ZBANX如何利用 Amazon DSP Link-out 斩获 1700万+ 曝光,广告成本猛降 60%?

在2024年的跨境电商战场上,流量成本的飙升已成为所有独立站(DTC)卖家的共同痛点。当Google和Facebook的广告红利逐渐见顶,获客成本(CAC)居高不下时,品牌该往何处寻找新的增长洼地?

近期,ZBANX 助力一家深耕行业5年的头部激光雕刻机品牌,通过 Amazon DSP Link-out(亚马逊DSP外链广告) 策略,成功打破了流量瓶颈。不仅在新品首发期实现了1702万次 的惊人曝光,更将广告引流成本 降低了60%。

本文将为您深度复盘这一教科书式的营销案例。

一、项目背景:成熟卖家遭遇增长瓶颈

客户是是一家专注激光雕刻设备研发、生产与销售的成熟激光雕刻机品牌卖家,拥有:

  • 超过 5 年的电商销售经验
  • 成熟的产品研发体系与供应链能力
  • 在细分用户群体中具备良好口碑

但即便如此,在 2024 年首场新品首发前,品牌仍面临典型的跨境卖家增长难题。

二、合作契机:首发节点下的多重挑战

1.  新品首发热度不足

  • 首次大规模新品发布
  • 可用红人资源有限
  • 依赖单一渠道,声量难以放大

2.  广告渠道高度集中

  • 广告预算长期集中在 Google Ads 与 Facebook Ads
  • 转化成本波动大
  • 新人群测试周期长,效率低

3.  独立站 ROI 持续承压

  • 流量精准度不足
  • 获客成本高
  • 多平台协同能力缺失

品牌迫切需要:

一个能在首发期快速放大声量、同时兼顾转化效率的新流量解决方案

 三、ZBANX 解法:Amazon DSP + P+ 全渠道人群扩展

核心策略一:引入 Amazon DSP Link Out 能力

ZBANX 并未替代现有投放渠道,而是通过 Amazon DSP Link Out

  • 将 Amazon 生态内的高价值人群
  • 引流至品牌独立站
  • 实现跨平台人群资产沉淀

 

核心策略二:P+(Performance Plus)机器化学习投放

围绕新品首发期的目标,ZBANX 采用 P+ 广告策略,核心思路是:

用机器学习加速测试 → 快速找出「最优版位 × 最优素材 × 最优人群」

1.  多版位 + 多素材测试

  • Twitch Video
  • Online Video
  • 红人视频二次剪辑素材

实现:

  • 红人内容的二次放大
  • 品牌曝光与信任背书同步提升

2.  相似人群(Lookalike)拓展

基于 DSP Performance Plus Prospecting:

  • 对已有行为用户建模
  • 拓展高相似潜力人群
  • 在更低 CPM 下扩大覆盖面

3.  再营销(Remarketing)策略

针对已进站但未转化用户:

  • 通过 DSP Remarketing 持续触达
  • 提升整体转化效率
  • 缩短决策路径

 四、营销成果:曝光、成本、转化三线齐升

在新品首发周期内,项目取得了显著成效

核心数据表现

  • 总曝光量:1702 万次
  • 整体广告成本降低 60%(对比第三方广告平台)
  • 最低人群成本低至 0.54

版位测试关键结论

通过系统化测试,ZBANX 为品牌沉淀了长期可复用的优质资源:

  • Amazon Publisher Services(APS)
    • 点击率与引流成本表现突出
    • 成为 Amazon 专属优质合作版位
  • Google AdX(Authorized Buyers)
  • Index Exchange

以上版位在 引流能力与转化率 上均表现优异,为后续放量提供明确方向。

 五、案例总结:新品首发不止是“投广告”

这个激光雕刻机新品首发案例验证了一个关键结论:

新品首发的本质,是一次“全渠道人群资产重构”

ZBANX 在该项目中的价值,并不仅仅是降低了广告成本,而是帮助品牌:

  • 打破单一渠道依赖
  • 构建多平台协同的人群覆盖模型
  • 在首发期完成品牌声量与销售效率的同步放大

 六、案例启示:DTC 品牌如何借鉴?

这个案例给广大跨境卖家的启示是深远的:

不要把鸡蛋放在一个篮子里:当 FB/Google 变贵时,亚马逊 DSP 的站外引流功能(Link-out)是独立站获取精准流量的绝佳补充。

重视视频素材的力量:特别是对于像激光雕刻机这样具有“视觉冲击力”的产品,结合 Twitch 等流媒体平台和红人视频素材,能产生1+1>2的效果。

数据驱动决策:利用 P+ 智能策略进行版位测试,让算法帮你省钱。

 

总结:ZBANX 如何赋能新品首发增长?

在 ZBANX 的「新品首发内容集群」中,我们持续验证并沉淀以下方法论:

  • 新品首发前的人群洞察与版位预判
  • 红人内容 × 程序化广告的组合放大
  • Amazon DSP 在独立站增长中的关键作用
  • 首发期数据资产的长期复用