广告咖|从这3点进行数据分析，有效提高广告投放效果
【广告咖|从这3点进行数据分析，有效提高广告投放效果】
北京联盟_本文原题：从这3点进行数据分析 ， 有效提高广告投放效果
互联网时代 ， 信息流广告越来越多 。 而信息流广告的投放以大数据测算为依托 ， 同样的数据 ， 不同的解读方式 ， 在进行投放指导时会产生不同的效果 。
那么 ， 如何正确解读数据就成为至关重要的事情 。
在进行数据分析时 ， 我们往往会面对这样五种乱象 。
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1、数据造假
最常见也最简单的数据乱象是数据造假 。
当广告效果不佳时 ， 为了应付广告主 ， 让广告主满意 ， 继续进行广告投放 ， 投放方会对数据进行人为干预 ， 从展现量到点击量等都进行一番美化 ， 从而促使广告主继续进行广告投放 。
而随着数据造假的情况越来越常态 ， 更多的广告主开始对广告投放进行监测 。
那么 ， 当我们没有对广告投放进行监测的时候 ， 我们要如何识别数据造假呢？
首先 ， 我们可以了解 ， 分析一下自己行业的行情 ， 与同行业的数据进行对比 。 假如数据非常好 ， 就需要询问投放方 ， 支持数据这么好的理由是什么？是创意非常好 ， 还是定向特别准？更加得到的回复 ， 考虑是否需要继续进行投放 。
然后 ， 在了解投放背景的条件下 ， 通过各个指标之间的耦合关系 ， 对数据进行分析 。
在数据分析中 ， 各个数据并非独立 ， 而是相互影响的 。 比如 ， 落地页影响着用户转化 ， 转化率高 ， 我们会认为落地页设计的好 。 但是 ， 如果转化率非常好 ， 进入落地页的用户却几乎不在落地页停留 ， 这显然就是数据有问题了 。 点开落地页就立即实现转化的现象在信息流广告中几乎不会出现 。
最后 ， 我们还可以参考其他的分析方法识别数据 。 比如：日常的数据高峰期都在上班下班的时间段 ， 某天在凌晨两三点的时候却突然出现了高峰 ， 这个时候我们就要对这个异常数据进行分析 ， 了解它出现的原因 。 很多数据分布都是有规律的 ， 如果出现异常数据 ， 我们就要给予重视 。
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2、指标定义不一
所谓指标 ， 就是说明总体数量特征的概念 。
很多公司都有自己的KPI投放指标 ， 比如：通过展现量 ， 点击量 ， 转化率等作为指标 ， 衡量信息流广告的投放效果 。
而指标的制定需要在一定的前提条件下才能够确定 。 通常是对时间 ， 地点 ， 范围等进行汇总后 ， 计算出来的 。
比如 ， 电商通常有一个日活跃度和月活跃度的指标 ， 虽然名字一样 ， 但标准有所不同 。 宽松的电商的定义是只要用户点击进入即可 ， 严一点的定义是 ， 点击进入后产生购买了才算 ， 更严的则需要用户确认收货后才算活跃用户 。 因为标准不同 ， 所以也就无法进行比较 。 只有指标的定义相同时 ， 才能够进行比较和讨论 。
3、隐藏关键信息
在别人想要说服你接受某个指标时 ， 往往会出现隐藏关键信息的情况 。
比如：某个公司管理层以标杆管理的方式为广告投放定了一个KPI指标 ， 说某某公司的ROI能够做到1：10 ， 我们做到一样 ， 甚至我们还比他好 ， 所以我们也要做到 。
但是 ， 我们完全不知道同行达到这个结果的原因是什么？是进行了大规模促销 ， 还是选择了新的投放媒体？什么都不知道 ， 怎么追赶超越？
不知道投放背景 ， 只看见投放结果 ， 就盲目跟进 ， 会给优化师带来巨大的工作困难 。
同时 ， 在数据报告中 ， 影响指标的因素也是多样的 。 比如 ， 这个数据的增长是自然增长还是因为做了什么活动？是价格原因还是品牌因素造成的？不同的因素 ， 评估的标准也有所不同 。
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