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运营指导|TikTok Shop GMV Max工具详解:操作简单+提升自然流量+起量更快 2025年07月10日

TikTok Shop推出GMV Max广告工具,帮助美区商家年中大促期间实现超130%的GMV增长,通过智能投放解放人力并提升自然流量

运营指导|TikTok Shop GMV Max工具详解:操作简单+提升自然流量+起量更快 2025年07月10日-文章封面图

适用对象:

◆美国站
TikTok Shop卖家,广告投放人员,电商运营经理
服装、美妆、家居、3C等快消品类

运营简介:

TikTok for Business最近推出了GMV Max这个全域推广产品,专门帮商家在大促期间最大化店铺GMV,同时优化整体ROI。

这个工具最厉害的地方是自动化程度很高,系统能自动创建或暂停广告,自主锁定最适合的人群,探索视频、商城等所有广告版位,把预算更多投向表现好的广告。根据官方数据,使用GMV Max的商家获得了超130%的GMV爆发,单SKU在投素材数增加28%,广告组合数增加73%。

针对商家头疼的”店铺生意上不去””直播间订单少””商品没人买”等问题,GMV Max能根据不同经营诉求,智能匹配针对性的广告创编方案,相当于给店铺生意加了个强力助推器。

快速识别:

【价值识别】
1. 自动化广告投放,解放人力,一个投手就能应对全店投放
2. 能带来增量广告GMV和增量自然GMV,提升整体成交量
3. 单SKU在投素材数增加28%,广告组合数增加73%,起量更快

【风险识别】
1. 需要提前准备充足素材,特别是超级爆品阶段要提前至少一周囤素材
2. 大促期间需要降低ROI目标10%-20%来抢量,可能影响短期利润

实操方法:

GMV Max主要针对”直播引流”和”商品打爆”两大场景,具体分为LIVE GMV Max和Product GMV Max功能:

• 直播引流场景:适合需要给直播间引流的商家,系统会自动优化直播间的广告投放
• 商品打爆场景:适合想要推爆单个商品的商家,系统会集中资源打爆某个SKU

具体步骤:

Step 1:新品起量阶段 – 日预算设置300-500美元,ROI目标放低 – 预期结果:跑量更多更快,稳稳放量

Step 2:爆品阶段 – 开启Autoselect自动抓取历史有成交的素材和新上传素材 – 预期结果:持续供给优质内容,分析素材数据判断质量

Step 3:超级爆品冲刺 – 提前至少一周开始囤素材,降低ROI目标10%-20% – 预期结果:大促期间抢量成功,实现GMV爆发

数据标准:

• 新品阶段:日预算【300-500美元】,ROI目标适当放低
• 爆品阶段:关注素材转化率,及时更新表现差的素材
• 超级爆品:降低ROI目标【10%-20%】,提前囤积足够素材
• 整体效果:GMV增长【130%+】,单SKU素材数增加【28%】,广告组合增加【73%】

避坑指南:

1. 避免删除GMV规模较大的短视频素材,多增补新素材而不是替换
2. 预算撞线后要及时调整,不要放任不管
3. 大促期间要主动降低ROI目标,否则很难抢到量
4. 新上传的素材要及时被抓取投放,注意检查系统是否识别

大促实战策略:

针对年中大促,GMV Max特别推出两大玩法:

• GMV Max素材加热:如果你有些优质素材觉得没充分发挥作用,可以用这个功能对它们额外追加投放,得到更好的广告表现

• GMV Max大促模式:专门帮助商家在大促期内以GMV增量为导向,不错过任何潜在的生意机会,追求GMV最大化

根据大促节奏,建议分三个阶段使用:新品起量→爆品稳投→超级爆品冲刺,每个阶段采用不同的预算和ROI策略

AI建议:

在我看来,GMV Max最大的价值不是技术多先进,而是它真正解决了中小卖家的痛点——广告投放太耗人力。以前可能要一个团队才能搞定的全店广告,现在一个投手就能应对,这人力成本就省下来了。

从宏观视角看,TikTok Shop明显在加码电商闭环,通过这种自动化工具降低卖家的运营门槛,吸引更多商家入驻。毕竟平台生态繁荣了,大家都能受益。

风险方面要注意,虽然工具自动化程度高,但不能完全放任不管。特别是素材质量把控和ROI目标调整,还是需要人工干预。机会在于,早期使用这种新工具的商家往往能吃到平台红利,获得更好的流量扶持。

我的建议是:中小卖家可以重点试试Product GMV Max来打爆单个商品,毕竟资源有限,集中火力比铺开打更有效。预算设置从300美元开始,跑通了再逐步加量。别忘了扫码领取官方产品手册,里面有很多实操细节。

新闻关键词:TikTok Shop, GMV Max, 广告投放, 年中大促, 美区市场, 直播引流, 商品打爆, ROI优化

原文链接:https://www.amazon888.com/blog/25823.html,转载请注明出处和链接。

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