廣告投放中的數據分析

很多人問我們，如何做關鍵詞投放數據分析？或者面對大量投放數據，無從分析，無從著手，怎么辦？

關于這個問題的解答，發菜工作室認為有三個問題要明確：目的是什么，有哪些數據，哪些數據可以拋棄。

首先，目的是什么，分析結果拿來干什么。數據分析，是我們進行決策的重要依據，所以我們在進行目標制定時，一切都以支持決策為目的。比如，分析我們是否應該增減投入，那么我們需要得到投入產生比數據；分析我們應該如何增減投入，那么我們需要得到投入產出是怎么分布的，也就是錢是怎么花出去的，怎么掙回來的；分析有哪些因素在影響我們的投入產出，那么我們需要得到影響投入產出的所有因素有哪些，哪些在對我們產生影響，進一步分析影響有多大。

其次，有哪些數據？這個問題，更確切的應該是我們需要哪些數據？（但是這對于新接觸數據分析的人而言，比較困難。）所以我先講，我們現有哪些數據？一般我們有網站訪問數據（UV、PV、平均停留時長、跳出率等）、投放數據（消費、點擊量、展現量），轉化數據。這里最重要的是轉化數據，但是非常多的人，只把轉化數據定義為下單量、成交量、注冊量等直接產生效益的目標。實際上這些目標，只是結果。 但是很多時候，獲取轉化數據比較難，或者把轉化數據歸因很難。比如，我能知道每天接了50個電話，但無法統計這50個電話是怎么來的。所以，我們同樣需要關注，影響這些結果的因素。當然，網站訪問數據和投放數據都是影響這些結果的因素，但是這些數據和轉化之間的關聯，是需要我們分析的。具體說來，就是將轉化步驟形象化。

比如，一個網站的轉化目標是，進行在線咨詢，在線咨詢入口遍布全站。經過調查發現，進行咨詢的訪客，大部分都是在A頻道內頁進行的，大部分都訪問超過10分鐘，大部分都訪問超過5頁；網站的大部分訪客，都是在B頻道離開的。那么依據這種分析，我們就可以做出決策，強化B頻道的咨詢入口；以訪問超過10分鐘或超過5頁，作為另一個轉化目標。在增加10分鐘以上訪問或5頁以上訪問的基礎上，咨詢量極有可能大大提高。這個例子中的“大部分”比較泛泛，實際上是可以通過細致分析得出精確比例的。

第三，現有數據中，哪些是必須的，哪些是可以拋棄的。數據分析困難在于，有大量數據是冗余的。關鍵詞投放數據分析，必須的數據有：消費、點擊量、uv、pv、跳出率、平均停留時長、轉化（用到上文所說的那些步驟性指標）。結合不同的分析目標，需要增加不同的數據。比如，分析關鍵詞不同排名是否會對ROI產生影響，那么需要增加關鍵詞排名數據，以決策關鍵詞排名策略；分析關鍵詞的展現量是否對轉化量有影響，那么需要增加關鍵詞展現量，以決策是否采用關鍵詞低排名策略；分析網頁點擊行為，是否會對ORI產生影響，那么需要在網頁中加入onclick事件并以此為轉化目標，以決策轉化目標是否需要更改，使用更為科學的衡量方式。

小結一下，做數據分析，我們必須明確以上的3點內容。理解本文，并不能幫助你學會數據分析，大家還得在實踐中不斷總結進步。