信息流广告被叫做效果广告，意思是效果短期能通过数据直接看出来。优化师们每天都在和数据打交道：要做小时报、日报、周报……账户怎么调也都要在数据分析的基础上才行，今天我们看一下数据分析的基本思路，会介绍一个简单的口诀和案例。
我做头条比较熟，叫习惯了，在账户层级上还是按照“账户-组-计划-创意”的叫法来说。
1、做数据分析的主要问题
数据太多了。
首先是广告投放的数据太多了。媒体提供了将近100个维度的数据，展示、点击、下载、激活、转化、视频播放率、点赞数、分享数……再加上后端数据，我要咋分析？我连看都看不过来！
那怎么办？
2、要有一个关键指标！ 你得有一个关键指标，并且这个指标越少越好，最好只有一个。这样会有2个好处，一个是你用来判断什么是好计划，会非常方便；另外一个，如果只看这一个指标，就能实现“别管黑猫白猫，能抓着耗子就是好猫”的效果。看两个案例： 有一天和季同学讨论。 她说“你说什么算是一条好计划呢” 我说“成本能满足要求并且量大”。 “那对成本的判断是什么呢？”她做贷款产品，考核授信（授信是指已经把额度批给用户，用户想把钱提出来就随时可以）。 “以你最终考核的成本为准” “那如果有计划注册成本很低、但授信成本很高呢” “那它不是好计划，只有最终考核的成本低才行”
小西同学说发现对接深度转化头条的CPM高的了不得，我说“有多高？40、50一个CPM”？她给我看了几个主要素材的平均CPM，高的都快到300了……我当场震惊。
小西主要投贷款产品，对接到了有效获客，由于转化率很高（百分之20多的转化率就意味着4、5个点击就有1个转化吧），所以即使这么高的CPM获客成本也是OK的。
只看关键指标，就可以对过程成本放的更宽、甚至忽略不计，无论注册成本是高是低，也无论CPM高的有多离谱，都不用太care。你最终要的那步的成本OK，就是好计划；不OK，就不是好计划。 “数据指标千千万，一个能好就算赚！”广告投放的核心是成本和量，能明确一个指标，那就只围绕着这一个指标来做成本和量就行了。 有了关键指标之后，我们就能明确数据分析要看什么，接下来我们看一下具体分析的过程。 3、数据分析的前提：数据样本一定要足够大 数据样本是指你要分析的那部分数量。如果样本的数据量不够大，那么分析起来就没什么意义。
举个例子：有一个记者问3个女生:“你最喜欢的口红颜色是什么？”女生1答“绿色”,女生2答“我也觉得是绿色”,女生3答“还是绿色”,于是，记者得出结论“Amazing！今年口红颜色迎来新潮流，最受欢迎的口红颜色居然是绿色！”
是不是觉得很可笑？怎么能只凭这几个人就得出结论呢？关于数据量的大小，专业的说法叫做“数据置信度”，我们就理解成数据样本很少的时候是不可靠的，不能得出结论就行了。
广告投放常有这样的时候，例如下面这条计划：在点击数只有8个的时候，他的转化数居然有4个，转化率达到了50%！这是不是一条天才的计划？要马上给它的预算放到不限吗？
看看消耗，朋友们，只有2.2元。这条计划的转化率能稳定在50%吗？不能吧。即使现在看着是很惊喜的数据，也不能一下把预算放的太大，因为很可能花的多了转化率就降了，那到时候你不是傻了。同样的，如果成本很高，比如要求成本是5块钱、花了15块钱还没转化，也不能直接就关掉它，因为数据也可能会变好。
所以，记住第一点：数据样本很小的时候，不下判断。数据样本足够大的时候，再来分析广告效果。那什么叫大呢？给一个大概的参考值的话，起码满足这几者之一：点击数在100个以上/曝光量在2000次以上/消费在50以上吧。如果你的转化单价很高，那么这些参考值也得随之上涨。
满足了数据分析的前提之后，我们再来看数据分析的思路，我总结了一个口诀，很好记。
4、数据分析口诀
做数据分析就像查案子，本着顺藤摸瓜的心，一点一点去找问题。
藤上的大南瓜
瓜就长在藤上，顺着藤一点点摸就行了。那怎么摸呢？可以按这个口诀“从大到小、从多到少、从一天到几天”。我们带着一个案例来看。
“从大到小”是指从“先看账户整体，然后再从账户整体到组、计划、创意分别来看”。先看账户整体成本和量是多少，看一个总数。从总数来判断账户的整体情况，先心里有数。看完总数再去看细分。一个账户是由许多的广告计划组成的。那么当账户成本高的时候，一定是某一些广告计划成本高了。所以要去找到是哪些计划成本变高了。因为操作主要是在计划层级，所以得找到计划才能解决问题。你光看整体是看不出问题的。
接下来就要用到第二句“从多到少”。“从多到少”是什么意思呢？比如你的账户里有100条计划，一条一条看完一上午就过去了，要先看哪一条呢？当然是擒贼先擒王，先看花钱多的啊！按消耗做降序，找消耗大的，它们对账户成本影响最大。那些只能花几块钱的虾兵蟹将，也成不了什么大气候，影响不了什么。“从多到少”就是“花钱从多到少”。把整个账户的数据，按消耗做降序之后，以KPI为尺子，对着找成本明显高的明显低的，这就是我们需要重点关注的计划。“哦，发现了，昨天消耗最多的计划成本上涨了一倍，就是它导致的账户整体成本上升！那它为什么会上升？”
单看一天的数据得不出结论，因为数据正常就会有波动，所以得“从一天到几天”，要看前几天的数据。就像你锁定了一个嫌疑人，要把它近几天的行踪都过一遍——把问题计划近几天的数据都拉出来看，再下判断。这个时候就能大体判断出来成本是突然上升、还是一直成本都很高、以及是不是新计划、是否在赔付期等等。
发现了是某一天的数据出了问题，那我还是不知道是什么导致的，怎么办呢？
这个时候就得更细致一点，不能光看关键指标，得从关键指标往前推，任何一个指标都有两个影响因素（前一步和成本和到这步的转化率），一步一步往回找；
如果是突然掉量或者成本突然上升的话，得“对应操作日志看分时数据”，看看操作完之后是不是当时数据就有明显变化；这里不得不赞扬一下头条这次更新的报表，虽然他们更新完我有一阵都不会用了，但是这个功能绝对好评：在数据走势里直接把有操作日志的地方画出线了，你从计划层级点击“详情”，打开数据就能看到什么时候做过操作，能很直观地看到做了操作之后数据的走势。
5、实例解析
我们以优化师阿甘对一个账户的分析为例，来看一下对上面这套思路的运用。
首先是“从大到小”，先看账户整体情况。
关键指标是最后一项注册成本。昨天整体消耗15万，成本27块钱，低于客户要求的28块钱。成本整体没什么问题，但是量级还要提升。
拉出来一个账户的数据去看分计划情况。
我们“从多到少”来看，按消耗做降序，先看找消耗相对大的，这样比较好看。然后以KPI为基准线，找低于KPI和高于KPI的。
解析：
前4条计划消耗比较大，能花钱，成本也基本能满足要求，可以放开投；
再往下看发现一些成本非常低的，比如第5条，KPI是28，它只跑到了22、23，这真是惊喜，这部分计划我们标成红色字体，等会仔细看看有没有办法能多花点钱； 还有2条成本非常高，跑到了35、39，远超出KPI，是有问题的计划，我们用黑色框标出来，等会得马上看看。 我们已经锁定了成本很低和成本非常高的计划，这几条计划是要重点看的。看的思路是“从一天到几天”，我们先拿计划14开始看。拉出来计划14近几天的数据。 发现这条计划算是刚跑起来，前几天消费都很少，一直成本都很高。这么看看不出问题，得看的更细一点。 · 成本高就要先看出价。账户后台转化目标是激活，考核到注册，这中间有一步转化率。并且注册成本要隔日能看到，账户的调整就得有一些推测。 转化出价是11，昨天跑下来成本是10.5，基本贴近出价。然后从注册成本往前推，注册率将近30%，在账户整体看算是不高不低。激活成本10.5，相对比较高了。 · 消费速度呢？昨天花5000多，看一下今天实时，今天目前花了3000多块钱，花钱比昨天快，消费能力还不错。 所以，临时来看，今天得控制一下预算，成本高就不能花太多。具体能花多少钱得看账户整体成本，如果其它计划成本低于KPI的话，这条计划能让它花到1万左右；长期来看，这条计划注册率上升的可能性不太大，降价吧。把它的价格降到9.5左右，看注册成本会不会降下来。
这是另一条成本很高的计划，计划15的数据。你会怎么调呢？
整体来看它目前已经投了4天，花了小2000块钱，数据样本大小还可以；
再看成本，它的激活成本算正常，但注册率只有20%，远低于平均水平（平均32%），按照目前的注册率，如果要让注册成本满足要求，激活成本得到5.5。而出价是10块钱，压出价容易压死，基本达不到。这时候关了也行，想再投投看注册率能不能上升也行。
我一般会多给计划一些空间，当时账户成本也比较低，就没关。后来还起了一些量，注册率也真的上升了，但成本还是高。到4月3号的时候把它关掉了。
通过这样系统的分析，我们就可以清楚判断每条计划的情况，也可根据计划表现给予针对性的调整。
文章来源：艾奇在线
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