMC，你需要：
联系广告经理
被告知 “你得先跑 DSP 才行”
或者被各种模糊回复搪塞
最后不得不通过关系或代理商，才能拿到一个 AMC 实例
所以，过去 AMC 更像是「大品牌和代理商的专属武器」，而中小卖家很难触及。但现在情况完全不同，亚马逊昨天公布并且在美国站的部分卖家（本土卖家）已经免费开放部分权限，（记住AMC还有付费的部分仍然需要付费）如果你有本土亚马逊账号你便可在图中这个位置可以看到新增的功能
亚马逊突然全面放开了 AMC 权限，入口就藏在广告后台的「Measurement & Reporting」菜单里，几乎所有卖家都能一键进入（中国卖家逐步开放）
这意味着什么？
就好比以往你只能透过雾蒙蒙的车窗看流量，现在亚马逊直接把「全景大屏仪表盘」放在你面前：你可以看到广告点击背后的用户是谁（个人用户情况我们是看不到的，这里AMC给到的是 这一群群体的并且用特殊的userID 来标记）、他们多久才转化、他们是否会再次购买、他们和哪些产品有交叉购买关系。
从卖家角度来说，这可能是 2025 年最重要的一次「数据民主化」——过去掌握在少数人手里的深度数据，现在每个卖家都能免费用上。
二、AMC 的本质：它到底是什么？如果你之前通过第三方服务渠道或者大客户竟里渠道开通过AMC账号的话第一次点进 AMC 界面，第一反应是懵的：
这不是一个「广告报表」？
为什么全是 SQL 代码？
我能用它做什么？
“AMC 是一个基于 SQL 的数据仓库，它允许你对亚马逊的购物行为数据和广告表现数据进行自定义查询，从而获得更深层次的洞察。”
换句话说：
AMC ≠ 报表工具（不是你下载一个广告报表那么简单）
AMC = 数据平台 + 查询引擎
更准确地说，AMC 是一个保护每个消费者的隐私安全并且记录他们在amazon上所有行为的有结构的数据库，记录广告层面的事件级数据（event-level data）：展示、点击、加购、购买、保存到稍后等都会以“行”的形式写入表格。用户以匿名的 user_id出现，卖家不能反查个人身份，只能做聚合统计。这也是亚马逊不断强调的 “privacy-safe” 特点。同时，AMC 支持上传自有一方数据（如站点/CRM/Google Ads），与亚马逊事件做归因匹配，帮助卖家看到「站外引流 → 亚马逊下单」的完整链路（假如说你在你的独立站做了个亚马逊跳转链接，有两种按钮，一是直接在独立站购买此产品，另一个按钮是buy on amazon，另外你在google 投放广告的时候你的数据可以上传到 AMC 整合你独立站以及亚马逊的数据可以一并分析）
三、AMC 的获取与权限变化：从门槛到普惠多位卖家都提到 AMC 的「获取困境」（我曾经也走过以下同样的路）。过去几年，AMC 的门槛至少体现在三方面：
DSP 绑定
以前如果没有 DSP 账号，很难开通 AMC。
亚马逊表面上说「不一定要 DSP」，但实际操作时，广告经理往往不会帮你申请。
强依赖 Amazon Rep
你必须找你的亚马逊广告经理，等待他们「内部走流程」。
很多时候结果就是不了了之。
SQL 技术门槛
即便开通了，你面对的是一堆 AMC SQL 的表结构（table schema）。
普通运营根本看不懂，更别说写query了。
但是，2025年开始，这些障碍正在快速消失：
入口开放：直接在后台点击进入，无需再通过 Rep 申请。
AI 辅助写 Query：新增 “Create with AI” 功能，尝试帮用户自动生成查询（虽然还不完善，但降低了起步难度）。
官方模板库：AMC 内置了几十个常用模板（Time-to-Conversion、NTB vs Repeat、Funnel Analysis），新手也能直接跑出结果。
试用扩展数据：Amazon Retail Purchases、Brand Store Insights 等模块提供 60 天免费试用。
如果你的后台暂时还没出现 AMC 入口，耐心等待，另外也可以通过代理商/第三方工具代建实例，或按官方指引邮件申请；这两条通道依旧有效，适合作为兜底方案
四、AMC 的核心功能拆解
1. Query Editor（查询编辑器）
核心界面是一个 SQL 编辑器，你可以调用不同的数据表（tables），写查询语句。
例如 attributed_events_by_conversion_time 表，就能提取广告点击到转化的时间差。
亮点1：可以把 SP、SB、DSP 的数据合并分析，这是广告后台做不到的。
亮点2：我们普通SC账号卖家端即将会推出一个新的界面，会给出一个模版，直接在模版里面可以看到转化某个广告具体转化时间的推演表
进阶技巧：
AMC 有两张转化表：一张是 按转化发生时间 聚合，另一张是 按最初触达/点击的时间 聚合。
做时序或跨触点归因分析时，必须区分口径，常见做法是用 user_id 连接展示/点击表与转化表，以还原完整购买路径。
2. Tables & Schemas（表结构）
默认包含广告相关表：SP、SB、DSP 曝光、点击、转化。
可扩展表：Retail Purchases（零售购买数据）、Brand Store Insights（旗舰店数据）、Amazon Insights（广告零售数据）。
免费 vs 付费：
广告交互数据（展示/点击/广告转化）是免费的
SQP的自然转化节点相关数据/零售购买数据是付费订阅/消费者的自然转化相关数据 都是付费的（约 $200/月，含 60 天试用）
这些订阅表是做 CLTV、复购率、自然订单贡献 的关键。没有这些表，你只能看到广告购买数据，无法计算真实的客户生命周期价值。
3. 内置 Use Cases（使用场景模板）
AMC 内置了一系列报表模板：
Time-to-Conversion：从广告点击到下单的时间分布。
NTB vs Repeat：新客与复购的占比变化。
Geo & Seasonality：不同地区、不同季度的转化情况。
Cross-attribution：跨渠道广告的贡献分析。
模板补充玩法-如果你有SQL相关的知识或者自己能搭建你还能实现如下：
假如根据以上这个图，这是根据SP广告的受众表现聚合而得出来的结果，这个是直接用的亚马逊管饭给的模版，这个数据我们能告诉我们这些受众看到sp 广告之后有1分钟内进行购买的数量是在600单左右，10分钟内的有1.1K订单左右，另外我们可以看到这个表格的最后一个柱状图7+days 这个有可能30天 或者没到30天 ，所以这个也能侧面反应，详情页的内容很好，标题主图，以及五点，A+ 等等内容起到了关键作用，因此我们针对这群人再营销的时候不需要把太多的广告花费 分给retargeting ads。
转化速度桶化：快转化 → PDP 优化；慢转化 → 加 SB/SD 素材。
交叉购买（Purchase Overlap）：识别“常一起买”的配件/捆绑组合。
新客引流品识别：NTB 占比高的 SKU 就是天然引流品。
路径重叠：把认知/MOF/转化广告分桶，看多触点协同效果
4. 上传自有数据
卖家可以把 Shopify、Google Ads、CRM 数据上传到 AMC（如果你有投放google 广告或者你有自己的独立站以及CRM客户管理系统）。
然后通过用户 ID 或设备指纹进行交叉归因，分析站外引流到站内的转化效果。
5. AMC+AI （chatgpt/gemini/deepseek）
AMC你可以理解成，这个系统记录了每个消费者购买某个产品的所有旅程，然后这个旅程通过一个特殊的SQL数据的形式储存在自己的系统里，然后我们需要解析之后才能读取这些数据，也可以理解为亚马逊在AMC的数据后端类似用 html 或者python的形式储存了这个数据 你需要自己组装拼接，才能看到这个前端的普通人能看懂的展示，希望我这个不太恰当的解释对大家有帮助，因为我们不是coder ，但是我们完全可以让ai 帮我们写code 然后完美解决我们即将面临的问题。ChatGPT 辅助写 AMC SQL。
方法是把表结构粘贴给 AI，然后提示：
“我要查询过去一年新客 vs 复购的变化”
“报错了，错误信息是 xxx，请修复”
反复调试，最终跑出正确的报表。
五、普通卖家如何实操应用 AMC？
很多卖家看到 AMC 界面时的第一反应是：「这个太高级了，我用不上。」但实际上，AMC 并不是只有大品牌才能玩。只要你理解了应用场景，就能一步步把它融入日常广告和运营。以下是普通卖家能直接用到的几个方向：
1. 广告投放优化：从“盲打”到“精准预算”
传统广告报表，只能告诉你 广告带来了多少订单，却无法回答：
这些订单有多少是新客？
有多少只是复购？
哪些广告位更适合拉新？
通过 AMC 的 NTB vs Repeat 模板，你可以清晰看到不同广告在新客获取中的贡献。
如果发现某些 SP 广告带来的复购比例很高，可以减少预算，把钱投向能带来新客的广告。
反之，如果目标是提高复购率，就可以专门投放给老客，优化广告 ROAS。
2. “新客户和老客户的平衡：广告钱该花在拉新上，还是维护老客户上？
我们也可以通过AMC数据可以验证我们的假设，如果你是卖保健品的卖家你会发现：
Q1 新客获取高峰
Q3–Q4 新客趋缓，复购增加
这意味着：
上半年：预算以获取新客为主，可以打广告的时候预算及bid更猛，另外你在AMC上面可以获取拉新客需要的bid大概在什么区间比较合理，因而可以相应的调整你的bid以及placement
下半年：预算转向维护老客，减少浪费
这种 “动态分配预算” 的能力，是普通广告报表完全做不到的。
3. 产品组合与捆绑策略：用数据发现“隐形搭档”
AMC 的 Retail Purchases 数据 能揭示「交叉购买行为」。例如：
买便携搅拌机的用户，常常 3 天内回购冰杯或替换刀片
买电动打磨机的用户，7 天内容易购买砂纸配件
这些数据能直接指导：
在亚马逊后台设置「Frequently Bought Together」
推出捆绑组合（Bundle）
在广告创意中加入“买这个的人还会买 XX”
这个功能以及这些数据可以给我提供好的开品思路以及捆绑销售思路，以及交叉打广告的思路。
4. S&S 订阅用户经营：抓住真正的“高价值客户”
订购省（Subscribe & Save）是亚马逊的现金流利器，而 AMC 可以给你你提供：
分析哪些商品最容易被订阅
找出订阅周期最稳定的用户群
提前识别“流失风险用户”（已经下单但没有续订）
举个例子：
如果在实际案例中，40 美金以上的订单用户更容易长期订阅，而 20 美金的小单更容易流失。于是他们在再营销广告中，专门给大单用户追加优惠，效果立竿见影。
5. 地域与季节性分析：广告的“放大镜”
我们也可以用利用 GPT或者其他 AI利用亚马逊AMC的SQL数据可以创建某款产品的地域与季节性分析相关的数据，并且很直观的看到我们的消费者的分布情况，以及每个地区消费者看到我们的广告之后行为可以做一个非常好的解析，如果你有第三方数据可以帮你采集你的某个产品的广告词在每个zip code 下面的表现 如下图 ：
你便可结合关键词的历史表数据和每个地区消费者的购买你产品的消费行为结合，你可以诊断出哪些地区你在浪费话费，并且哪些地区你需要通过社交媒体拉新并且提高复购，所以AMC可以提供每个地区的消费者从看到你的某个产品的广告到最终转化还是跑去别人listing购买的整个路径，因此这两个数据相结合，你便能分析每个地区的潜在消费者，哪些消费者可能成为你的复购用户，哪些地区你不需要投入更多的费用，并且你有想法线下布局，甚至根据这个数据你可以进一步做决策。
6. AMC 与 Sponsored Ads 的结合：卖家必须抓住的新机会
过去，AMC 被认为是「DSP 专属工具」。但现在，亚马逊已经正式开放：即便你只投放 Sponsored Ads（SP / SB / SD），也能全面使用 AMC 的功能。这对中小卖家来说是重大利好。
通过 AMC，你可以在 Sponsored Ads 投放中做到：
追踪新客（New-to-Brand Customers）：识别哪些广告带来了从未购买过的用户。
衡量增量触达（Incremental Reach）：确认广告是否触达了新受众，而不仅是复购老客。
分析关键词表现（Keyword Performance）：找出真正带来转化的关键词，集中预算。
优化 Campaign Mix：比较不同广告组合的协同效果，决定预算如何分配。
应用自定义归因模型：跳出「last-click」，用 first-touch、equal-weight 等模型评估广告贡献。
驱动流量到重点 ASIN：借助 AMC 的洞察，把广告预算集中到最具潜力的产品和关键词。
对于只做 Sponsored Ads 的卖家来说，这相当于获得了以前只有大品牌才能用的「全景数据仪表盘」。
? 如果你每月广告花费超过 $5,000，却还没用 AMC，那几乎等于白白浪费了预算优化机会。
7. Audience（受众）应用的门槛与技巧
在 AMC 中，受众分为两类：
Rule-based（规则受众）：直接圈定谁符合条件
Lookalike（相似受众）：寻找“像这群人的更多人”
门槛要求：
Rule-based 需 ≥2,500 人
Lookalike 需 ≥500 人
操作建议：
优先选择 Most Similar（最相似） Lookalike，再逐步放大
订阅表的自然+广告购买数据在“受众创建”场景中是免费的（如 conversion_all），不需要花钱。
创建受众通常几小时内出结果，但同步到广告后台可能延迟 24–48 小时，大促前要提前准备
六、AMC 对我们普通卖家的战略价值
1. 数据民主化
过去，只有大品牌和代理商能用 AMC Clean Room。现在全面开放，所有卖家都能进入同一数据赛道。
2. 广告 ROI 提升
识别新客、复购和流失点，避免预算浪费，让广告更精准。
3. 品牌战略决策
找出 Gateway Product（引流品）
识别捆绑机会，提高客单价
锁定高 LTV 用户，重点经营
4. 多触点归因（Multi-touch Attribution）
过去只有 last-click（我们现在看到的广告数据 business report，ad report 都是按照last click 转化前last click），导致品牌广告、及SD广告的功能被严重低估。
AMC 提供 完整用户旅程：从认知 → 考虑 → 转化，每个触点的贡献都能量化。学会使用AMC，卖家不用在黑暗中飞行，现在 AMC 让你看清全路径
5. 关键词归因升级：First & Last Search Term 报表
超过 80% 的订单不是第一次搜索就完成
早期探索关键词（如 “best blender for smoothie”）常常没有出现在 last-click 报表
如果只看 ROAS，你可能会误砍这些“发现型关键词”
AMC 的 First & Last Search Term 报表能帮你：
找到首次触发发现的关键词
给它们加预算，扩大上游漏斗
最终提升整体转化率
这让问题从「哪个关键词带来订单？」升级为：
「哪个关键词让产品被这群消费者发现？」
6. 长期护城河
广告、SEO 都能被复制，但 数据驱动能力 不可复制。
谁能先会玩 AMC，谁就能先建立数据护城河。
最后：
对于亚马逊卖家来说AMC 是 2025年卖家的必修课，对于老板来说也非常重要，以后招好的运营，最起码招逻辑思路清晰的，并且会用AI ，善用AI可以从AMC的SQL数据里挖掘更多可能性的好运营，过去十年，亚马逊卖家靠 选品 + 广告 + SEO 就能起盘，但随着竞争加剧、CPC 飙升，卖家必须进入 数据驱动运营 +AI驱动的新时代。AMC 的开放，意味着：
你能看清完整客户旅程
你能精准识别新客、复购、流失点
你能科学分配预算，提升 ROI
你能基于数据做战略决策
结论很简单：
如果你还没用 AMC，你已经落后一步。
如果你学会用 AMC，你将在未来三年里建立别人追不上的竞争优势。
2025 年，AMC 已经不是可选项，而是所有卖家的必修课
倒计时：
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xiridexiangsi
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