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信息流推廣多維度分析,在數(shù)據(jù)中找出問題案關(guān)鍵環(huán)節(jié)!

來源:syhcdr.com 發(fā)布時間:2022-07-04

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信息流推廣多維度分析,在數(shù)據(jù)中找出問題案關(guān)鍵環(huán)節(jié)!

信息流推廣多維度分析,在數(shù)據(jù)中找出問題案關(guān)鍵環(huán)節(jié)!對于信息流推廣來說,很多優(yōu)化師操作了一些賬戶之后就會發(fā)現(xiàn)這樣一種情況,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的意義并不是很大,數(shù)據(jù)分析并不能很直接地解決信息流賬戶中出現(xiàn)的問題。


信息流推廣多維度分析,在數(shù)據(jù)中找出問題案關(guān)鍵環(huán)節(jié)!

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  既然數(shù)據(jù)分析意義不大,那么為什么還要做數(shù)據(jù)分析呢?之所以有的優(yōu)化師數(shù)據(jù)分析效果不大,那是因?yàn)樗麤]有掌握好方法,并不是說我們不需要去數(shù)據(jù)分析,而是需要從不同的維度來進(jìn)行拆分,找到哪個環(huán)節(jié)出了問題,那么信息流賬戶該如何進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)分析呢?

  多維度數(shù)據(jù)分析——賬戶維度

  拿到一個信息流推廣賬戶之后,先看信息流賬戶層級的分日報告,拉出最近14天,半個月的數(shù)據(jù),看流量每天有什么變化,大概的平均的點(diǎn)擊率在多少,點(diǎn)擊率在多少的時候效果比較好,均價和千次展現(xiàn)消費(fèi)在多少的時候展現(xiàn)效果比較好。首先找出賬戶流量變動的大方向,找出變動的指數(shù),點(diǎn)擊率下降了還是均價上升了。

  展現(xiàn)量對應(yīng)你的曝光;點(diǎn)擊率對應(yīng)你的創(chuàng)意;均價和千次展現(xiàn)消費(fèi)對應(yīng)你流量的質(zhì)量;轉(zhuǎn)化率對應(yīng)你流量的質(zhì)量和頁面。

  數(shù)據(jù)分析要點(diǎn):分析流量大方向,找出變動指數(shù)。

  展現(xiàn)量、點(diǎn)擊率、均價/千次展現(xiàn)、轉(zhuǎn)化率。

  多維度數(shù)據(jù)分析——單元維度

  找出變動的指數(shù)之后再去信息流賬戶中,找出你變化大的那一個單元。這天效果變差了,那么肯定會有一個單元,他是變動大的,它昨天效果比較好,今天變差了,那么我們就要重點(diǎn)去分析這個單元的版位數(shù)據(jù),包括版位、年齡、性別、地區(qū),看一下這些大方向。

  比如app轉(zhuǎn)化成本太高,想要降低成本該怎么辦?可以去分析一下,哪些地區(qū),哪些年齡性別,消費(fèi)是比較大的。這些方向上人比較少,我們就可以把這些大方向排除掉。

  甚至是說碰到惡意點(diǎn)擊,可以看一下這是哪個地區(qū)的?哪個城市?來的ip或者來的消費(fèi)比較大但是轉(zhuǎn)化特別少,那么就把這個地區(qū)城市排除掉。

  數(shù)據(jù)分析要點(diǎn):版位、年齡,性別,地區(qū)

  查看主要消費(fèi)人群是否為行業(yè)受眾人群。如果排除掉之后,這些都沒有問題(版位、年齡、性別、地區(qū)),那么你就就要來分析信息流賬戶的意圖詞或者是興趣分類。

  多維度數(shù)據(jù)分析——意圖詞

  意圖詞是否和你信息流推廣的行業(yè)相關(guān),是否有那些很長的長尾詞。當(dāng)你消費(fèi)大的幾個意圖詞中,有一個長尾詞特別長,你會發(fā)現(xiàn)你的信息流推廣賬戶波動會比較大。那么很可能就是這個長尾詞出現(xiàn)了問題。你可以選擇刪掉這個詞,來保證轉(zhuǎn)化。分析意圖詞詞是否跟我們的行業(yè)相關(guān)。特別不相關(guān)的詞,消費(fèi)比較大的,那么可以刪掉。

  數(shù)據(jù)分析要點(diǎn):分析信息流賬戶主要消費(fèi)意圖詞(前10~30個)是否為行業(yè)高意向相關(guān)意圖詞。

  多維度數(shù)據(jù)分析——興趣分類

  你添加新興趣的時候,前期基本上都是只添加跟信息流推廣產(chǎn)品行業(yè)相關(guān)的幾類,不會太多3~5類。所以消費(fèi)的基本上都是跟你行業(yè)相關(guān)的分類,這時去刪掉它不合適。所以除非是添加了很多興趣的,數(shù)據(jù)分析時才會去分析興趣分類;如果你只是添加了很少類的興趣分類,那么就去重點(diǎn)優(yōu)化你的創(chuàng)意。

  數(shù)據(jù)分析要點(diǎn):通過調(diào)整主要消費(fèi)的興趣分類調(diào)整單元的流量方向。

  當(dāng)信息流賬戶出現(xiàn)問題不知道怎么解決時,多維度數(shù)據(jù)分析是個很好的解決方法,你可以從賬戶層級到單元層級,再到細(xì)節(jié)定向的意圖詞和興趣層級,多維度進(jìn)行分析,找出賬戶問題所在,逐步進(jìn)行解決。
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