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信息流廣告投放如何做數據分析?

2022-05-19 16:10瀏覽數:52 

首先,數據分析是一個系統化的體系化的過程。并且很看天賦和數據敏感度。在這里我就簡單說下數據分析的幾個簡單的要點。

信息流廣告的良性循環:燒錢——出效果——再燒錢——再出效果。很多朋友錢燒了,效果沒出,一直卡在效果(也就是獲客成本)環節!想要解決這個問題,其中一個重要流程不能不提,那就是數據分析。

一提數據分析,無論甲方朋友還是乙方朋友,甚至是運營朋友,很直觀的體驗就是一系列復雜流程。

多維度數據監控;多時段流量趨勢判斷;同比,環比,各種比數據;洞察明晰各種數據波動;各種對應調整創意、出價、預算、文案、落地頁、定向;復盤分析,上新調整。。。。。。

很麻煩,很頭疼有沒有。就數據分析我們可以來探討一個思路,抓幾個要點,將數據分析“簡單化”。我們看三個關鍵環節。

一、展現

盡管信息流賬戶后臺有多重付費模式,但是實際操作過程中,相當一部分賬戶都會直接用OCPM。具體原因不是本文要講的,先繼續說。展現是其中一個核心數據,很簡單的一個道理,無展現,無一切。展現越多覆蓋人群也就越多,人群越多才意味著更多的獲客可能。

根據行業基本出價,大概有個展現的表現,如果表現連基礎值都沒過的話,直接查定向去吧。大概問題八九不離十的在定向上面。要么調整,要么放寬范圍,然后再測。

二、點擊

展現有了,那么看看點擊表現如何。

原理如下:廣告展現給客戶了,客戶點擊數量多,證明你的創意客戶有興趣。點擊量小,證明客戶興趣乏乏。

那么為什么客戶沒有興趣呢?兩個方面查原因,**你定向定錯了,廣告沒有觸達你產品的目標人群;第二廣告觸達了目標人群,但是還是沒人點擊,證明你的創意做的不夠好,不夠吸引人。

找到原因后,那么就做相應的調整吧。

三、轉化

有了展現和點擊,最后看轉化。如果展現和點擊都過關了,轉化還不好,那基本可以確定問題出在落地頁上了。可以再做下觀察,還不行就停計劃吧。停了計劃做什么呢?調整落地頁。修改落地頁或者新做一版。

注意一點,換落地頁時停時段不停計劃。

信息流廣告不是瞬時動作的東西,賬戶不能頻繁調整,以免模型損壞。單個計劃一天之內盡量不要做頻繁的調整。如果效果不穩,那么在預算接受范圍內觀察,效果確定有問題就停掉上新,如果還有挽救希望就換時段再測。


數據分析是很復雜的過程,本文簡化分析過程,目的只是提供一個思路串聯各個環節,提綱挈領才不至于迷失在一大團數據當中。掌握了主線也更有助于各個環節各種方法的分析評測。   



信息流廣告數據分析,主要看的數據有這么兩方面。后臺的人群特征報表和每日轉化數據。

其中后臺的人群特征報表,包括興趣行為標簽報表、人群報表、這些數據。因為信息流數據分析主要靠的就是對于人群用戶分析的報表。你需要分析投放一段時間下來,具體哪些人在瀏覽點擊的廣告,他們的行為標簽和興趣標簽,性別、年齡等,不然很難找準投放目標。

第二點就是投放了一段時間后,你有了轉化數據,那就可以計算出每日的轉化成本,而做信息流投放,最重要的一個目標,就是降低資源轉化成本,只有成本降下去了,固定預算內產生的業績才會上升。






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