跨境广告：AI数天预测！告别60天，精准匹配ACOS更低！

在当前这个全球化日益紧密的时代，中国跨境电商行业正经历着前所未有的发展机遇。随着市场竞争的加剧，如何高效、精准地进行海外市场推广，成为了众多跨境商家关注的焦点。传统的广告投放模式往往依赖人工经验，效率和准确性都面临瓶颈。正因如此，将人工智能和机器学习技术引入广告竞价预测，优化广告支出，提升销售表现，成为了行业内的一个重要趋势。

近期，海外在机器学习基础架构升级方面取得了一些进展，旨在通过更先进的算法，实现更快速、更精准的竞价预测。即便在数据量相对有限的情况下，例如只需数天的数据积累，新算法也能够开始提供可靠的预测，这相比过去需要至少60天数据才能做出有效预测的模式，无疑是一大进步。这对于希望快速迭代、灵活调整广告策略的中国跨境商家来说，提供了有益的参考。

数据洞察：广告优化的基础

要实现精准的广告竞价预测，扎实的数据分析是不可或缺的。在进行这类技术升级时，通常会整合两类核心数据：一是关键词的历史销售和竞价记录，这构成了分析的主体；二是用户与推广活动的具体信息，例如涉及的币种等。

以某项分析为例，我们观察到一份包含约700万条记录的关键词报告，详细记录了在不同时期的成本、销售额、展示次数和点击量等关键指标。将这些数据与推广活动信息结合后，所有成本和销售额都被统一转换为美元，以便于进行标准化分析。

在数据处理过程中，为了确保分析的准确性，会进行一系列基础清洗步骤：例如，清理关键词文本、移除空白关键词记录、汇总相同匹配类型和推广活动ID在同一天的销售额、成本、点击量和展示次数，并剔除点击量为零的记录（因为无法计算点击成本）。经过这些处理，再计算出平均点击成本（CPC）、广告销售成本比（ACOS）、点击率（CTR）和转化率（CR）等关键指标。

图1：数据流示意

对数据进行统计性总结时，发现各指标的最大值与最小值之间存在显著差异。这种巨大的波动性可能会影响机器学习模型的表现，因此，在将数据输入模型之前，进行标准化处理是十分必要的。

图2：数据描述性统计总结

探索性数据分析：深挖影响因素

在着手构建机器学习模型之前，深入探索数据背后的规律至关重要。这包括分析不同广告匹配类型、不同地域市场以及点击成本（CPC）本身的特性。

1. 匹配类型的影响

亚马逊广告平台通常提供三种关键词匹配类型：广泛匹配、精准匹配和词组匹配。每种类型在广告投放中都有其独特的应用场景和效果。通过分析这些匹配类型对销售额和成本的影响，我们可以为广告策略提供有力支撑。

数据显示，精准匹配类型在销售额和点击量方面通常表现突出，并且广告销售成本比（ACOS，即图中的绿线）也相对较低，这表明其投入产出比可能优于其他两种类型。进一步统计不同匹配类型的记录数量，发现大多数推广活动倾向于使用精准匹配，这也从侧面印证了其在实践中被广泛认可的有效性。对于中国跨境卖家而言，这提示我们，在预算有限或追求高转化时，可以优先考虑精准匹配策略。

图3：三种匹配类型随时间变化的销售额、ACOS、CPC和点击量

图4：三种匹配类型分布

2. 地域因素的影响

全球不同地区的消费者行为模式存在显著差异，这直接影响着广告效果。通过对涵盖欧洲、美国、加拿大等多个国家和地区历史数据的分析，我们可以发现地域因素对广告表现的重要性。

以美元区为例，其数据显示了从数年前（例如2020年1月）到2021年4月相对完整的历史记录。而其他国家或地区的记录可能缺少早期数据。更值得关注的是，不同区域的消费者行为模式确实大相径庭。例如，以英镑代表的英国市场，其销售额在2020年6月曾达到峰值，但其销售额、ACOS、CPC和点击量的波动性也较大，这与其他市场形成了鲜明对比。这表明，地域差异确实是预测模型中需要考虑的一个关键特征。中国跨境卖家在进行全球布局时，必须充分了解并适应目标市场的独特消费习惯和广告表现规律。

图5：10个地区销售额、ACOS、CPC和点击量随时间变化

图6：十个地区的分布

3. CPC（点击成本）评估

由于最终目标是准确预测未来的点击成本（CPC），因此对CPC时间序列数据本身的评估显得尤为重要。鉴于美元区拥有最长的历史数据记录，通常会选择该区域的CPC作为分析目标。

通过观察美元区CPC在不同时间段的最小值、最大值、平均值和众数，可以发现一些有趣的现象。例如，初期的数据可能包含一些异常高的CPC值，经过修正剔除这些异常点后，尽管数据分布有所改善，但CPC的最小值、众数和平均值曲线仍然非常接近，且远低于最大值曲线。这表明美元区的CPC分布呈现出明显的正偏态。这种偏态分布可能会给预测模型的性能带来挑战。为了优化模型的预测效果，尝试对CPC数据进行对数转换并进一步过滤离群值，是常见的处理方法。

图7：CPC随时间变化的评估


图8：CPC分布 (a)两次对数转换前，(b)两次对数转换后

机器学习模型：智能预测的核心

在充分理解数据特性之后，便可以着手构建机器学习模型进行CPC预测。

1. 模型选择与输入输出

在实际应用中，常会选用多种机器学习算法进行比较，以找出最适合特定任务的模型。例如，线性回归、随机森林、卷积神经网络（CNN）、Lasso回归、梯度提升、XGBoost和LightGBM等都可能被纳入考察范围。

这些模型的输入通常包括标准化后的成本、销售额、ACOS、CTR和CR，以及这些参数的平均值，而模型的输出则是我们希望预测的CPC。在数据预处理阶段，会尝试使用不同的数据缩放方法，如标准缩放器（Standard Scaler）和鲁棒缩放器（Robust Scaler），以评估哪种方法更能提升模型性能。

图9：模型的输入和输出

2. 模型表现分析

通过对不同机器学习模型在应用标准缩放器或鲁棒缩放器后的结果进行比较，可以发现一些共性规律。总体而言，采用标准缩放器处理数据的模型，其均方根误差（RMSE）、均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）通常较低，这意味着标准缩放器在此类预测任务中表现更佳。

进一步对比标准缩放器和对数据进行两次对数转换的效果，我们发现通过将正偏态分布转化为更接近正态分布，可以进一步降低平均绝对误差（MAE），从而提高预测的准确性。在众多模型中，随机森林算法的表现尤为突出，在准确性方面优于其他模型。


图10：不同机器学习模型的结果

然而，即使是表现最佳的随机森林模型，也存在其局限性。在评估随机森林模型（采用标准缩放器）的最佳和最差表现情况时，发现它在预测高CPC值时可能不够理想，但在预测低CPC值时却能保持较高的准确性。这可能与CPC数据的正偏态分布有关。由于高于一定阈值（例如10）的CPC值在多数情况下可靠性较低，因此，进一步的优化方向可能包括过滤掉这些异常高的CPC值，并重新训练模型以提升整体预测性能。

图11：随机森林与标准缩放器的预测结果

核心洞察与未来展望

综合来看，本次对广告竞价预测技术升级的探索，为中国跨境电商从业者提供了以下几点核心洞察和思考：

1. 精准匹配关键词的战略价值：数据显示，精准匹配关键词在销售额和点击量方面表现突出，且ACOS较低，意味着投入产出比相对更优。对于中国跨境卖家而言，这提示我们在制定广告策略时，应优先考虑投入更多资源在精准匹配关键词上，以期获得更高的转化效率和利润空间。
2. 简单算法的强大效能：在某些预测任务中，如随机森林回归器这类相对简单的机器学习算法，其效率和准确性可能不亚于甚至优于复杂的神经网络或深度学习模型（如CNN）。这表明，并非越复杂的模型就一定越好，关键在于根据具体数据和业务场景，选择最适合的工具。对于资源有限的中小型跨境企业，可以考虑从更容易部署和理解的算法入手，逐步优化。
3. 时间序列组件的潜力：当前的分析和模型已经取得了不错的成果，但如果能将时间序列（time component）更深入地融入模型设计中，特别是利用长短期记忆网络（LSTM）这类擅长处理时间序列数据的神经网络，有望进一步提升预测的准确性和对市场变化的响应速度。未来的广告竞价预测，将更加强调对时间维度特征的挖掘和利用。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-fast-predict-exact-match-low-acos.html