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還在“假裝”做數據分析?戳這里get一套實用的多維度分析法!

很多優化師都覺得做信息流數據分析太難,它不像競價行業,只需要通過數據分析得出表格,找出那個詞轉化好進行優化,信息流的成本比競價更高。

如果你也在優化賬戶的時候感到迷茫,不知如何下手。那么就來了解一下多維度數據分析法,學會用數據透視賬戶效果。

 

賬戶分析

通過對營銷流程表或賬戶后臺的分日報告,分析流量大方向,找出變動指數,(需要重點關注的有:展現量、點擊率、轉化率、均價)從而找出影響數據變化的因素。

ps:如果數據量太少的話無法進行分析,必須要有一個月以上的數據,才能找出關鍵指標。

 

大流量分析

以單元為維度,找出消費最大、或變動最大的單元,通過對年齡、性別、地區,來分析賬戶當前的主要消費人群是否為行業受眾人群,我們依次舉例說明:

01. 年齡,通過人群畫像九要素的分析,可得知我的產品受眾主要為25-30歲人群,而賬戶實際消費人群多為18-25歲,因此我們需要調整的就是年齡。

02. 性別,教育行業在投放ocpc或ocpm之前,需要查看單元大消費人群的性別是否與實際成交人群的性別一致。因為教育行業,特別是K12行業多以女性群體為主,當分析數據報告發現男女各一半時,就需要考慮調整。

03. 地區,在查看地區報告時,建議直接看地級市的報告,省級報告的意義不大,因為如果你有投放北上廣深的話,80%的賬戶都以北上廣深這幾個城市的消費最多。分析地區報告時,也需要結合后端的線索量主要來自哪些地區,占比如何,再去調整。

 

意圖詞分析

百度終究是以搜索平臺為主,意圖詞是獲取意向客戶最重要的定向手段之一。

這里需要分析主要消費的意圖詞(前10-30),是否為行業相關的意圖詞。

 

興趣分類分析

對比一下主要消費興趣是否與轉化較好的單元興趣一致。

這里需要注意:百度的興趣消費和頭條、廣點通等其他平臺不同,頭條、廣點通等分析的是后臺轉化人群的所有興趣,而百度單元是獨立的,可以精準的看到每個單元是哪個興趣消費的。

最后我們來總結一下,當我們拿到一個百度信息流賬戶之后:

先看分日報告,分析出影響賬戶的關鍵指標

再看單元維度,分析年齡、性別、地區是否為主要受眾

之后是意圖詞,看前10-30的消費意圖詞是否為行業相關

最后興趣分類,通過調整主要消費的興趣分類,來調整單元的流量方向。

如果自己看了文章還是不知道怎么去分析自己的賬戶,那么推薦你來看,柯楠老師專門錄制的“多維度對比數據分析法”視頻,而且視頻還是免費的哦~

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