AMC 常见问题与解答

Q: 如何开通和授权使用Xnurta AMC Hub?

A: 要使用Xnurta AMC Hub，您首先需要一个已开通AMC权限的亚马逊广告账户。如果您还没有AMC权限，请联系Xnurta的客户成功经理协助您完成开通。当您拥有AMC权限后，在Xnurta平台完成亚马逊广告账户的授权，并选择需要启用的AMC实例即可开始使用AMC Hub的各项功能，详见3.1使用条件和授权部分。

Q: Xnurta AMC Hub目前都支持哪些功能?

A: Xnurta AMC Hub 主要包括 营销模型 和 受众创建 两大功能模块。其中，营销模型提供了 10 大预置数据分析模型，覆盖多种广告效果分析场景，例如触达、转化、归因、受众特征等；受众创建功能则允许您根据用户在亚马逊平台上的历史行为灵活定义人群包，并同步到亚马逊 DSP 用于广告定向。具体包括：

• 10大分析模型（自定义营销模型）：
  • 广告触达分析 (Unique Reach) – 衡量广告独立触达用户数等指标，帮助了解广告覆盖范围
  • 受众标签分析 (Audience Label) – 按不同用户标签评估广告表现，找出高价值受众群体
  • 转化路径分析 (Path to Conversion) – 分析用户从接触广告到产生转化的完整路径
  • 商品交叉购买分析 (Cross-Product Association) – 分析用户购买不同商品的关联关系，了解商品搭配销售趋势
  • 转化时间分析 (Time to Conversion) – 统计用户从首次接触广告到最终转化所花的时间长短分布
  • 广告重合度分析 (Overlap Analysis) – 查看不同广告活动/受众之间的用户重合情况
  • 地域分布分析 (Geographic Analysis) – 按地域展示广告触达和转化分布，帮助了解地区差异
  • 多触点归因分析 (Multi-Touch Attribution) – 自定义归因模型，分析多个广告接触对转化的贡献分配
  • 顾客生命周期价值分析 (Customer Lifetime Value，CLV) – 按获取客户的时间分 cohort，跟踪新客户随时间的累计购买价值
  • 搜索词分析（Search Term Analysis，STA）– 基于不同的搜索行为将用户分组，并追踪后续转化行为
• 自定义受众：支持基于亚马逊平台用户的历史行为数据创建人群包。您可以灵活组合各种条件（如浏览过的ASIN、购买行为、广告触达情况等）来定义受众。创建后，这些自定义受众会自动同步到您的亚马逊 DSP 或 SA 广告账户，您可直接在投放中使用这些受众进行定向营销。

Q: 使用 AMC Hub 需要具备技术背景吗？

A: 不需要。Xnurta AMC Hub 的设计宗旨就是降低技术门槛。即使您没有任何编程或数据库查询经验，也可以轻松使用 AMC Hub 来分析数据。平台提供了直观的图形界面和预构建的分析模型，您只需通过简单的点击和拖拽操作，就能自定义提取 AMC 数据并查看结果。因此，对用户的技术背景没有特殊要求，非技术人员也能顺利使用 AMC Hub 进行分析。

Q: AMC Hub 如何保障数据安全和隐私？

A: 请放心，数据安全和用户隐私是 AMC Hub 的重中之重。Xnurta AMC Hub 架构建立在亚马逊营销云 (AMC) 之上，完全继承了 AMC 严格的安全与隐私保护机制。所有数据的提取、传输、存储和分析过程都遵循亚马逊的隐私合规要求，确保每位广告主的数据彼此隔离、绝对安全。同时，作为平台服务方，Xnurta 严格遵守相关数据隐私法规和客户协议，我们不会在未经授权的情况下访问、使用或分享您的任何数据。简而言之，您在 AMC Hub 中的数据仅用于您自己的分析目的，并受到与亚马逊官方平台同等级别的保护。

Q: AMC Hub 支持亚马逊的付费数据（如 FSI）吗？需要额外付费吗？

A: 当前支持部分付费数据，具体来说，AMC Hub 支持 FSI 数据 在某些模型中的集成。FSI 指亚马逊提供的付费补充数据，包含过去28天内没有被广告触达用户的转化行为。这种数据开启后，可以将未通过广告产生的转化纳入分析。当前 FSI 数据可用于交叉购买、转化时间、多触点归因、顾客生命周期价值、搜索词分析等模型，以及自定义受众创建模块。
使用 Xnurta AMC Hub 平台本身不收取额外费用，包括使用 AMC 的付费数据功能也无需额外支付给 Xnurta。换言之，如果您的亚马逊账户已经订阅或开通了 FSI 数据，那么您可以在 AMC Hub 相应模型中启用并使用这些数据，而无需向 Xnurta 再支付其他费用。

Q: AMC Hub 中的“预定义数据”和“自定义数据”有什么区别？

A: 这两种数据类型主要区别在于提取方式和灵活性不同：

• 预定义数据：由 Xnurta 平台按照固定参数预先设定并定期自动拉取的模型数据。每月更新一次，您无需手动操作即可查看。例如，每月系统会自动拉取上一月的各模型分析结果供您直接查看。预定义数据的参数（如时间范围、所涵盖的广告活动等）是固定的，旨在提供一个持续稳定的常规分析视图（通常只包含最近一段时间的数据）。对于新授权或创建的AMC Instance，预定义模型仅回溯最近一个月左右的数据作为展示，如需更长历史数据需要自定义拉取。
• 自定义数据：由您根据需求自行设置参数并触发拉取的模型数据。您可以灵活选择分析的时间范围、广告/ASIN范围、过滤条件等，然后即时查询想要的特定数据。自定义数据支持多种拉取方式：可以即时查询一次性的数据，也可以设置为定时按频率循环自动更新。通过自定义数据，您能够获取更长时间跨度或特定细分维度的分析结果。简单来说，自定义数据赋予您完全的主动权去获取感兴趣的数据，而预定义数据则是系统按月提供的“常规报告”数据。两种数据您都可以一键导出 Excel 以便进一步分析。

Q: 我可以将自己的第一方数据上传到 AMC Hub 吗？

A: 当前 Xnurta AMC Hub 不支持在平台内直接上传第一方数据。但是，如果您已经通过 Amazon Marketing Cloud 官方后台（AMC Instance）上传了第一方数据，AMC Hub 中的“自定义受众创建”功能可以使用这些已上传的数据来创建受众（包括 Lookalike 相似受众）。例如，您在 AMC 实例里上传了加密的会员 ID 数据后，可以在受众创建时选中该第一方数据源，结合其他条件生成一个自定义受众。这样您就能在广告定向中充分利用已有的第一方数据。

Q: 新开通 AMC 实例后，需要多长时间才能看到数据？

A: 当您新建并授权了一个 AMC 实例后，并不会立即看到所有模型的数据，需要经过几天的同步处理。一般情况下流程如下：首先亚马逊需要大约 1-2 个工作日 审核并将您的广告账号与新的 AMC 实例关联绑定。账户关联完成后，Xnurta 平台会开始自动拉取各分析模型的预定义数据，这一步通常在 48 小时以内 就能完成。因此，从您创建 AMC 实例算起，大约 3-4 天 左右即可在 AMC Hub 中看到模型数据全部就绪。如果您使用的是外部已授权好的 AMC 实例（非新建，而是在 Xnurta 中绑定已有实例），那么数据拉取会在授权后立即开始，一般 约2天内 就能看到数据完成上线。

Q: AMC Hub 的数据更新频率如何？为什么刚结束的月份数据没有完全显示？

A: AMC Hub 中预定义模型的数据通常按月更新。每个月系统会定期拉取上一个月的汇总数据供您查看。不过，如果您在月初使用自定义模型过于及时地查看上月数据，可能会发现数据不全或有偏差。这主要是由以下原因造成：

• 数据处理延迟：月末的数据需要一定时间处理和汇总。一般而言，当月最后几天发生的转化可能会在下月初的几天内才完全记录到 AMC 中。因此月度数据并非在月结束那一刻就最终定型，通常要到下月的第一周左右，上月的完整数据才会完全就绪。
• 归因窗口影响：亚马逊广告有约 14 天的转化归因窗口。也就是说，如果用户在月底接触了您的广告但在随后的几天内才转化，这个转化可能不会立即计入上月的广告归因数据。如果您在月刚结束时就查询上月数据，一些晚期转化尚未归因完成，报告中的转化数可能偏低。
   

基于上述原因，建议您在一个月结束后稍微等待几天再查询该月的 AMC 数据。通常等到下月中旬或至少月初过后一周，再去看上月的模型数据会比较可靠，此时数据延迟和归因滞后都已基本消除，可确保您看到的是完整准确的月度数据。

Q: 提交一个自定义模型查询需要多长时间完成？

A: 自定义模型数据拉取的耗时取决于多个因素，包括您选择的时间范围、涉及的广告活动数量以及数据的复杂程度/规模。一般来说，大部分自定义查询在您提交后24小时内就能处理完成并生成结果。如果您选择的时间跨度特别长、包含的广告/商品非常多，导致单次查询的数据量异常庞大，那么处理时间可能相应延长，极端情况下超过24小时会有超时失败的风险。此外，如果您同时提交了多个自定义查询，系统会排队顺序处理，排队等待也会让某些任务的完成时间超过24小时。根据经验，大多数常规查询都能在几小时内完成，极少数大数据量请求才可能接近或超过一天。若您发现查询长时间未完成，可以在“我的 AMC 模型”列表查看状态或考虑简化查询范围。

Q: 我如何查看自定义模型数据拉取的进度或状态？

A: 您可以通过 AMC Hub 界面的“我的 AMC 模型”列表实时查看每个自定义数据请求的状态。在这个列表中，每个您提交的模型任务都会标注当前的处理状态，主要有以下几种：

• 待查询：表示您的拉取请求已提交，正在排队等待系统处理。
• 查询中：表示系统正在执行您的数据查询，数据提取和计算处理中。
• 已完成：表示数据拉取已成功完成，您可以点击进入该模型查看结果。
• 失败：表示数据拉取过程中出现了错误或异常，未能成功完成。

当您提交自定义查询后，可以随时返回“我的 AMC 模型”列表检查其状态更新。如果状态显示失败，您可以将鼠标悬停在“失败”状态上（或点击查看错误详情），系统会提示失败原因，方便您排查问题。

Q: 如果自定义模型拉取失败，可能原因有哪些？

A: 根据我们的经验，导致自定义数据查询失败的常见原因有以下几点：

• 查询数据量过大：如果您一次性请求的数据范围太广（例如时间跨度很长且包含大量广告活动），可能会使查询处理时间过长而超出系统上限，最终导致超时失败。遇到这种情况，建议您缩短时间范围或分批次查询，以降低单次数据量。
• 触发隐私预算限制：当同时提交了过多相似条件的查询时，亚马逊 AMC 出于隐私保护可能触发 “Privacy Budget Error”（隐私预算错误）。这是一种安全机制：短时间内大量类似查询可能被视为试图推导个人用户数据，从而被阻止。一旦触发此错误，后续类似查询都会被拒绝。在这种情况下，需要联系我们的客服协助重置或解锁您的 AMC 实例，然后再尝试查询。
• 网络或系统故障：偶尔也可能因为网络波动、服务器维护等原因导致查询失败。这类情况比较少见且通常是暂时的。如果怀疑是服务器异常，您可以稍等片刻再重试提交查询。
   如果自定义数据拉取失败，您可以首先对照以上原因进行检查调整。比如缩小查询范围、避免一次提交大量类似请求等。如果仍无法解决问题，请联系 Xnurta 客服寻求进一步帮助，我们将协助您调查失败的具体原因。

Q: 提交的自定义模型请求可以修改或取消吗？

A: 可以。在自定义模型任务还处于“待查询”或“查询中”状态时，您可以随时取消该任务。具体操作是在 AMC Hub 的“我的 AMC 模型”列表里找到相应任务，点击其旁边的取消按钮。一旦取消，系统将终止该数据拉取过程。这项功能非常有用，如果您发现提交的查询参数有误或者不再需要该数据了，可以及时取消以避免长时间排队和占用资源。请注意，如果任务已经进入“已完成”状态，则无法再取消或修改，只能重新提交新的查询。

Q: AMC Hub 支持将分析结果导出吗？

A: 支持。AMC Hub 为每个模型的分析结果都提供了便捷的导出功能：在模型结果页面您会看到“下载数据”按钮，点击即可将当前数据显示的表格导出为 Excel 文件，方便您在本地进一步处理或制作报告。通过这些导出功能，运营人员可以轻松地将 AMC Hub 中的洞察融入到业务报告和决策流程中，而无需手动复制数据。

Q: 为什么 AMC Hub 中的数据和亚马逊广告平台显示的数据对不上？

A: AMC Hub 报告的数据与亚马逊广告后台（例如 Seller Central 卖家中心或 DSP 控制台）的数据可能存在不一致，这是由多方面因素导致的：

• 数据来源差异：AMC 使用的是 Amazon Marketing Cloud 提供的底层数据集，而广告后台使用的是亚马逊广告系统的另一套数据。两者在数据收集和统计口径上有差异，无法做到逐项完全一致。简单来说，AMC 更偏向用户级、事件级的原始数据，而广告后台报表偏向预聚合的广告绩效数据。
• 隐私过滤机制：AMC 对于用户隐私有严格的保护措施。当某项细分数据涉及的用户数过少时，AMC 出于隐私原因会进行模糊处理或不展示。这意味着某些在广告后台能看到的小量转化或用户数据，在 AMC 中可能被过滤掉从而显示为0或缺失，导致总数上有差异。
• 归因逻辑不同：亚马逊广告后台的指标基于固定的归因逻辑，例如点击归因、14天转化归因窗口等，只统计符合规则的广告带来的转化。而 AMC 可以提供未经过严格归因的原始转化数据，并允许自定义归因分析。因此 AMC 一些模型里的转化汇总可能包含了广告未直接归因的转化。举例来说，在“搜索词分析”模型中，您看到的某个搜索词对应的购买量指标，并不意味着这些购买全部来自点击了该搜索词广告的用户——它反映的是搜索过该词的用户在选定时间内发生的购买总数（无论是否通过广告直接引导）。所以这些数字可能比广告平台报告中严格归因到该词的转化数要高。同理，多触点归因模型由于归因规则自定义，也可能产生与标准广告报告不同的结果。
• 数据范围与维度：AMC 实例中的数据范围通常更广。它涵盖了与您的 AMC 实例关联的亚马逊店铺销售数据、DSP广告数据，甚至您上传的第一方数据和亚马逊提供的额外付费数据等。而亚马逊广告后台往往仅展示某一个广告账户或渠道的数据。例如，Seller Central 只显示店铺销量和站内广告数据，DSP 控制台只显示DSP广告数据。而 AMC 可以将店铺和广告的数据结合在一起分析。因此在 AMC Hub 中看到的某些“总计”数字，可能大于广告后台单一渠道报告的数字之和。
• 指标计算口径不同：AMC Hub 中提供了一些广告后台没有的指标，或者对于相同指标采用了不同的计算方式。比如 AMC 注重用户层级的指标（如“购买 UV”，即独立购买用户数），以及新客/回访等生命周期分析，而广告后台则多为活动层级的指标（如点击、花费、广告归因销售额等）。这种口径上的差异会导致直接对比时数据不匹配。例如，AMC Hub 中“顾客生命周期价值（CLV）”模型按照每月新增客户来计算后续销售：它每月的销售额只统计当月新客后来产生的购买，并不包含以前老客户在该月的重复购买。而广告后台的总销售额统计则包含了所有客户的所有购买。所以您会发现，同一时期内 CLV 模型汇总的“总销售额”往往低于 Seller Central 等后台显示的总销售，因为前者过滤掉了老客户贡献的部分。类似地，“Path to Conversion”模型会把一个用户旅程中的所有广告花费合并计为总成本，不区分来源，而 DSP 后台的花费只计算DSP渠道，因此两个平台的“花费”数值也无法直接对比。

总结来说，出现这些出入是正常的，原因是 AMC 提供的是跨渠道、更偏用户行为和全漏斗的视角数据，而亚马逊广告后台提供的是分渠道、以广告归因为核心的绩效数据。您在分析时应结合两边的洞察：利用 AMC Hub 挖掘更深入的用户行为和综合效果，用广告后台了解具体广告活动的直接绩效。两者差异并不代表数据错误，而是分析视角不同造成的。

Q: CLV 模型中的“累计”开关有什么作用？

A: 在 AMC Hub 的 CLV（顾客生命周期价值）模型 中，“累计”选项可以控制数据显示的累计方式。当您开启“累计”开关后，报告会将同一批客户随时间累积产生的业绩进行叠加展示：

• 对于总销售额、购买 UV等绝对值指标，开启累计后，每个月显示的数值将包括该月以及之前所有月份中该客群累计贡献的总销售/总购买用户数。简单来说，数值是递增累加的。
• 对于 LTV 等计算型指标来说，开启累计后，其计算也会基于累积数据。以 LTV（Lifetime Value，用户终身价值）为例，通常 LTV = 总销售额 / 该客群获取的新用户数。在累计模式下，到某个月时“总销售额”会使用该客群从开始月至该月末的累计销售总额，而分母仍然是最初获取的新用户数不变。这样，如果这些新客户在后续月份有追加购买，LTV 数值就会随着月份增长而逐步提高。
   

简而言之，打开“累计”可以让您观察某一月份获取的一批新客户在后续月份的累计贡献增长。例如，原本第一月新客的人均价值可能是 $50，第二月开启累计后如果这些人又有购买，可能人均价值上升到 $80，以此类推。

需要注意：如果某个月新客规模很小，开启累计后您可能看不到明显增长。这往往是因为重复购买人数太少，或者这些后续购买的数据由于少于亚马逊隐私阈值而被隐藏。例如，假设这一批新客中只有很少几个人在后续月份有再次购买，涉及用户少于 100 人，AMC 可能出于隐私保护不单独显示这部分增长，那么即使实际有累积销售，报表上看起来 LTV 也保持不变。这种情况下并不是累计功能无效，而是数据量过小造成的显示限制。

Q: AMC Hub 能否分析广告的触达人数和频次?

A: 目前平台没有独立的“频次”分析模型，但您可以利用 “独立触达” (Unique Reach) 模型来了解广告触达人数，从而间接评估频次。Unique Reach 模型能够告诉您在选定时间段内有多少独立用户看到过您的广告（去重触达人数）。如果您想分析频次，可以将 Unique Reach 提供的触达人数与您的总曝光次数做对比：例如某活动总曝光 10000 次，独立触达用户 2000 人，那么平均频次大约为 5 次/人。这种方法可以让您大致了解广告平均触达同一用户的次数。不过需要明确的是，AMC Hub 当前没有像原生广告平台那样直接按频次分布统计的功能。如果需要非常详细的频次分布（比如有多少用户看过1次、2次、…广告），可能暂时还需要通过亚马逊广告控制台或等待 AMC Hub 后续更新专门的频次分析功能。

Q: 搜索词分析模型中的“关联搜索词”指的是什么？这些搜索词都是我广告投放的关键词吗？

A: 在 AMC Hub 的 “搜索词分析” 模型中，“关联搜索词”是指那些经常被同一批用户先后搜索的搜索词组合。通俗地说，如果很多用户在一段时间内搜索了关键词 A，又搜索了关键词 B，那么关键词 B 就会被列为关键词 A 的“关联搜索词”。
模型中有两个部分：“搜索词总览”和“关联搜索词”。

• 搜索词总览：这一部分列出了所有曾经触发您广告展示的用户搜索词，以及这些搜索行为之后发生的转化指标（比如商品浏览量DPV、加购量、购买量等)。也就是说，“全部搜索词”里的每一个词本身都是您的广告投放所覆盖的关键词——用户搜索它时确实看到了您的广告曝光，所以本质上列表中的词都是与您的广告相关的，但AMC Hub与广告曝光的区别是，不会对这些搜索词进行广告归因。
• 关联搜索词：这一部分是在“搜索词总览”的基础上，增加了一层用户行为关联关系。它展示的是那些在用户层面上经常被同一群人共同搜索的词对。如果搜索词 A 和搜索词 B 在很多用户的搜索行为中紧密相连（同一个用户往往既搜过A也搜过B），那么在关联搜索词模块中，您会看到 A 和 B 之间有这种关联。例如，很多搜索过“运动鞋”的用户也搜索了“跑步袜”，那么“跑步袜”可能会作为“运动鞋”的相关搜索词出现。这个功能有助于您发现用户兴趣和需求的交叉点，拓展新的关键词策略。
   

请注意，搜索词分析模型中的转化数据（例如某搜索词对应的购买量）并不是说这些购买全部归因于该搜索词的某次广告点击，而只是表明“搜索过这个词的用户”在所选时间窗口内也进行了购买行为。所有列出的搜索词都是广告触发词，但它们的转化指标更多地反映用户行为关联，而非广告直接效果。

Q: 我可以查看竞品（竞争对手）的 AMC 数据吗？

A: 不可以。基于亚马逊的数据安全和隐私政策，每个用户只能访问和分析自己广告账户下的 AMC 数据，无法查看其他广告主的 AMC 数据。这意味着您在 AMC Hub 中看到的所有数据都与您的品牌或账号相关，而不能获取任何竞争对手的专属数据。因此，无论是模型分析还是自定义受众，您都只能使用属于您自己的那部分数据。不能通过 AMC Hub 直接获得竞品的销售、受众或投放信息。这样也确保了所有广告主的数据隐私：您的竞品同样无法看到您的 AMC 数据。

Q: 创建相似人群（Lookalike）时，为什么系统提示“未找到合适的受众”？

A: 如果您在 AMC Hub 中创建 Lookalike 相似受众时遇到“未找到合适的受众”的提示，通常是因为亚马逊的算法没有找到足够匹配的相似用户。可能的原因包括：

• 种子受众太小或无效：用于生成相似人群的“种子”受众本身用户数量太少，甚至为空。例如，如果您选定的种子受众条件非常苛刻，结果几乎没有用户符合条件（或者您使用了无效的识别，例如错误的 ASIN），那么亚马逊无法基于这么小的样本拓展相似人群，就会返回找不到受众的结果。
• ASIN涉及敏感类别：如果种子受众所基于的 ASIN 属于亚马逊的敏感品类/受限商品，按照亚马逊政策可能无法针对这些商品创建受众。因此尽管有种子用户，系统出于政策限制也可能返回无法找到受众的提示。
  因此，面对这个报错您可以先检查是否涉及了受限的商品类别。具体可参照亚马逊广告网站：https://advertising.amazon.com/help/GX6YN67MVYYX5P4X

Q: 我在 AMC Hub 创建的人群多久能在亚马逊广告后台看到？

A: 当您通过 AMC Hub 创建了一个自定义受众后，并不会实时出现在亚马逊广告后台，需要等待一定的同步时间。大致过程是：首先 AMC Hub 会生成该受众的用户列表，这个过程通常在 24小时内完成（具体取决于当时系统排队情况，如果没有排队会更快）。当受众状态显示“已完成”后，平台会将这个受众推送同步到您的亚马逊广告账户（例如 DSP/SA 广告后台）。亚马逊官方一般需要最多约 48 小时来处理这个同步，将受众数据登记在广告投放后台。换言之，从您创建受众到在 广告后台受众列表里看见它，常规情况下可能需要 1~2 天。

然而，近期我们观察到某些受众的同步可能超过48小时。亚马逊正在改进受众同步的及时性。如果您发现创建的人群在两天后依然没有出现在 广告后台，不妨联系一下 Xnurta 客服。我们可以将此情况反馈给亚马逊并跟进处理。在受众成功同步出现之前，请耐心等待，不要重复创建同样的人群（以免多个重复受众后来同时出现，造成混乱）。

Q: AMC Hub 对自定义受众的用户数量有要求吗？

A: 有要求。

• 直接创建（按规则匹配）受众：最低需包含 2,000 名用户，否则会触发亚马逊的数据隐私限制，导致创建失败；用户数量没有上限。
• Lookalike 相似受众：种子受众至少要有 500 名用户，且种子用户数量不能超过 500,000。

Q: 创建自定义受众后还能修改吗？

A: 由于亚马逊 AMC 平台的限制，您无法直接编辑或删除已创建的自定义受众的条件。不过 AMC Hub 提供了几种方式供您维护和调整受众：

• 自动更新：在创建受众时，您可以设置该受众的更新频率（例如每日、每周或每两周更新）。启用自动更新后，系统会按照设定频率定期重新计算受众条件，将符合条件的新用户加入受众、剔除不再符合条件的用户。这样可以保证即使您无法手动修改受众，它也会随时间保持“新鲜”，始终代表最新的人群。
• 复制受众：如果您需要改变受众的定义条件，推荐使用 “复制” 功能。也就是先在受众列表中复制现有受众，然后在副本中调整条件，保存为新的自定义受众。通过复制，您相当于以现有受众为模板，创建了一个修改版的人群。这种方式可以实现对受众条件的变相“编辑”。创建新的受众后，原受众您可以保留或删除。需要提醒的是，在 Xnurta AMC Hub 中删除某个受众并不会影响已经同步到 广告后台的受众存在 — 删除只是在Xnurta的列表内删除了受众。如果您不再需要某个受众用于投放，需要在对应的广告后台接触这个受众的投放。

总之，目前您不能直接在原有受众上修改条件，但可以借助自动更新保持数据即时性，或通过复制来创建调整后的新受众。

Q: 我对某个模型感兴趣但预定义的指标不太够，可以增加更多指标吗?