京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析之如何优化广告投放
对于大多数广告主来说,广告投放的目的无非就是吸引更多的用户,最终实现营销转化。但同时他们也更加关注这些信息,比如:
广告是否按时投放?
媒体/广告公司承诺的量是否达到?
媒体/广告公司出示的数据是真实的吗?
媒体有没有作弊?
广告的投入与产出是否成正比……等等。
广告主为什么会在意这些?我们以下图为例,笔记本在ZOL投放的费用明细:
从上图不难看出,对于广告主来说广告费用是一笔不小的支出,每一笔广告投放都需要投入大量的资金,谁都希望每一笔费用都花在刀刃上。想要了解上述各种题就要知道广告投放中的各项数据指标所代表的意义,这样才不会被虚假信息所蒙蔽。
广告投放数字背后的玄机
广告效果指标分很多,每一种监测指标反映不同的数据效果,比如二跳率、到达率等反应广告效果有没有达到媒体的承诺;曝光量、点击量反映CPC、CPM够不够,广告受众地域分布反应投放的区域受众人群是不是正确等信息。
同时投放的维度不同监测的指标也不同。比如以推广品牌为目的重点关注点击量、点击用户数、点击IP数,以及到达量、到达用户数 ;以引入流量为目的重点关注到达量、到达用户数、二跳量以及总浏览量;以引导用户参与活动为目的重点关注转化量、转化用户数;以促进销售为目的重点关注转化明细。
与媒体数据指标相比,广告主更加关注广告效果。
数据指标反映了投放的结果,但在实际操作过程中,面对形式繁多的广告,哪个位置,哪个媒介是最好的?如何衡量广告效果?其中哪些广告是有效的?哪些媒介组合是真正有效的呢…..?这一系列问题也是广告主所关注的。
那么在广告投放中,如何解决这些问题,实现精准投放呢?这就需要对广告投放进行优化,对于广告投放中出现的问题及时解决。
一、了解评估广告效果的基本方法
广告效果评估一般围绕点击量(曝光量)、到达量、二跳量、转化量四个指标来评估,每一个指标衡量不同阶段的广告投放数据,通过这些数据帮助我们分析广告投放中出现的问题。据此我们用一个漏斗图为大家展示一下:
其中我们要重点提一下,这里的“点击量”比“曝光量”更重要。 因为衡量广告效果一般是要测算“接触广告的目标受众”, 用曝光代码来统计并不准确。这是因为:
1、曝光代码触发次数 ≠ 广告曝光量(广告实际展示次数)
2、广告曝光量 ≠ 看到广告的人数(互联网广告形式千差万别,同样曝光量的广告,真正注意到/看到的人数差别可能巨大)
3、看到广告的人 ≠ 品牌的目标受众
这中间有3级差异,所以用曝光来测算“接触到广告的 目标受众”很不准确。 点击量才反应真实效果,曝光量作参考。
二、了解转化
广告投放离不开网站这个媒介资源,通过网站,我们要了解这些信息:
哪些地区带来的注册用户多,哪些搜索引擎带来的订单多,哪个广告渠道的转化率最高,哪个着陆页面带来的转化率最高等等。
通过掌握这些转化信息,帮助我们分析转化的情况,比如:
外部来源网站的转化量,可以直接体现该网站的网民质量,同时结合外部来源流量,体现各来源的转化率效果。
转化明细可以将每一个具体转化的效果剖析出来,作为广告CPS效果的评估依据。
三、了解流量
广告要实现转化,最重要的一点就是要有流量,流量从哪里来?哪些途径带来的用户多,哪些地区带来的多…..通过流量来源分析,帮助我们优化调整广告投放渠道和广告方案。比如:
1、根据外部来运网站流入量和二跳率排名,刷选优质来源,剔除劣质来源。
2、根据网站流量曲线规律,了解网民登录网站的习惯,选择最佳的广告内容发布时间。
3、根据网站流量时段变化,发现流量的规律和异常点,进而查找深层原因,及时发现问题,调整投放。
四、区别辨别流量质量
在广告投放过程中,常常遇见虚假流量,恶意点击等现象,因此评估流量的质量有四大要素:恶意点击、虚假流量、着陆页面内容访问、流量用户的活跃度。同时虚假、低质流量具有以下特征:
24小时的流量数据非常均匀,没有明显特征
以天为单位的流量图时高时低,波动非常剧烈
全国各个地区的点击、到达、二跳比率非常接近
着陆页面点击很少,几乎没有任何内容被关注
广告访客的浏览深度接近1层
总之,做好广告投放优化最终目的就是提高广告ROI,其实归根到底一句话,就是让花出去的每一分广告费都起作用,那么如何让每一个广告都起作用呢,其实就是让每一个广告都变得可衡量,让每个广告的最后效果都能用精确的数字来展现,这样精准度才会更高,广告价值也才会最大化。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02