信息流广告数据分析(信息流广告投放如何打造数据分析体系？)

信息流广告投放如何打造数据分析体系？

我们都知道在广告投放的过程中，数据分析是一项非常重要的事项，而且也非常考验操盘手的分析能力，但是大多数时候，我们会发现数据分析只是一个看似重要的过程，而并没有为广告投放带来很好的赋能，数据分析了半天，最后还是凭感觉出素材、建计划，这都很常见，那么在广告投放里数据分析有价值吗？需要做到哪种程度呢？

数据分析的意义：

首先我们要明白，广告投放里面数据分析的意义在不同的项目投放周期里是不同的，在一个项目的广告投放历程中，有这样三个阶段：

①上线准备期：数据分析的重点在于竞品投放数据的调研，通过问社群、代理、媒体等方式，了解主要竞品以及大盘的投放数据，平均点击率、转化率及成本，为我们的投放上线的出价策略做参考，如果能直接看到竞品投放后台当然是更好的；

②快速测试期：这个阶段的数据分析才是是最为重要的，刚开始投放没多久的项目，需要对测试的方向进行总结优化，对投放的人群、素材、平台都要进行效果判断，这里面数据分析非常重要，需要尽可能细致全面的进行数据归纳和总结；

③稳定迭代期：在账户消耗基本稳定的阶段，甚至是衰退阶段，数据分析其实反而没那么重要，因为这个阶段我们已经基本锁定了高转化人群和素材方向，这个时候更多的是“对抗系统”，如何针对跑量内容进行迭代产出，避免账户衰退是这个阶段的重点。但是这个阶段数据分析不重要的前提是，在阶段②有充分的数据分析和论证，如果阶段2的测试不完善，数据分析有纰漏，自以为是进入了阶段③而弱化数据分析，很容易会错失认知外的机会投放点，造成最后别人把项目做起来了，而自己把项目做死了还觉得是运气问题的情况。

关于如何具体进行数据分析，下面我围绕数据分析的“颗粒度、指标、维度、分析思路”四个元素层层拆解来讨论一下数据分析应该怎么做。

1，颗粒度

广告投放里面涉及的颗粒度有：

出价、消耗、展现、点击、转化、落地页停留、落地页浏览进度、衰减帧、关注、点赞、评论、转发、收藏、不感兴趣、举报、有效播放数、3秒播放数、完播数等。

应用推广会涉及：下载、激活、注册、关键行为、次留、首次付费、当日/次日付费等。

直播推广会涉及：停留时长、1分钟观看数、点击商品、加购、下单、退款等。

加粉推广会涉及：微信复制、加微数等。

社群推广会涉及：表单未入群、入群留存、后续转化、ltv等。

以上仅仅是颗粒度的盘点，实际分析过程，还需要通过计算各种“率”“成本”“周期”等，比如点击率、转化率、转化成本、ROI、成交周期等。

这里如果涉及后端数据分析的话，因为不同行业的思路和体系完全不一样，所以本文主要讨论是前端投放端层级，到转化这个颗粒的数据分析。

2，指标

主要关注四个指标

竞价指标：出价*点击率*转化率

播放指标：3秒播放率*完播率

互动指标：评论+点赞+收藏+分享

负面指标：不感兴趣+举报

3，维度

分析的维度主要涉及时间（不仅是日、周、月这周简单的时间汇总，也需要关注时间周期下重大调整的数据变化）、账户、广告位置、计划、视频数据、创意方向、标题、落地页、定向方式、出价方式、受众（地域、年龄、性别）等。

4，几点分析思路

①数据对比是多向的，尤其是季度总结、月度总结这种周期比较长的数据分析，不能简单的做环比就完了。最好涉及到历史对比（同对比周期下的历史数据）、横向对比（内部与其他投放相同项目的成员的小组或成员对比，或者是相同主体下的账户对比）、外部对比（行业数据是否发生变化，竞品数据是怎样的，竞品调研不是只在投放前做，在投放过程中也要随时关注）。

②四个指标的重要程度竞价>播放>负面>互动，其中竞价涉及视频效果预估，播放涉及视频质量预估，具体如何评判，我另一篇文章里面有说到。（理解广告投放“冷启动期”及“ocpm起量”的底层逻辑，如何确定最佳点击率与转化率）；

③对于异常指标需要尤其关注投放历程，也就是随着时间的推移，对应的数据变化，找到关键时间变化节点，去找当时可能的原因，比如头部计划的分日、分时报表，而不是只看汇总的结果，不然很难归因的核心问题。

④在没有重大账户策略调整只是日常优化的情况下，数据分析由大到小，执行决策由小到大，比如在整理和分析的时候依次分析账户、计划、素材、定向、页面等维度，但实际决策如何优化是反过来的，这样整个优化思路会比较清晰，即由大到小找问题，由小到大逐一解决。

⑤科学合理的广告组、计划名的搭建策略和命名对于数据分析至关重要，以巨量为例，广告组如何使用是跟着投放策略走的，如何分配涉及到整个优化过程里面你在测试哪些方向或人群，或者出价、定向方式，而这些内容通过后台报表可能没有那么容易进行快速的归纳，建议制定投放策略的时候，就规范好广告组搭建要求、以及计划命名的要求，随便命名很容易在数据分析的时候一抹黑。

⑥体系化的数据分析，能帮助我们找到问题，但提出解决方案，或者说从数据推出结论和执行措施，这个是很难的，当我们账户没起色数据分析也看不出什么突破点的时候，我的建议一个是一定要多关注多行业大盘，对比自己账户的点击率、转化率、千展成本；另一个是回归到用户本身去思考什么是好广告，账户优化能做的措施终究是有限的，好素材永远是核心，如果大量原创、翻拍素材效果都不好，可能需要进一步的用户洞察和产品挖掘，找出有别于行业的新方向；最后一个是提升效率，数据分析带不来赋能就不要过于纠结，保持自己的快速迭代、上新、策划的投放节奏，先尽人事，再听天命。

那么上面其实只是比较粗浅的讲了下数据分析可能涉及到哪些方面，但是具体如何做，因为不同行业的思路不一样，而且每个人有不同的操作习惯可能没有绝对的sop。

但是这里我跟大家展示一个可能是比较全面的数据分析大表，以账户、计划、素材三个维度为例，日常分析尤其是给自己看的话没有必要特别细致全部都填，但是在向上汇报、或者向甲方汇报方面应该都能有一些参考。核心在于，对于账户、计划、素材等不同维度的分析，需要有不同的关注数据。

账户层面：

需要关注的是整个项目的效果情况，是否达成投放投放目标，与行业大盘比是怎样的、分账户的策略结果怎么样等，在账户分析的时候，展现点击完播可能都没有那么重要，但是可以通过“竞价指标”这一个指标来侧面反映整个账户的竞争力情况，就不要放太多参数了，因为这些小指标有问题你还是需要去看里面的具体计划，所以看关键的消费和转化情况就好了；另外账户层面也需要关注下不同账户的基建量，这个会反映你对不同账户的维护程度甚至是上心程度。

计划层面：

计划层面开始需要关注具体的TOP计划对比情况，核心在于，本月的“黑马计划”是如何跑起来的，上个月的跑量计划又是否衰减了，中途我们是否有进行什么操作，这里面需要开始关注他的完播指标，并看具体的点击率、转化率和行业的数据进行对比，对应的也需要在总结里面写清楚，这两个月的搭建计划策略和思路是否变化，有没有数据佐证等。

说一下里面的综合指标是什么，综合指标是将竞价、完播、互动、负面四个指标通过一些算法综合算在一起，比如=竞价+完播+互动-负面，这样能侧面反映整个计划的质量情况。

素材层面：

素材层面关注的维度，和计划相比，需要更看重投放周期，我们知道素材是会衰减的，超过30天的素材还在投放需要重点分析他的分日数据，预判衰退时间及时做好素材补充。另外也需要开始关注完播、互动、负面这些具体的视频指标，而不是只看综合指标一个结果，以便对素材有更全面的评判。

相似素材和内容方向也需要汇总起来单独看，这样才能总结跑量素材的方向，甚至是公式，也是为了避免在错误方向上重复踩雷。

那这三个表只是一个简单的举例，实际在分析过程中，当然分析维度是更多的，不同的定向方向、广告版位、受众等都是有必要进行具体分析的，但维度太多，不是全部都需要这样我们根本没精力，还是得看需求，以及我们的投放测试的节奏，你在测什么，就需要重点关注什么。