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3個方面做好數(shù)據(jù)分析 廣告投放數(shù)據(jù)分析怎么做


3個方面做好數(shù)據(jù)分析 廣告投放數(shù)據(jù)分析怎么做

文章插圖
互聯(lián)網(wǎng)時代,信息流廣告越來越多 。而信息流廣告的投放以大數(shù)據(jù)測算為依托,同樣的數(shù)據(jù),不同的解讀方式,在進行投放指導時會產(chǎn)生不同的效果 。
那么,如何正確解讀數(shù)據(jù)就成為至關(guān)重要的事情 。
在進行數(shù)據(jù)分析時,我們往往會面對這樣五種亂象 。
1、數(shù)據(jù)造假
最常見也最簡單的數(shù)據(jù)亂象是數(shù)據(jù)造假 。
當廣告效果不佳時,為了應(yīng)付廣告主,讓廣告主滿意,繼續(xù)進行廣告投放,投放方會對數(shù)據(jù)進行人為干預,從展現(xiàn)量到點擊量等都進行一番美化,從而促使廣告主繼續(xù)進行廣告投放 。
而隨著數(shù)據(jù)造假的情況越來越常態(tài),更多的廣告主開始對廣告投放進行監(jiān)測 。
那么,當我們沒有對廣告投放進行監(jiān)測的時候,我們要如何識別數(shù)據(jù)造假呢?
首先,我們可以了解,分析一下自己行業(yè)的行情,與同行業(yè)的數(shù)據(jù)進行對比 。假如數(shù)據(jù)非常好,就需要詢問投放方,支持數(shù)據(jù)這么好的理由是什么?是創(chuàng)意非常好,還是定向特別準?更加得到的回復,考慮是否需要繼續(xù)進行投放 。
然后,在了解投放背景的條件下,通過各個指標之間的耦合關(guān)系,對數(shù)據(jù)進行分析 。
在數(shù)據(jù)分析中,各個數(shù)據(jù)并非獨立,而是相互影響的 。比如,落地頁影響著用戶轉(zhuǎn)化,轉(zhuǎn)化率高,我們會認為落地頁設(shè)計的好 。但是,如果轉(zhuǎn)化率非常好,進入落地頁的用戶卻幾乎不在落地頁停留,這顯然就是數(shù)據(jù)有問題了 。點開落地頁就立即實現(xiàn)轉(zhuǎn)化的現(xiàn)象在信息流廣告中幾乎不會出現(xiàn) 。
最后,我們還可以參考其他的分析方法識別數(shù)據(jù) 。比如:日常的數(shù)據(jù)高峰期都在上班下班的時間段,某天在凌晨兩三點的時候卻突然出現(xiàn)了高峰,這個時候我們就要對這個異常數(shù)據(jù)進行分析,了解它出現(xiàn)的原因 。很多數(shù)據(jù)分布都是有規(guī)律的,如果出現(xiàn)異常數(shù)據(jù),我們就要給予重視 。
2、指標定義不一
所謂指標,就是說明總體數(shù)量特征的概念 。
很多公司都有自己的KPI投放指標,比如:通過展現(xiàn)量,點擊量,轉(zhuǎn)化率等作為指標,衡量信息流廣告的投放效果 。
而指標的制定需要在一定的前提條件下才能夠確定 。通常是對時間,地點,范圍等進行匯總后,計算出來的 。
比如,電商通常有一個日活躍度和月活躍度的指標,雖然名字一樣,但標準有所不同 。寬松的電商的定義是只要用戶點擊進入即可,嚴一點的定義是,點擊進入后產(chǎn)生購買了才算,更嚴的則需要用戶確認收貨后才算活躍用戶 。因為標準不同,所以也就無法進行比較 。只有指標的定義相同時,才能夠進行比較和討論 。
3、隱藏關(guān)鍵信息
在別人想要說服你接受某個指標時,往往會出現(xiàn)隱藏關(guān)鍵信息的情況 。
比如:某個公司管理層以標桿管理的方式為廣告投放定了一個KPI指標,說某某公司的ROI能夠做到1:10,我們做到一樣,甚至我們還比他好,所以我們也要做到 。
但是,我們完全不知道同行達到這個結(jié)果的原因是什么?是進行了大規(guī)模促銷,還是選擇了新的投放媒體?什么都不知道,怎么追趕超越?
不知道投放背景,只看見投放結(jié)果,就盲目跟進,會給優(yōu)化師帶來巨大的工作困難 。
同時,在數(shù)據(jù)報告中,影響指標的因素也是多樣的 。比如,這個數(shù)據(jù)的增長是自然增長還是因為做了什么活動?是價格原因還是品牌因素造成的?不同的因素,評估的標準也有所不同 。
比如:在618期間,有個商家說自己的業(yè)績非常好,一天的銷售額高達六七百萬,這個時候,我們肯定會覺得他的這個業(yè)績非常好 。


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