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信息流广告数据分析及调整案例

来源:三里屯信息流 299697

信息流广告被叫做效果广告,意思是效果短期能通过数据直接看出来。优化师们每天都在和数据打交道:要做小时报、日报、周报……账户怎么调也都要在数据分析的基础上才行,今天我们看一下数据分析的基本思路,会介绍一个简单的口诀和案例。

我做头条比较熟,叫习惯了,在账户层级上还是按照“账户-组-计划-创意”的叫法来说。

 

01 做数据分析的主要问题

 

数据太多了。

首先是广告投放的数据太多了。媒体提供了将近100个维度的数据,展示、点击、下载、激活、转化、视频播放率、点赞数、分享数……再加上后端数据,我要咋分析?我连看都看不过来!

信息流数据分析

那怎么办?

 

02 要有一个关键指标!

 

你得有一个关键指标,并且这个指标越少越好,最好只有一个。这样会有2个好处,一个是你用来判断什么是好计划,会非常方便;另外一个,如果只看这一个指标,就能实现“别管黑猫白猫,能抓着耗子就是好猫”的效果。看两个案例:

有一天和季同学讨论。

她说“你说什么算是一条好计划呢”

我说“成本能满足要求并且量大”。

“那对成本的判断是什么呢?”她做贷款产品,考核授信(授信是指已经把额度批给用户,用户想把钱提出来就随时可以)。

“以你最终考核的成本为准”

“那如果有计划注册成本很低、但授信成本很高呢”

“那它不是好计划,只有最终考核的成本低才行”

小西同学说发现对接深度转化头条的CPM高的了不得,我说“有多高?40、50一个CPM”?她给我看了几个主要素材的平均CPM,高的都快到300了……我当场震惊。

小西主要投贷款产品,对接到了有效获客,由于转化率很高(百分之20多的转化率就意味着4、5个点击就有1个转化吧),所以即使这么高的CPM获客成本也是OK的。

信息流数据分析

只看关键指标,就可以对过程成本放的更宽、甚至忽略不计,无论注册成本是高是低,也无论CPM高的有多离谱,都不用太care。你最终要的那步的成本OK,就是好计划;不OK,就不是好计划。

“数据指标千千万,一个能好就算赚!”广告投放的核心是成本和量,能明确一个指标,那就只围绕着这一个指标来做成本和量就行了。

有了关键指标之后,我们就能明确数据分析要看什么,接下来我们看一下具体分析的过程。

 

03 数据分析的前提:数据样本一定要足够大

 

数据样本是指你要分析的那部分数量。如果样本的数据量如果不够大,那么分析起来就没什么意义。

举个例子:有一个记者问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“我也觉得是绿色”,女生3答“还是绿色”,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?怎么能只凭这几个人就得出结论呢?关于数据量的大小,专业的说法叫做“数据置信度”,我们就理解成数据样本很少的时候是不可靠的,不能得出结论就行了。

广告投放常有这样的时候,例如下面这条计划:在点击数只有8个的时候,他的转化数居然有4个,转化率达到了50%!这是不是一条天才的计划?要马上给它的预算放到不限吗?

信息流数据分析

看看消耗,朋友们,只有2.2元。这条计划的转化率能稳定在50%吗?不能吧。即使现在看着是很惊喜的数据,也不能不能一下把预算放的太大,因为很可能花的多了转化率就降了,那到时候你不是傻了。同样的,如果成本很高,比如要求成本是5块钱、花了15块钱还没转化,也不能直接就关掉它,因为数据也可能会变好。

所以,记住第一点:数据样本很小的时候,不下判断。数据样本足够大的时候,再来分析广告效果。那什么叫大呢?给一个大概的参考值的话,起码满足这几者之一:点击数在100个以上/曝光量在2000次以上/消费在50以上吧。如果你的转化单价很高,那么这些参考值也得随之上涨。

满足了数据分析的前提之后,我们再来看数据分析的思路,我总结了一个口诀,很好记。

 

04 数据分析口诀

 

做数据分析就像查案子,本着顺藤摸瓜的心,一点一点去找问题。

瓜就长在藤上,顺着藤一点点摸就行了。那怎么摸呢?可以按这个口诀“从大到小、从多到少、从一天到几天”。我们带着一个案例来看。

“从大到小”是指从“先看账户整体,然后再从账户整体到组、计划、创意分别来看”。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,先心里有数。看完总数再去看细分。一个账户是由许多的广告计划组成的。那么当账户成本高的时候,一定是某一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。你光看整体是看不出问题的。

接下来就要用到第二句“从多到少”。“从多到少”是什么意思呢?比如你的账户里有100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,先看花钱多的啊!按消耗做降序,找消耗大的,它们对账户成本影响最大。那些只能花几块钱的虾兵蟹将,也成不了什么大气候,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,按消耗做降序之后,以KPI为尺子,对着找成本明显高的明显低的,这就是我们需要重点关注的计划。“哦,发现了,昨天消耗最多的计划成本上涨了一倍,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,因为数据正常就会有波动,所以得“从一天到几天”,要看前几天的数据。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拉出来看,再下判断。这个时候就能大体判断出来成本是突然上升、还是一直成本都很高、以及是不是新计划、是否在赔付期等等。

发现了是某一天的数据出了问题,那我还是不知道是什么导致的,怎么办呢?

这个时候就得更细致一点,不能光看关键指标,得从关键指标往前推,任何一个指标都有两个影响因素(前一步和成本和到这步的转化率),一步一步往回找;

如果是突然掉量或者成本突然上升的话,得“对应操作日志看分时数据”,看看操作完之后是不是当时数据就有明显变化;这里不得不赞扬一下头条这次更新的报表,虽然他们更新完我有一阵都不会用了,但是这个功能绝对好评:在数据走势里去画出线了,你从计划层级点击“详情”,打开数据就能看到什么时候做过操作,能很直观地看到做了操作之后数据的走势。

 

 

05 实例解析

 

我们以优化师阿甘对一个账户的分析为例,来看一下对上面这套思路的运用。

首先是“从大到小”,先看账户整体情况。

信息流数据分析

关键指标是最后一项注册成本。昨天整体消耗15万,成本27块钱,低于客户要求的28块钱。成本整体没什么问题,但是量级还要提升。

拉出来一个账户的数据去看分计划情况。

我们“从多到少”来看,按消耗做降序,先看找消耗相对大的,这样比较好看。然后以KPI为基准线,找低于KPI和高于KPI的。

信息流数据分析

解析:

前4条计划消耗比较大,能花钱,成本也基本能满足要求,可以放开投;

再往下看发现一些成本非常低的,比如第5条,KPI是28,它只跑到了22、23,这真是惊喜,这部分计划我们标成红色字体,等会仔细看看有没有办法能多花点钱;

还有2条成本非常高,跑到了35、39,远超出KPI,是有问题的计划,我们用黑色框标出来,等会得马上看看。

我们已经锁定了成本很低和成本非常高的计划,这几条计划是要重点看的。看的思路是“从一天到几天”,我们先拿计划14开始看。拉出来计划14近几天的数据。

信息流数据分析

发现这条计划算是刚跑起来,前几天消费都很少,一直成本都很高。这么看看不出问题,得看的更细一点。

· 成本高就要先看出价。账户后台转化目标是激活,考核到注册,这中间有一步转化率。并且注册成本要隔日能看到,账户的调整就得有一些推测。

转化出价是11,昨天跑下来成本是10.5,基本贴近出价。然后从注册成本往前推,注册率将近30%,在账户整体看算是不高不低。激活成本10.5,相对比较高了。

· 消费速度呢?昨天花5000多,看一下今天实时,今天目前花了3000多块钱,花钱比昨天快,消费能力还不错。

所以,临时来看,今天得控制一下预算,成本高就不能花太多。具体能花多少钱得看账户整体成本,如果其它计划成本低于KPI的话,这条计划能让它花到1万左右;长期来看,这条计划注册率上升的可能性不太大,降价吧。把它的价格降到9.5左右,看注册成本会不会降下来。

这是另一条成本很高的计划,计划15的数据。你会怎么调呢?

信息流数据分析

整体来看它目前已经投了4天,花了小2000块钱,数据样本大小还可以;

再看成本,它的激活成本算正常,但注册率只有20%,远低于平均水平(平均32%),按照目前的注册率,如果要让注册成本满足要求,激活成本得到5.5。而出价是10块钱,压出价容易压死,基本达不到。这时候关了也行,想再投投看注册率能不能上升也行。

我一般会多给计划一些空间,当时账户成本也比较低,就没关。后来还起了一些量,注册率也真的上升了,但成本还是高。到4月3号的时候把它关掉了。

信息流数据分析

通过这样系统的分析,我们就可以清楚判断每条计划的情况,也可根据计划表现给予针对性的调整。

 

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