动态竞价都是半自动投放方式，亚马逊会根据自己的AI系统判定情况，从而调整适合的出价。但亚马逊如何决定哪些曝光会更有可能或不太可能转化？
以卖家的角度看，可以对关键词的效果，哪些图片或者 A+更吸引人，一天中的哪个时间产生最佳转化率以及其他一些后台数据(例如品牌分析力的人数统计数据)等，做出相应研究。但是这还不够，亚马逊还有大量的数据没有公开给卖家。
亚马逊还有拥有关于每个客户的大量信息：产品利基、一天中的任意一小时、一个月中的任意一天，以及有助于搜索转化的各种其他数据。
其实就是第1章讲的人群画像，这涉及非常细节的数据，包括客户是不是刚刚当上了父母，是否刚刚购买了新车等。当然还有相关性强弱的数据。大量的数据可以帮助AI系统进行分析决策。
亚马逊一般会把数据分为以下3类来进行分析。
(1)关于搜索客户的数据(人群画像)，如：
该客户每次搜索产品时都会买吗？还是仅仅使用亚马逊比较价格？
该客户最喜欢购物的时间是什么时候？会不会第一眼看到的东西就买？还是在决定购买之前通常会筛选一些产品？
该客户是否考虑商品详情页面上的商品推广？
该客户搜索产品时是什么状态，兴奋，平淡，还是沮丧？(当然现在 AI未必会知道，只是它们会努力知道所有的情况。)
(2)关于产品相关性的数据，如：
客户大多在一天中的什么时间购买特定细分的产品？
一个月的什么时候或一年中的什么时候购买哪些产品较多？
哪些关键词在该类产品中的转化率最高？
什么样的人通常会购买该产品(性别、年龄、兴趣、身份等)？
(3)产品本身的数据，如：
是否有比其他产品更详细、更细节的产品信息(如多了一层抛光，表面有个可爱的图腾等)？
产品在不同位置的表现如何？
广告和类似广告的表现历史怎样？
产品历史销售和评价怎样？
人类的大脑很难理解和分析这么多不同的线索，这就是AI系统的优势所在。AI系统会使用各种数据来判断哪个曝光/点击最有可能获得销售。AI系统的问题在于它需要大量的历史数据才能准确地做出判断，而亚马逊的使用规模就为其提供了大量数据，也会让AI系统变得更加聪明。
因此，把竞价交给亚马逊的 AI系统来做，是最有效率的方式。
