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信息流广告数据统计分析方法

现在很多企业已经开始投放信息流广告,但同样是投放信息流广告,有人效果非常好,有人却广告费花了很多,没有什么效果。其实投放信息流广告并不是花了钱就不用管了。要及时分析数据,根据数据反馈对账户做出相应的调整。

信息流广告经常会碰到帐户各种各样难题,却不清楚怎样合理的去清除和处理,只有简易实际操作,例如:控制计划费用预算,调整计划的竞价,经常在建方案,立即中止方案,这些,而只能一小部分的人了解自身为什么呢实际操作,那么实际操作会产生哪些危害。

这就是说为何许多推广运营专员工作中了好几年,却称不上一名出色的广告优化师,只是一个后台管理推广员的缘故。而这一难题出现,就取决于人们实际操作以前没有信息支撑点换句话说沒有一个基础的数据统计分析逻辑思维。

那下边那么问题来了,针对广告营销员而言,后台管理实际操作早已了解得不可以再了解了。人们在实际操作的那时候,有木有在脑海中里思索下列好多个难题?

• 帐户有这些难题?

• 那样实际操作的目地是以便哪些?

• 为何一定要那么实际操作?

• 实际操作完以后会产生哪些危害?

所述的诸多状况,想对你说有些人毫无疑问没有思索过,因此才有接下来常说的內容,信息流广告的数据统计分析基本构思。步骤是我们提出有效的问题→创建有效的假定→找寻支撑点的信息→融合解析信息→验证分析结果(以巨量引擎为例,述说说明)。

一、提出明确的难题

在发觉方案出现异常后,依据方案生命期不一样环节锁住难题,一般分成三个时间范围,学习期,稳定期,低谷期。

1、学习期,是一个系统正处于学习探索潜在的目标用户过程,这一阶段会有下列难题,例如新建计划没有展示量或展示量很少?新建计划一直没有点击或点击率低?新建计划一直没有转化?等等问题……

2、稳定期,是系统已收集到一定量的转化人群,可以比较准确地找到目标人群的过程。这一阶段会有下列难题,具体竞价过高,点击量忽然上升/减少,转化率稍低,转化成本增加。这些难题……

3、低谷期,是当计划出现忽然性的展示量变小,转化率减少,转化成本费上升,转化量降低的征兆,且不断几日全是那样状况的那时候就表明此方案刚开始进到低谷期。这一阶段有下列难题间歇性的不平稳,比如展示量变小,转化成本偏高,消费能力直线下降,等等问题……

信息流广告数据统计分析方法

二、创建有效的假定

如学习期中新计划没有展现量怎么办?

第一步我们要思考哪些影响因素,列举1、2、3、4等原因出来。比如:

1、非投放时间

2、受到流控限制

3、出价低

4、定向窄或错误

……

第二步,这些列举出来因素产生的原因是什么

非投放时间:那可能是投放时段我们只勾选晚间投放,白天未到投放时间,或是只启用某一天推广,或是推广已经完成,这些…产出率缘故。再例如,定向窄或不正确:那将会是错选过虑地区,多重定向交叉,启用某一个非常窄的定项这些…等等所产出的原因

第三步,依据产出原因开展逐一清查。是否对投放推广时间做了设置,是不是由于费用预算卡得过少,而出价较高,导致广告触发流控,影响展现,是否出价和行业均值相比过低,是否定向的覆盖人群过窄。

三、找寻支撑点的数据

寻找能够适用结论的数据作为证据支持假设,获取数据的普遍方式如:

1、数据分析报告/计划诊断

例如是否在非投放时间可以从巨量引擎的编辑广告计划或者点击广告计划的详情里看到具体的投放时间。

信息流广告数据统计分析方法

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是不是出价过低还可以从巨量引擎专用工具中寻找账户诊断中看到行业分析或是计划诊断。

信息流广告数据统计分析方法

这两图基本看出计划的质量度和出价是否在行业平均值中

2、监测跟踪(应用下载API/深度转化SDK与数说/平台落地页监测(页面洞察))

3、第三方平台

4、行业权威数据

四、融合解析数据

在读取数据后必须对信息开展融合和解析,可在读取数据时同歩进行,有时候必须应用专用工具开展进一步融合解析。

1.广告投放管理平台(数据分析报告/群体洞悉、计划诊断专用工具)

信息流广告数据统计分析方法

巨量引擎三类别表格融合提升,广告词表格:帐户/组/计划/创意报表,受众分析:投后客户画像,广告商品:程序化创意/视频广告/分素材统计等。多种多样数据可视化数据图表,出示时间发展趋势(折线图)、累计对比(柱形图)、占比分析(扇形图)多种图表类型。

2、数说平台

3、第三方数据平台

五、验证解析结果

最后会出现两种结果:

第一种数据验证与结果一致,自然此刻皆大欢喜,由于方位是恰当的,因为方向是正确的,前面的过程花了很多时间和精力,努力最后没有徒劳。

别开心的过早,自然也有另一种状况,数据验证与结果不一致,oh my god,那可能需要我们重头排查其他我们还未排查过的原因,也有可能是我们用的数据计算错了,优化本身就是一件不断提出问题→假设原因→寻找数据→分析数据→验证结果反复的事,所以我们还得在优化路上越走越远。

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