信息流广告也称效果广告,它的一个特点是效果在短期内能通过数据直接看出来。因此,
数据分析是信息流广告中非常重要的一部分,你要通过分析数据来判断、据提升广告效果。
本章就来介绍数据分析的那些事儿,我们会沿着“数据从哪看、看什么、怎么通过数据分析
找出问题、找到问题之后要怎样解决”这条线来进行。
不同媒体账户层级的叫法不同,但数据分析的思路是通用的。为了方便理解,这里我们
以巨量引擎为例进行分析,账户层级按照账户、广告组、计划、创意来划分。
01
数据从哪儿看?
说到数据分析,我们总要先知道数据从哪儿看。广告投放后是一定要监测数据的,因为数据监测是数据分析的基础。数据监测的工作既可以交给专业的公司(友盟、热云等)来做,也可以用自己的技术进行监测。监测数据的公司都会有一个看数据的后台,供相关投放人员看,我们就统一将其叫作广告主后台。在广告主后台里,能够看到详细的前后端数据。
除了广告主后台,媒体后台也是可以看数据的。在 4.6 节中,我们学会了怎样使用巨量引擎的报表功能来看数据,其他媒体也都有报表功能,用法大同小异。并且因为转化出价的广泛应用,广告主会把转化数据返回给媒体,所以在媒体后台也能看到一部分后端数据。
总结下来,一般会在媒体后台和广告主后台这两个地方看数据:从媒体后台看前端数据和广告主返回给媒体的转化数据,从广告主后台看详细的后端数据。通常,广告主希望后端数据(例如 ROI 和利润等)是保密的,不会告诉媒体,也不会告诉代理商。
所以,如果你是代理商的优化师,一般只看媒体后台的数据和广告主告诉你的后端数据就足够了。广告主可能会以微信、QQ 等形式直接把后台数据发给你,也可能会给你开通一个经过权限设置的后端账户。如果你是广告主自己的优化师,就可以直接看到媒体后台和广告主后台的数据了。
02
数据分析的基本思路
知道了都要看哪些维度的数据后,我们介绍一下数据分析的基本思路:做数据就像破案子,要“从大到小、从多到少、从一天到几天”。我们分别来看是什么意思。
“从大到小”是指从“先看账户整体,再分别看组、计划、创意”。先看账户整体成本和量是多少,看一个总数。从总数来判断账户的整体情况,先做到心里有数,再去看细分。
一个账户是由许多广告计划组成的,当账户成本高的时候,一定是某些广告计划成本高了,所以要去找到是哪些计划成本变高了。因为操作主要是在计划层级,所以得找到计划才能解决问题,光看整体是看不出问题的。
“从多到少”是什么意思呢?比如你的账户里有 50 条计划,一条一条看完一上午就过去了,要先看哪一条呢?当然是“擒贼先擒王”,先看花钱多的,它们对账户成本的影响大,那些只能花几元钱的“虾兵蟹将”,影响不了什么。“从多到少”就是“花钱从多到少”,把整个账户的数据按消耗降序排列,以 KPI 为“尺子”,对着找成本明显高、明显低的,这些
是我们需要重点关注的计划。“哦,发现了,有一天计划成本上涨了一倍,而且还花了很多钱,就是它导致的账户整体成本上升!”那它为什么会上升?单看一天的数据得不出结论,因为数据波动是正常的,所以得“从一天到几天”,也就是从一天的数据再往前翻,看近几天的数据,了解该计划的“底细”。就像你锁定了一个嫌疑人,要把它近几天的行踪都过一遍——把问题计划近几天的数据都看完之后,再下判断。
这个时候就能大体判断出是不是新计划、是否在赔付期等。对于成本明显低的计划也是这个思路,发现一条计划成本低不能立刻觉得这条计划效果非常好,也要看近几天的数据,这样才能更有把握地认为这条计划成本是低的,可以让它多花钱。
03
信息流广告数据的特点
知道了广告投放的规律,投放的时候就要顺应规律,提升广告效果。除了这两条规律以外,信息流广告的一切都基于数据说话,所以我们还需要了解信息流广告数据的两个特点。
- 数据实时变化
信息流广告数据最大的特点就是实时变化。账户里的钱就像春运的火车票,你刷新一次就少一些。转化成本和消耗都在变化,所以你得一直看着。可能你 10:00 看账户的时候,消耗 2000 元、成本 10 元,10:30 再进来看,就发现消耗了 1 万元,成本 15 元!这也是优化师们最无奈的一个点:广告数据实时变化,那么就要经常查看账户数据,一直盯着。
只要广告在投放,你就要为投放效果负责。由于很多广告都是全年 365 天、24 小时投放,所以优化师们很难有彻底的假期。整个春节都不用工作?不存在的。你的账户就像你的孩子,你得实时看着他的数据。
一直盯着账户数据的意思是每分每秒都要看吗?感觉好可怕。当然不是,毕竟都是人、不是机器,做不到一刻不停地工作。账户消耗很快的时候(比如晚高峰时,消耗速度比白天快了好多)一个小时左右看一次,甚至可能半个小时就要看一下;普通投放的账户,一天看3~5 次吧。账户完全没问题的时候,一天也要至少看一次。
这算是优化师的第一课:每天都要看账户,即使你不做任何操作,也得看一下。否则一旦成本超过了要求,而你没有及时停止投放,花了很多钱,那麻烦就大了。
- 数据量很少的时候,得出的结论不可信
信息流广告数据的另一个特点是“数据量很少的时候,得出的结论是不可信的”,因为数据少和数据多的时候,成本可能相差非常大。
我们换一个生活中的例子来感受一下,数据少的时候就下结论,会有怎样的结果。
记者分别问 3 个女生:“你最喜欢的口红颜色是什么?”女生 1 答:“绿色”,女生 2 答:
“我觉得是绿色”,女生 3 答:“绿色”。于是,记者得出结论:“Amazing!今年口红颜色迎来新潮流,最受欢迎的口红颜色居然是绿色!”
是不是觉得很可笑?如何只凭这几个人就得出结论呢?关于数据量的大小,专业的说法叫作“数据置信度”,意思是数据量很少的时候,得出的结论是不可信的。只有数据达到一定量了,我们才能得出结论。
那么什么叫“一定量”呢?最基本要满足以下几种情况之一:(1)点击数在 100 个以上;(2)曝光量在 2000 次以上;(3)消耗在 50 元以上。总之,不能在消耗还不到 10 元时就说这条计划好或者不好,因为这时数据的偶然性太大了。
最后,想说两句:我花了近2年的时间,把优化师这份工作方方面面琐碎的知识点总结好,再用通俗易懂地方式写出来,有了这本书。
我相信对于想要入行、和刚刚入行的朋友,一定会有帮助。
这是一本新人看得懂、用得上的书。
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