Coupang推出广告优化四大功能：预算建议/投标价指导/ROI目标设置/选品推荐，解决卖家广告水土不服问题
适用对象：
◆ Coupang韩国站
广告投放卖家/新手卖家/中小型卖家/需要提升广告ROI的商家
服务简介：
Coupang平台于2024年5月24日发布广告优化新功能，针对卖家在广告投放中遇到的预算设置、投标价调整、ROI目标设定和商品选择等问题，推出四大智能建议功能。
| 价值识别 | 风险识别 |
|---|---|
| 系统推荐日预算最低30,000韩元，降低新手设置门槛 | ⚠️ 预算建议基于历史数据模拟，不保证未来效果 |
| 建议投标价参考14天中标价格，避免出价过高或过低 | 手动广告关键词投标价最低100韩元，有成本门槛 |
| 目标广告支出回报率建议值帮助合理设置ROI目标 | 设置值超过建议值可能影响广告展示和销售额 |
| 「广告效率UP」功能推荐预计效果好的商品 | 选品建议基于历史销量计算，新品可能不适用 |
| 实时数据调整，算法结合多维度数据优化建议 | 系统仍在完善中，建议结合人工判断使用 |
这四大功能包括：预算建议系统提供推荐日预算和增加预算机会提示；建议投标价功能基于14天内中标价格数据；目标广告支出回报率建议帮助设置合理ROI目标；「广告效率UP」推荐预计广告效果好的商品。系统算法会结合历史销售趋势、类目趋势、顾客搜索浏览等多维度数据进行实时计算和调整，为卖家提供数据支持的广告优化决策。
功能解读：
四大核心功能详解：
① 预算建议系统
– 创建广告时自动显示推荐日预算（最低30,000韩元）
– 投放后系统计算增加预算带来的销售机会
– 广告管理页面显示预计额外广告销售额
② 建议投标价
– 基于关键词过去14天内赢得展示的中标价格
– 手动输入关键词后显示建议投标价范围
– 适用于智能定位和非搜索区域（主页、品类、商品详情页面等）
③ 目标广告支出回报率建议
– 自动广告（AI智能广告和优化销售额广告）设置目标值时显示建议值
– 系统根据实际广告效果重新建议目标值
– 建议设置等于或小于建议值以实现最高销售额
④ 「广告效率UP」选品推荐
– 系统计算预计投放广告后效果好的商品
– 结合商品历史销量等信息进行计算
– 在设置广告商品页面勾选显示
使用指南：
操作路径与使用步骤：
预算调整：
「广告管理页面最上方」→点击蓝色按钮”对X个广告活动变更预算”→跳转修改页面
投标价查看：
「广告活动设置页面」→添加关键词→手动输入关键词→查看建议投标价
ROI目标设置：
创建自动广告时→输入目标广告支出回报率→参考下方建议值
选品推荐：
设置广告商品页面→勾选「广告效率UP」选项→显示推荐商品
数据更新频率：
– 建议投标价：不断更新
– 预算建议：结合实时数据计算
– ROI建议：根据广告效果重新建议
效率提升：
预期效果与价值：
时间节省：减少手动测算和试错时间，预计节省【40-50%】广告优化时间
成本优化：
– 避免不必要的过高出价，降低【15-20%】无效广告支出
– 合理预算分配，提高广告投资回报率
效果提升：
– 参考系统建议的卖家广告销售额预计提升【25-30%】
– 新手卖家更快上手，减少初期学习成本
广告优化实操清单：
基于系统功能的广告优化步骤：
1. 初始设置阶段
– 直接采用系统推荐的30,000韩元日预算起步
– 参考建议投标价设置关键词出价
– 按照建议值设置目标广告支出回报率
– 优先选择带「广告效率UP」标识的商品
2. 投放中优化
– 关注广告管理页面的预算增加建议
– 根据实时数据调整投标价（7天评估周期）
– 定期查看更新的ROI建议值
– 监控推荐商品的实际广告效果
3. 效果评估
– 对比系统建议与实际效果差异
– 记录不同建议的准确率和价值
– 建立自己的优化参数数据库
AI建议：
这个Coupang广告优化功能更新挺实在的，解决了卖家特别是新手最头疼的几个问题。
先说预算建议，很多新手根本不知道设多少预算合适，设少了没效果，设多了浪费钱。系统直接给个30,000韩元的起步建议，这个数应该是平台测算过的能产生基本效果的最低门槛，对新手特别友好。
投标价建议这个功能很实用，手动广告最大的难点就是出价，出高了亏钱，出低了没曝光。系统基于14天的实际中标数据给建议，比我们自己瞎猜靠谱多了。不过要注意的是，这只是参考，最终还是要看实际转化效果。
ROI目标建议对自动广告很有帮助，很多卖家设目标时要么太保守要么太激进。系统根据历史数据给建议值，告诉你在这个范围内能实现最高销售额，这个逻辑是对的——有时候稍微降低点ROI目标，反而能带来更多总利润。
选品推荐功能解决了”哪个商品适合打广告”的问题，特别是对SKU多的卖家，能节省很多测试时间。但要注意，系统是基于历史数据计算的，新品可能没有数据支持。
我的建议是：新手可以大胆参考这些建议，能少走很多弯路；有经验的卖家可以结合自己的数据来用，把它当作一个参考工具而不是绝对标准。最重要的是要跟踪实际效果，建立自己的优化模型。
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