亚马逊广告实操｜优化广告时，该不该剔除最近3天的数据？

在亚马逊广告实操中，数据的分析与处理是优化广告表现的关键环节。而在众多数据处理方式中，有一个问题经常被卖家提及：在优化广告时，是否需要剔除最近3天的广告数据？

这个问题看似简单，但背后其实牵涉到广告数据的波动性、转化周期、以及平台算法的更新机制等多个维度。尤其在2025年下半年以来，亚马逊广告系统多次调整，广告展示逻辑和转化追踪方式也有所变化，使得卖家在处理数据时更需谨慎。

一、为什么要考虑剔除最近3天的数据？

很多卖家在分析广告报表时发现，最近3天的点击量和转化率往往不稳定，甚至出现高点击、低转化的现象。这背后主要有以下几个原因：

1. 转化周期的延迟

亚马逊广告系统中，点击到转化即下单之间存在一定的延迟。根据2025年9月亚马逊官方发布的说明，部分广告点击的转化追踪时间从7天延长至14天，这意味着即使用户在3天前点击了广告，实际的转化可能在一周之后才发生。如果仅以点击后3天内的数据来判断广告效果，可能会低估某些关键词或广告组的表现。

2. 广告数据的滞后性

尤其是在新品推广初期，广告曝光和点击虽然迅速增加，但转化需要时间积累。如果在数据尚未完全沉淀的情况下就做出调整，可能会误判广告表现，导致错误的优化决策。

3. 系统算法调整带来的波动

2025年亚马逊广告系统多次更新，包括关键词匹配机制的优化、竞价策略的调整等，这些变化可能导致广告数据在短期内出现异常波动。例如，10月初亚马逊对自动广告的匹配逻辑进行了小幅调整，部分卖家反馈广告点击率上升但转化率下降，这正是系统调整带来的短期影响。

二、不剔除数据会带来什么风险？

如果不剔除最近3天的数据，直接用于广告优化，可能会导致以下问题：

误判关键词表现：某些关键词在短期内转化率低，但长期来看可能是高转化词。若仅凭短期数据将其否定，可能会错失潜在的流量入口。

误伤广告组结构：一些广告组可能在前几天表现不佳，但随着曝光增加，转化逐渐提升。如果贸然暂停或调整预算，可能会打断广告系统的学习节奏。

影响竞价策略：自动竞价策略如只降低或提高和降低依赖历史转化数据进行出价调整。如果数据不完整，系统可能会做出错误的出价决策。

三、是否所有情况都应剔除最近3天的数据？

当然不是。是否剔除最近3天的数据，应根据广告阶段、产品类目、推广目标等因素灵活判断。

1. 新品推广期

在新品刚上线的前两周，建议剔除最近3天的数据，因为此时广告系统正处于学习阶段，转化数据尚未稳定。此时关注的是广告曝光、点击率和ACoS趋势，而非短期转化。

2. 成熟产品优化

对于已经稳定运行的广告活动，尤其是那些转化周期较短如3天内的产品如日用快消品、小家电等，可以保留最近3天的数据进行分析，因为此时转化已经基本完成。

3. 高客单价、决策周期长的产品

如户外设备、专业工具类目，用户决策周期较长，建议至少保留7天以上的数据进行判断，避免因短期数据不佳而误判广告效果。

四、实操建议：如何科学处理广告数据？

1. 结合14天转化周期分析

亚马逊在2025年第三季度更新了广告报告的时间维度，新增了14天点击后转化指标。建议卖家在分析广告表现时，优先参考这一指标，尤其是新品或决策周期较长的产品。

2. 使用排除最近3天的数据对比功能

在广告后台导出报表时，可以分别导出包含最近3天和剔除最近3天的两份数据，进行对比分析。如果两者差异较大，说明当前广告活动仍处于学习阶段，应保持耐心，避免频繁调整。

3. 设定观察期

对于新启动的广告活动，建议设置至少7-10天的观察期，在此期间不对广告结构进行大幅调整，重点观察曝光量、点击率和关键词覆盖率。

4. 结合广告系统学习状态

亚马逊广告后台会显示广告组的学习状态如学习中、已学习。处于学习中的广告组，不建议频繁调整预算或否定关键词，应让系统有足够时间优化投放策略。

五、总结

在亚马逊广告优化过程中，是否剔除最近3天的数据，没有统一的答案。关键在于理解广告数据的滞后性和转化周期，结合产品特性、推广阶段和系统学习状态，做出科学判断。

对于新手卖家而言，建议在广告初期剔除最近3天的数据，避免误判；而对于经验丰富的卖家，则可以根据类目特性灵活处理，甚至结合14天转化数据进行更精准的优化。

广告优化不是一蹴而就的事情，它更像是一个持续观察、不断试错、逐步优化的过程。数据是工具，不是总结，用对方法，才能真正提升广告效率。