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
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06