Sfruttare Amazon DSP: il segreto per un targeting efficace
Introduzione: il valore strategico del targeting su Amazon DSP
Nell’ecosistema pubblicitario digitale, la precisione del targeting determina gran parte dell’efficacia delle campagne. Amazon DSP si distingue per la capacità di attivare segnali di acquisto proprietari, integrando inventario on-Amazon e off-Amazon con funzioni sofisticate di profilazione, controllo della frequenza e misurazione. Per chi desidera migliorare la qualità del pubblico raggiunto e l’efficienza della spesa, “Amazon DSP targeting” non è uno slogan, ma un approccio metodico che coniuga dati, creatività e ottimizzazione continua. In questo articolo vengono illustrati i fondamenti, le leve pratiche e le strategie pubblicitarie avanzate per potenziare il targeting Amazon lungo tutto il funnel, con particolare attenzione a set-up, misurazione e brand safety.
Che cos’è Amazon DSP e come funziona
Amazon DSP è una piattaforma demand-side che permette di acquistare in programmatic inventory video, display e audio sia sulle proprietà Amazon (ad esempio Amazon.it, IMDb, Twitch inventory programmatico), sia su editori terzi e app, tramite open exchange e private marketplace (PMP). L’elemento distintivo non è solo la copertura, ma l’integrazione di segnali retail e comportamentali, utili a intercettare utenti in momenti ad alta propensione d’acquisto.
Inventario on- e off-Amazon
Amazon DSP consente di attivare campagne su:
- Proprietà Amazon: property retail, app, Fire TV, IMDb, Twitch (tramite formati idonei).
- Inventory terzo: migliaia di siti web e app mobile tramite supply partner qualificati, ampliando la reach oltre l’ecosistema Amazon.
- Connected TV (CTV): erogazione video premium su dispositivi connessi, utile per l’upper funnel e per audience incrementali.
Modello di acquisto e ottimizzazione
Le campagne sono tipicamente acquistate a CPM con modelli di ottimizzazione automatica in base all’obiettivo: reach, viewability, video completion rate, click, detail page view rate (DPVR), conversioni, ROAS. La definizione dell’obiettivo guida il machine learning nel selezionare inventario e audience più adatte, ma è cruciale impostare correttamente segmenti, esclusioni e frequenze per evitare sprechi.
Integrazione con segnali retail e Amazon Marketing Cloud
La forza del targeting Amazon risiede nell’uso di segnali proprietari anonimi e aggregati (categorie consultate, prodotti visualizzati, acquisti). L’integrazione con Amazon Marketing Cloud (AMC), una clean room sicura e privacy-first, consente analisi avanzate dei percorsi utente, deduplicazione della reach tra formati e costruzione di audience personalizzate basate su sequenze comportamentali.
Amazon DSP targeting: le fondamenta
Per ottenere risultati consistenti è necessario progettare il “chi”, il “dove” e il “come” prima delle linee di budget. Le leve principali del targeting Amazon comprendono:
Tipologie di audience
1) In-market: utenti che stanno attivamente valutando prodotti in specifiche categorie. Efficaci in mid- e lower-funnel.
2) Lifestyle/interest: segmenti basati su interessi e abitudini. Utili per ampliare la reach in awareness.
3) Demografiche e geografiche: filtri per età, genere (dove consentito), location, con granularità a livello di regione, città o CAP.
4) Contextual: erogazione su pagine/app pertinenti a contenuti e categorie; utile quando si desidera ridurre la dipendenza da cookie o quando gli obiettivi sono di upper funnel.
5) Remarketing retail: utenti che hanno visualizzato dettagli prodotto (DPV), aggiunto al carrello o acquistato determinati ASIN, con finestre lookback personalizzabili.
6) First-party advertiser: import di CRM e conversioni tramite pixel/server-to-server, con hashing e conformità privacy, per costruire segmenti di clienti, prospect e lookalike.
7) Lookalike/expansion: ampliamento di audience seed (es. migliori acquirenti) per scalare la copertura mantenendo affinità.
8) Third-party segments: segmenti di provider certificati (es. dati demografici, interessi specifici), utili quando occorrono profili non coperti dai segnali retail.
Remarketing e sequenze di funnel
Il remarketing è una colonna portante di Amazon DSP targeting. Le sequenze più comuni includono:
– DPV retargeting: utenti che hanno visualizzato la scheda prodotto, con creatività focalizzate su benefit, recensioni, urgenza/stock.
– Cart abandoners: messaggi personalizzati (Dynamic eCommerce Ads) per stimolare il completamento dell’acquisto.
– Store/Brand retargeting: chi ha visitato lo Store o pagine di brand. Utile per rafforzare il consideration set.
– Cross-sell/upsell: targeting di chi ha acquistato un prodotto correlato o complementare, con lookback coerente con i cicli di consumo.
Altre leve: dispositivo, placement, frequenza, orari
– Device e OS: desktop, mobile, app; utile differenziare creatività e frequenza per dispositivo.
– Geotargeting: attivazioni hyperlocali o regionali per logiche retail o stagionali.
– Dayparting: concentrare l’erogazione nelle fasce orarie a maggior performance.
– Frequency capping: gestione della pressione pubblicitaria a livello di ordine e line item, con controllo cross-inventory. Una frequenza bilanciata massimizza la memorizzazione minimizzando la saturazione.
Strategie pubblicitarie avanzate per un funnel completo
Un piano efficace combina “strategie pubblicitarie avanzate” per ogni fase del funnel, integrando targeting, creatività e metriche.
- Awareness: costruire reach qualificata
- Obiettivo: massimizzare copertura visibile su audience affini ma non ancora esposte al brand.
- Audience: lifestyle, contextual, expansion da seed di clienti di valore.
- Formati: video out-stream e CTV con creatività a forte impatto; display ad alta viewability.
- Ottimizzazione: viewability e video completion rate; tassi di reach incrementale rispetto a campagne TV o social.
- Brand safety: liste di inclusione, verifca terze parti e PMP con editori premium.
- Consideration: stimolare l’interesse
- Obiettivo: far atterrare gli utenti su Store o schede prodotto e far progredire la valutazione.
- Audience: in-market e remarketing di page viewers e store visitors.
- Metriche: DPVR (detail page view rate), CTR qualificato, tempo nello Store, eventi micro-conversione.
- Creatività: messaggi “reason-to-believe”, comparatori, UGC e proof; A/B test su value proposition.
- Conversione: catturare la domanda attiva
- Obiettivo: massimizzare ROAS tramite segmenti ad alta propensione e creatività dinamiche.
- Audience: cart abandoners, DPV recenti, lookback 7-14 giorni; soppressione di recent buyers.
- Formati: Dynamic eCommerce Ads (DEA) con recupero automatico di prezzo, recensioni e immagini; display standard per testare offerte e bundle.
- Ottimizzazione: goal conversioni/ROAS, granularità per ASIN o famiglia di prodotti, listini aggiornati.
- Loyalty e riacquisto: consolidare il valore
- Obiettivo: aumentare la frequenza d’acquisto e il cross-sell.
- Audience: acquirenti 30/60/90 giorni, cluster RFM; esclusioni per evitare sovraesposizione.
- Creatività: comunicazioni post-vendita, accessori, ricariche, nuove varianti.
- Metriche: tasso di riacquisto, costo per nuovo ordine, profittabilità a vita (LTV proxy).
Creatività e formati che potenziano il targeting
Il miglior targeting Amazon richiede creatività coerenti con il segmento, il formato e la fase del funnel.
Dynamic eCommerce Ads (DEA)
Le DEA integrano segnali retail per mostrare contenuti aggiornati (prezzo, promozioni, disponibilità, rating), con varianti di layout e call to action ottimizzate. In remarketing e lower funnel migliorano l’efficienza e riducono l’attrito tra annuncio e scheda prodotto. È consigliabile:
- Segmentare per categoria/prodotto per evitare creatività troppo generiche.
- Sincronizzare promozioni con finestre di lookback brevi nei periodi di sale.
- Testare headline: beneficio funzionale vs. motivazione emotiva.
Video e CTV con estensioni retail
Il video presidia top-of-funnel ma può favorire il consideration se integrato con segnali retail (esposizione a utenti in-market). Curare:
- Branding early (primi 3 secondi), messaggio unico, sottotitoli per mobile.
- Landing coerenti: Store, pagina categoria o selezione prodotti curata.
A/B test e DCO rules
Strutturare A/B su:
- Visual principale (packshot vs. lifestyle).
- Value proposition (prezzo/offer vs. differenziazione di prodotto).
- CTA oriented (Scopri di più vs. Acquista ora) adattata allo stadio del funnel.
Laddove disponibili, regole di DCO (dynamic creative optimization) modulano elementi creativi per segmento, device e placement.
Misurazione e ottimizzazione data-driven
Il ciclo di ottimizzazione unisce KPI coerenti per obiettivo, un modello di attribuzione trasparente e approfondimenti incrementali con AMC.
KPI per obiettivo
- Awareness: reach, frequency effettiva, viewability, VTR/VCR per video, costo a mille utenti raggiunti in target.
- Consideration: CTR qualificato, DPVR, dwell time su Store, add-to-list.
- Conversione: ROAS, costo per ordine, tasso di conversione post-view e post-click, share di nuovi acquirenti (NTB).
- Loyalty: frequenza di riacquisto, valore medio ordine (AOV), cross-sell rate.
Attribuzione e finestre di lookback
Amazon DSP misura conversioni post-click e post-view con lookback configurabili. Impostare finestre coerenti con il ciclo d’acquisto: breve per beni di largo consumo, più lunga per ticket elevati. Evitare finestre troppo estese in remarketing per non sovrastimare l’impatto. Monitorare la sovrapposizione con Sponsored Ads e impostare regole di deduplicazione nelle analisi.
Amazon Marketing Cloud (AMC)
AMC consente:
- Analisi cross-canale: sequenze di esposizione DSP + Sponsored Ads.
- Incrementalità: esperimenti geo-split o audience-split per valutare lift.
- Audience building avanzato: segmenti basati su percorsi (es. utenti esposti a video + non cliccatori display ma con DPV entro 7 giorni).
- Deduplicazione reach e gestione frequenza cross-formato.
Le query AMC, pur tecniche, forniscono insight decisivi per riallocare budget verso i percorsi più efficaci.
Frequency management e saturazione
Controllare la pressione pubblicitaria:
- Impostare frequency caps distinti per awareness e conversione (es. 3-4/giorno per mid-funnel, 1-2/giorno per upper funnel).
- Valutare decay di performance oltre soglie di frequenza: aumenti di capping dovrebbero essere giustificati da incremento di conversion rate o ROAS.
- Coordinare la frequenza tra line item e tra campagne, anche con Sponsored Display/Brands, per evitare eccessi.
Brand safety, privacy e compliance
La qualità del targeting non può prescindere dalla sicurezza del brand e dalla conformità normativa.
- Brand safety e qualità dell’inventory
- Filtri di sicurezza: attivare brand safety standard, evitare contenuti non idonei, utilizzare liste di inclusione/esclusione di siti e app.
- Verifica di terze parti: integrazione con partner come DoubleVerify, IAS o MOAT per viewability, invalid traffic e suitability.
- Deal privati: su inventory premium, con controllo delle posizioni e contesto.
- Privacy e governance del dato
- Consenso e compliance: garantire che i dati di prima parte siano raccolti con consenso adeguato e gestiti secondo GDPR e normative locali.
- Clean room: utilizzare AMC per unire, in forma anonima e aggregata, segnali retail e dati proprietari, senza trasferimenti di dati granulari.
- Politiche di retention: definire finestre di lookback e di retention coerenti con gli obiettivi e con i requisiti legali.
Playbook operativo: come iniziare e scalare
Un approccio passo-passo riduce errori e accelera i risultati del targeting Amazon.
Preparazione dati e strumenti
- Tagging: implementare i tag/pixel DSP o integrazione server-side, verificare eventi pagina e conversioni.
- Catalogo: mappare ASIN prioritari, margini e stagionalità per guidare la struttura delle linee.
- Creative kit: predisporre set creativi multipli per device/formato e varianti per test A/B.
- KPI framework: definire KPI primari e secondari per ogni fase del funnel.
Struttura di account e line item
- Campagne per obiettivo: separare upper, mid, lower funnel per controllare budget, ottimizzazione e frequenze.
- Line item per segmento: differenziare in-market, remarketing DPV, cart abandoners, lookalike; applicare esclusioni reciproche per evitare overlap.
- Geografie e dispositivi: linee dedicate se si prevede performance differenziata.
Budgeting, bidding e pacing
- Allocazione iniziale: 40% awareness, 40% consideration, 20% conversione per lanci; spostare gradualmente budget verso i cluster più efficienti.
- Pacing: utilizzare pacing standard all’avvio e passare a pacing accelerato solo per eventi tattici o flight brevi.
- Offerte: partire con CPM competitivi rispetto ai benchmark del vertical; ottimizzare in base a viewability e conversioni effettive.
Checklist di ottimizzazione settimanale
- Performance per audience: spostare budget dai segmenti sotto-performanti a quelli con miglior DPVR/ROAS.
- Creatività: ruotare asset con bassa viewability o CTR; testare nuove headline o layout DEA.
- Frequency e overlap: ridurre frequenza dove la marginalità cala; verificare sovrapposizioni tra linee.
- Contesto: rivedere liste di esclusione, domain/app performance e PMP.
Come possono essere utilizzate queste strategie
Brand D2C che desidera espandere la domanda off-Amazon
Obiettivo: far crescere la consideration presso audience affini non ancora presenti su Amazon. Strategia: segmenti lifestyle e in-market, video+display in contextual premium, remarketing su Store visitors e DPV. KPI: DPVR e crescita delle ricerche di brand su Amazon; passaggio progressivo di budget su cluster con miglior conversione post-view.
Lancio di un nuovo prodotto
Obiettivo: awareness rapida con efficienza sul retail media. Strategia: CTV/video su audience expansion derivate da acquirenti di categoria; display con DEA su varianti più forti; remarketing su chi ha interagito con la pagina. KPI: reach incrementale, share di nuovi acquirenti (NTB), ROAS in phase-down.
Retailer con catalogo ampio
Obiettivo: massimizzare la quota di catalogo e il cross-sell. Strategia: clusterizzazione per famiglia di prodotto, remarketing ASIN-specifico, audience cross-sell basate su acquisti complementari a 30/60/90 giorni. KPI: ROAS aggregato e per famiglia, incremento del valore medio ordine e tasso di rimbalzo per pagina.
Errori comuni da evitare
Frequenza eccessiva
Una pressione non controllata erode la marginalità e genera saturazione. Impostare capping differenziato per funnel e monitorare la curva di rendimento marginale oltre la terza o quarta esposizione.
Sovrapposizione di audience e cannibalizzazione
Senza esclusioni tra linee (es. in-market vs. remarketing DPV) si rischiano bid concorrenti e analisi distorte. Applicare suppression liste per acquirenti recenti e armonizzare i seed lookalike.
Finestre di lookback inadeguate
Lookback troppo ampie in remarketing alterano l’attribuzione post-view e aumentano i costi su utenti a bassa propensione. Allineare le finestre al ciclo d’acquisto reale per ciascuna categoria.
Obiettivi di ottimizzazione incoerenti
Ottimizzare per viewability in campagne orientate a conversione o per ROAS in awareness genera scelte subottimali del sistema. Mantenere allineamento rigoroso tra obiettivo di business e goal della piattaforma.
Indicazioni operative per un “Amazon DSP targeting” performante
- Segmentare prima, spendere poi: definire chiaramente le audience, le esclusioni e le regole di frequenza.
- Creatività su misura: DEA per lower funnel, video ad alto impatto per awareness, formati nativi e display per consideration.
- Misurazione multilivello: KPI coerenti per funnel, attribuzione trasparente e validazione incrementale con AMC.
- Sicurezza e compliance: brand safety attiva, verifiche terze parti, governance dei dati in linea con GDPR.
- Ottimizzazione iterativa: spostamento del budget verso i cluster vincenti, test creativi continui e revisione settimanale delle performance.
Conclusioni
Amazon DSP rappresenta un vantaggio competitivo per chi desidera unire ampiezza di copertura e profondità di comprensione del consumatore. L’integrazione tra segnali retail proprietari, controlli di brand safety e misurazione avanzata consente di impostare strategie pubblicitarie avanzate che massimizzano l’impatto in ogni fase del funnel. Un “targeting Amazon” ben orchestrato — dalla scelta di audience in-market e remarketing ASIN-specifico, al controllo della frequenza, fino all’uso di AMC per analisi incrementali — permette di concentrare l’investimento sulle persone giuste, con messaggi e formati adeguati, nei momenti più propensi all’azione.
La differenza, oggi, non la fa il singolo strumento, ma la capacità di connettere dati, creatività e ottimizzazione in un processo continuo. È questa la logica che trasforma “Amazon DSP targeting” in un motore di crescita misurabile, sostenuto da una governance rigorosa e da una misurazione che privilegia l’effetto incrementale rispetto alle sole metriche di last touch.
Etailing supporta brand e retailer nell’attivazione e nell’ottimizzazione di Amazon DSP, dalla progettazione dell’architettura di audience all’implementazione creativa, fino alla misurazione avanzata con Amazon Marketing Cloud. Richiedi una consulenza dedicata per definire una roadmap di targeting Amazon orientata ai tuoi obiettivi e trasformare il tuo investimento in risultati concreti.
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