社区 发现 Amazon 某某985/211高材生导师一年分析几万...
某某985/211高材生导师一年分析几万条链接?分析做亚马逊梭哈是否可取?
背景:今天帮一位小卖家(我们称他为A)诊断链接,顺便聊了聊他做亚马逊的经历,其中就提到了他和其他学员(我们称另一位为B)在某音某位亚马逊培训导师学习的经历。
在这里,我通过A和B的两个真实案例,从两个关键维度来梭哈带来的风险:
A:压货几十万,广告持续亏钱。 A听从导师建议,在产品“确定能做”后,没有进行科学的销售预测和分批次备货,而是直接“梭哈式”重仓压了几十万的货。结果产品滞销,同时广告持续烧钱亏损,陷入双重困境。导师的理论依据是“仓库库存量对链接权重有促进作用”。(我承认库存深度对权重可能有影响,但这绝不意味着可以如此不理智地盲目压货)。
B:导师亲自操刀运营亏损600多万,仅退培训费。 B更为不幸,不仅接受了培训,还让这位导师“亲自操刀”运营。结果导致亏损了价值600多万人民币的库存!当B去找导师理论时,对方仅仅退还了当初的培训费了事。
“梭哈,拉满”的核心策略剖析
我从A那里详细了解了这位导师的核心运营思想,总结起来就是四个字:梭哈,拉满。
这体现在两个方面:
备货策略:梭哈。 如上所述,不看数据、不做计划,仅凭“感觉能做”就一次性压重仓。
广告策略:拉满。 其广告策略极其激进且僵化:
从不否定关键词: 从新品期、成长期到成熟期,都要求不能否定任何词,不管流量是否精准,美其名曰“让系统去识别产品”。
分层高预算自动广告结构: 具体操作是同时开三组(甚至更多)自动广告,每组预算高达50美金/天(甚至更高),总预算轻松突破150美金/天。每组采用不同的出价策略(仅降低/固定)和分层BID设置,例如:
第一组(仅降低):紧密匹配 $1.5 BID,宽泛匹配 $1.4 BID,同类商品 $1.3 BID
第二组(固定):紧密匹配 $1.6 BID,宽泛匹配 $1.5 BID,同类商品 $1.4 BID
第三组(提高或者降低):紧密匹配 $1.7 BID,宽泛匹配 $1.6 BID,同类商品 $1.5 BID
我的分析:
广告策略的本质与缺陷:
这个策略表面上看是想通过分层出价和不同的匹配类型设置,试图在流量广度和精度之间找平衡,并针对用户的不同购物意图(如主动搜索、比价)进行差异化竞争。理论上似乎有些道理(动态调控的雏形?)。核心问题在于“从不调整”: 然而,完全“从不否词”、固定高预算、僵化分层出价的策略,在亚马逊的A9或COSMO算法下是绝对不可行的,尤其是对于新品或竞争激烈的类目。 算法的本质要求广告策略必须根据实时数据(流量精准度、转化率、ACos、竞争环境变化)进行动态调整和优化。盲目“拉满”预算而不做否定、不优化出价、不分析效果,必然导致大量预算浪费在无效流量上,ACos(广告销售成本)居高不下甚至失控。新品期尤其需要精准流量来建立转化率,宽泛匹配 不否词 高竞价无异于自杀。
备货策略的风险: “梭哈”式备货完全违背了库存管理的基本原则。亚马逊运营的核心风险之一就是库存积压。科学的做法是基于市场调研、销售预测、资金状况和物流周期,进行小批量、多批次的备货测试(测款),根据实际销售情况逐步补货。一次性重仓压货,一旦市场反应不及预期或运营策略失误(如上述广告策略),将直接导致巨额资金被套牢,甚至引发仓储费危机和现金流断裂。
关于“年分析几万条链接”的质疑
这位导师在某音上的标签之一是“一年帮卖家分析几万条亚马逊链接”“某某985/211高材生导师”“从业N年亚马逊”。我们暂且不去深究他的从业年限或学历背景,单就这个“几万条链接”来分析其合理性:
工作量计算:
按最低“1万条/年”算:10,000 ÷ 365 ≈ 28条/天
按“几万条”(取中间值3万条):30,000 ÷ 365 ≈ 82条/天
深度分析的耗时性: 一个专业运营对一条链接进行深度分析(包括关键词调研、竞品分析、广告策略诊断、Listing优化建议等),通常需要 1-2小时。即使进行非常粗略的筛查(例如只看核心数据),每条链接也需要 15-30分钟(包含数据抓取、记录和简单比对)。
时间分配矛盾: 假设该导师每天直播4小时,加上直播准备和复盘时间,至少需要 5小时。扣除吃饭、休息等必要时间,一天中真正能用于“分析链接”的时间可能不足 6小时。
结论: 日均完成28条(更别说82条)的深度分析是完全不具备可行性的。这个宣传口号要么是夸大其词(实际是极其粗略的扫描或由团队流水线操作,无法保证质量),要么就是纯粹的虚假宣传。
这种“梭哈式”的本质,就是用激进的口号吸引渴望速成的卖家,用看似“高大上”实则经不起推敲的理论包装自己,最终利用信息差和卖家的焦虑进行收割。其结果往往不是成功,而是让卖家承受难以承受的损失。大家在做亚马逊时,务必擦亮眼睛,警惕“快速成长”、鼓吹“All in”策略的策略。




















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