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AMC = 数据平台 + 查询引擎
更准确地说，AMC 是一个保护每个消费者的隐私安全并且记录他们在amazon上所有行为的有结构的数据库，记录广告层面的事件级数据（event-level data）：展示、点击、加购、购买、保存到稍后等都会以“行”的形式写入表格。用户以匿名的 user_id出现，卖家不能反查个人身份，只能做聚合统计。这也是亚马逊不断强调的 “privacy-safe” 特点。
Query Editor（查询编辑器）
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核心界面是一个 SQL 编辑器，你可以调用不同的数据表（tables），写查询语句。
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例如
attributed_events_by_conversion_time表，就能提取广告点击到转化的时间差。 -
亮点1：可以把 SP、SB、DSP 的数据合并分析，这是广告后台做不到的。
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亮点2：我们普通SC账号卖家端即将会推出一个新的界面，会给出一个模版，直接在模版里面可以看到转化某个广告具体转化时间的推演表
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默认包含广告相关表：SP、SB、DSP 曝光、点击、转化。
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可扩展表：Retail Purchases（零售购买数据）、Brand Store Insights（旗舰店数据）、Amazon Insights（更广零售数据
免费 vs 付费：
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广告交互数据（展示/点击/广告转化）是免费的
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SQP的自然转化节点相关数据/零售购买数据是付费订阅/消费者的自然转化相关数据 都是付费的（约 $200/月，含 60 天试用）
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这些订阅表是做 CLTV、复购率、自然订单贡献 的关键。没有这些表，你只能看到广告购买数据，无法计算真实的客户生命周期价值。
内置 Use Cases（使用场景模板）
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Time-to-Conversion：从广告点击到下单的时间分布。
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NTB vs Repeat：新客与复购的占比变化。
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Geo & Seasonality：不同地区、不同季度的转化情况。
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Cross-attribution：跨渠道广告的贡献分析。
上传自有数据
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卖家可以把 Shopify、Google Ads、CRM 数据上传到 AMC（如果你有投放google 广告或者你有自己的独立站以及CRM客户管理系统）。
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然后通过用户 ID 或设备指纹进行交叉归因，分析站外引流到站内的转化效果。
AMC+AI （chatgpt/gemini/deepseek）
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