亞馬遜基于規矩的競價(Rule-Based Bidding）是一種以廣告的最終后果為目的，應用機器學習算法來斟酌影響廣告后果的一系列參數(時光、觀眾群體、展現地點等等)，并依據大批數據來贊助廣告客戶更準確的報價。

賣家每天開廣告所須要的并不是曝光量而是點擊量(個別類型廣告除外)，因為只有一個點擊量，能力證明勝利地將“流量引入”到賣家產品詳細頁面，“引流”才是廣告更大的價值。

為增長流量，必需進步出價以將廣告置于較高的地位，因為前面的地位會有足夠的曝光量，然后增長點擊率。

但是，由于買家需求的多樣性、市場動態性的變更以及自身產品的競爭力等因素，賣家常常會在毛病的時光將毛病的產品出現給毛病的人群，使廣告的展現對象很不精確，不僅增長了流量成本，而且影響了廣告的最終后果。這種情形對于買家、賣家和平臺方都是一種喪失。

站在買家角度：搜索出來的產品要么太貴，要么格式不愛好，總之不想要，糟蹋時光，影響購物體驗，差評！

站在平臺角度：廣告位很有價值，成果賣家的產品點擊率很低，而CPC廣告是通過點擊付費的，還是無法收錢，很大地影響了廣告收入，股價又要跌了，差評！

要解決這個問題，首先要懂得影響買家需求的精確性(影響流量精確性)要斟酌什么因素：美國有成千上萬個城市，跨越6個時區，每星期7天，每天都分晝夜兩次，買家在查看產品之前是否看過或購置過產品，還要斟酌買家應用的是iOS還是Android，是電腦手機還是平板電腦等。

單是以上這些因素的排列組合就必需有上千萬的情形了，就這還沒提到買家搜了什么。

以前推出的動態報價有一些硬傷，即完整以轉化率為目的去優化，轉化率是出售進程值而不是成果值，盡管可以進步流量轉換效力，但是由于疏忽了流量成本這一因素，常常涌現轉化率和ACoS齊飛的情形。轉換率是上升，最終核算成本，相反廣告虧的更多，最后買家買到心儀的產品，亞馬遜賺足了廣告費，只留賣家默默流淚。

基于規矩競價模式可以很好地填補了這一缺點，賣家只需設定預算并保證最終RoAS的目的。不必為每一次投標價錢都費心，不必擔憂“大規模匹配”與主動廣告相匹配的長尾詞語，更不必在午夜爬起來對廣告進行“分時調劑”，究竟，人工調劑的再準不能和機器相比。

這一智能競標模式將大大改良亞馬遜賣家的廣告投放后果的下限，同時專注于廣告投放的人也不必為每日調劑價錢0.05這樣的小事而懊惱，省下的時光精神可以用來斟酌廣告策略和研討產品。

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