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抖音头条推广数据分析的基本思路

12-10最后更新时间:2020-01-21已收录人已围观收藏

简介每一次的假设、收集、分析,都是如同自我的总结与提升,阶段的沉淀与升华。

抖音头条广告投放常常会遇到账户各种问题,却不知道如何有效的去排除和解决,只能简单操作,比如:控制计划预算,调整计划的出价,频繁新建计划,直接暂停计划,等等,而只有少部分的人知道自己为什么这样操作,这么操作会带来什么影响。这就是为什么很多投放专员工作了很多年,却成为不了一名优秀的广告优化师,仅仅只是一个后台投放员的原因。而这个问题出现,就在于我们操作之前没有数据支撑或者说没有一个基本的数据分析思维。
我们在操作的时候一定要从脑海里过一下这几个问题:

• 账户有那些问题?

• 这样操作的目的是为了什么?

• 为什么一定要这么操作?

• 操作完之后会带来什么影响?

数据分析基础思路:提出有效的问题→建立合理的假设→寻找支撑的数据→整合分析数据→验证分析结果。
 

提出有效的问题

在发现计划异常后,根据计划生命周期不同阶段锁定问题,一般分为三个时间段,学习期,稳定期,衰退期。

1、学习期,是一个系统正处于学习探索潜在的目标用户过程,这个时期会有以下问题,比如新建计划没有展示量或展示量很少?新建计划一直没有点击或点击率低?新建计划一直没有转化?等等问题......

2、稳定期,是系统已收集到一定量的转化人群,可以比较准确地找到目标人群的过程。这个时期会有以下问题,实际出价过高,点击率突然升高/降低,转化率偏低,转化成本高。等等问题......

3、衰退期,是当计划出现突然性的展示量变小,转化率降低,转化成本升高,转化量降低的预兆,且持续几天都是这样情况的时候就说明此计划开始进入衰退期。这个时期有以下问题间断性的不稳定,比如展示量变小,转化成本偏高,消费能力直线下降,等等问题......

 

建立合理的假设

 

如学习期中新计划没有展现量怎么办?

第一步我们要思考哪些影响因素,列举1、2、3、4等原因出来。比如:

1、非投放时间

2、受到流控限制

3、出价低

4、定向窄或错误

......

 

第二步,这些列举出来因素的产出原因是怎样的。

非投放时间:那可能是投放时段我们只勾选晚间投放,白天未到投放时间,或者是勾选某一天投放,或者是投放已完成,等等...产出原因。再比如,定向窄或错误:那可能是错选过滤地域,多重定向交叉,勾选某个非常窄的定向等等...产出原因。

那第三步,根据产出原因进行逐个排查。是否对投放推广时间做了设置,是否是因为预算卡得太少,而出价较高,导致广告触发流控,影响展示,是否出价和行业均值相比过低,是否定向的覆盖人群过窄。
 

寻找支撑的数据

 找到可以支持结论的数据作为证据支持假设,获取数据的常见渠道如:

1、数据报告/计划诊断

比如是否在非投放时间可以从巨量引擎的编辑广告计划或者点击广告计划的详情里看到具体的投放时间。
是否出价过低也可以从巨量引擎工具中找到账户诊断中看到行业分析或者计划诊断。
 

2、监测跟踪(应用下载API/深度转化SDK与数说/平台落地页监测(页面洞察))

3、第三方平台

4、行业权威数据

整合分析数据

在获取数据后需要对数据进行整合和分析,可在获取数据时同步完成,有时需要使用工具进行进一步整合分析。

1、广告投放管理平台(数据报告/人群洞察、计划诊断工具)

巨量引擎三大类报表整合优化,广告报表:账户/组/计划/创意报表,受众分析:投后用户画像,广告产品:程序化创意/视频广告/分素材统计等。多种可视化图表,提供时间趋势(折线图)、累计对比(柱形图)、占比分析(扇形图)多种图表类型。

2、数说平台

3、第三方数据平台

验证分析结果

最后会出现两种结果:

第一种数据验证与结果一致,当然这时候皆大欢喜,因为方向是正确的,前面的过程花了很多时间和精力,努力最终没有白费。

别高兴的太早,当然还有另一种情况,数据验证与结果不一致,oh my god,那可能需要我们重头排查其他我们还未排查过的原因,也有可能是我们用的数据计算错了,优化本身就是一件不断提出问题→假设原因→寻找数据→分析数据→验证结果反复的事,所以我们还得在优化路上越走越远。

作为一个新手最要注意的地方:
其实信息流广告和传统媒体广告很相似的,对文案创意的依赖性很大
信息流广告最精准的定向就在于 创意,能够有效的筛选用户
其次就是我们的 落地页要如何承接,创意标题引来了用户,那么落地页就要想方设法留住他,留得住就赢了,留不住就要找原因,这也是我们优化中的一个很重要的点之一。
做信息流广告,流量入口、账户搭建、创意素材、落地页、数据分析和审核,每个方面都要全面考虑认真落实,所有的核心都要围绕转化目标去进行。

数据分析的意义在于,让我们对推广的效果反馈更加明确,从而做出进一步的策略调整。因此需要统计的数据指标,一定是你最关心的,换句话说,是最影响结果的。所以,表格模板绝不是别人怎么做,我就怎么做。而是需要自身清晰的知道,每一个指标在我的系统里是什么作用,为什么要监测它,它的变化有哪些影响因素,它又会影响到哪些指标。这才是数据筛选的意义。
抖音头条推广数据分析的基本思路

在这个四象限法则里,横坐标代表着我们的广告费用消耗,纵坐标代表着广告产生的转化量,我们逐一看来:

第一象限:有三个属性标签,即转化高、消耗多、成本高。这一类的数据,需要优化的因素比较多,重点在于出价、点击率/转化率(O系和CPA模式下需要分析转化率)以及文案创意的精准度。

第二象限:这一部分是最优的广告数据,转化高成本低,可以持续保持观察,当然有钱的主儿也可适当扩量。

第三象限:这一部分很明显就是广告没能投放出去,曝光量级太小,那么我们优化的时候就需要优先考虑展现量。(展现量如何优化想必不用讲了)

第四象限:最后这部分的数据,转化量低、转化成本过高,我们优先考虑优化的便是投放方案(包括创意/落地页/定向等)以及流量的精准度。
 

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