在跨境电商的战场上，广告投流分析始终是亚马逊运营的重头戏。许多运营朋友会投入大量预算做广告，但常常面临一个核心难题：
到底是广告“带货”，还是Listing本身就有吸引力？ 是广告推动了自然流量，还是Listing过度依赖广告？
这就需要我们拆清自然流量与广告流量的来源与占比，才能做出真正理性、数据驱动的投放决策。
为什么要拆分自然流量与广告流量？
广告是运营的“主动行为”，而流量是它的“结果”。
如果我们能够准确识别广告投放产生的点击与订单，就能进一步反推出以下几个关键问题：
- 广告是否真的带来成交，还是只是引来流量？
- 广告投放后，自然流量是否同步提升？
- 当前Listing是否过度依赖广告，缺乏自然流量支撑？
因此，我们可以将广告流量视为已知量，通过与整体流量数据比对，反向推算出自然流量与自然订单的占比，从而洞察趋势，优化运营。
今天这篇文章，小九将从亚马逊的广告活动报告出发，结合业务报告数据与订单报告数据，分享如何高效识别自然流量与自然订单，实现更加精准的运营决策。
三大核心数据源表
在进行自然与广告流量的归因分析时，我们主要依赖三份官方数据报告，分别用于计算广告点击与订单、总订单、总点击量。以下是每份报告的作用与使用方式：
01
广告活动报告
- 报告位置：Amazon Ads >> 报告
- 关键指标：Impressions、Clicks、CTR、Spend、Orders、Sales、ACoS、ROAS
该报告是广告流量的直接来源，能够帮助我们识别每个站点、店铺在每一天的广告引流效果，是拆分自然订单和自然点击的基础数据。
02
订单报告
- 报告位置：Seller Central >> 报告 >> 订单报告
- 关键字段：amazon-order-id
记录了所有订单（广告+自然），我们可以按照站点、日期维度对订单进行去重计数，得出每日总订单数。
03
业务报告（Business Reports）
- 报告位置：Seller Central >> 报告 >> 业务报告 >> 子 ASIN 报告
- 关键字段：Sessions（会话数）
业务报告是流量总览的核心来源，其中 Sessions 表示商品的总访问次数，包含自然+广告流量，无法直接区分来源，但可以与广告点击数相减，推算自然流量的趋势。
自然点击 ≈ 总会话（Sessions）- 广告点击数
这个逻辑并不绝对精准，因为：
- 业务报告中的 Sessions 并不严格区分自然/广告来源；
- 有些广告可能产生了展示但未被记录点击；
- 会话去重方式不明确，可能存在交叉。
从趋势角度看，这种方式可以较为合理地判断产品的自然排名是否因广告投放而提升，是否存在自然流量下滑需优化Listing，以及当前的广告依赖度是否过高。
所以，虽然“自然点击 ≠ 总点击 - 广告点击”是一个近似估算，但其趋势意义远大于其精准度本身。
实操分析步骤详解
接下来，我们就看一下，如何结合这两张表格，拆分出完整的自然点击。
Step 1
整理报告数据
广告活动数据
通过站点（Country）、店铺（CID）、ASIN、日期（Date）汇总Impressions、Clicks、Spend、Orders、Sales等数据
2）订单报告
通过sellerid、country、date进行分类，汇总计数amazon-order-id，即为总订单量
3）业务报告
通过sellerid、country、date进行分类，汇总sessions，即为总点击量
Step 2
合并广告活动报告
以sellerid、country、date为合并依据进行将广告活动数据与订单报告、业务报告合并，即可推算自然部分的订单情况与流量情况。
Step 3
关键指标计算
自然订单占比=（总订单量-广告订单量）/总订单量
自然点击占比=（总点击量-广告点击量）/总点击量
Step 4
最终分析效果
经过前面的数据清洗、拼接与关键指标计算，我们可以构建一个维度清晰、指标全面的流量分析看板，实现对广告与自然数据的精准拆分与趋势洞察。
广告投放是引流的“引擎”，而自然流量才是品牌的“体温”。 只有拆清楚流量来源，我们才能精准判断一个 Listing 是否真正健康，运营策略是否具备可持续性。
借助这样的数据分析模型，我们不再“拍脑袋”做投放，而是以数据为锚点，运营为杠杆，撬动每一份预算的最大价值。
使用过程中遇到任何问题，欢迎与小九沟通！
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