明星优化师告诉你的优化方法，手把手教你做信息流数据分析

关于搜索推广的数据分析，我们的公众号上已经有比较多的文章了。很多文章都很实用，要想有较好的效果，一定要去亲测并总结。任何好的方法，只有测试过后才能知道是否符合你，并且你可以参考他人的方法去总结出自己的方法。

今次，笔者要谈的是信息流的数据分析法。 

关于信息流数据分析，其实和搜索推广的数据分析差不多。主要数据指标项都类似，包括：展现、点击、点击率、千次消费、点击单价、消费等等。

但它们又有着很多的不一样，比如说，大搜的点击率与成本没有特别大的关系，在大搜里，点击率越高不一定效果越好，点击率越低也不一定没有效果。但在信息流里，从理论层面而言，点击率越高，ecpm值越高，广告展现位越靠前，最终的成本会越低，这就是差别之处。

总之，从数据分析维度而言，两者间还有很多差别。我们来说下信息流的数据分析项和分析方法。

一、要着重优化创意点击率和素材转化率

我们知道信息流中Ecpm值是=转化出价×预估转化率×预估点击率×1000。这是信息流的扣费公式。Ecpm值越大，广告排序越靠前，点击概率和转化概率就会越高。

而提升Ecpm值由公式可以看出，主要靠三方面：转化出价、预估转化率、预估点击率。

转化出价，就是我们在后台设置的转化出价。预估转化率，主要是指你所投放的落地页的转化率，因为转化率在投放广告之前无法获知，只能靠预估。

要提升转化率，就一定要优化好落地页。第三个是预估点击率，这块主要关乎素材。和落地页一样，系统在广告投放之前，无法获知点击率，所以只能预估。

所以综合来说，你的转化率和点击率越高，即使你的转化出价设置的没有同行高，但你的效果也有可能会更好。所以，对信息流而言，持续的优化创意点击率和页面转化率很重要。

创意点击率的提升，主要靠两个方面。一是定向，二是素材本身的创意。你的定向足够大足够精准，只要素材本身不是很差，那么点击率就一定不会低。

退一步说，即使你的定向不够大也不够精准，但素材本身很好，那么点击率也可能会较高。

所以，这就是为什么信息流广告投放要经常更新素材的原因。在广告投放领域，用户都习惯看新的视频，所以算法会默认给新素材“加权”。你的素材经常更新，本身质量也不错，那么就要去优化定向了。

定向包括基础定向、兴趣定向和人群包。

基础定向，大家都很熟悉，也就是年龄、学历、性别、地域等定向。兴趣定向，不同媒体其分类不同，但大体都分为三类：兴趣定向、行为定向和意向定向。

人群包则是把自己跑的转化好的定向去设置成人群包，或者拓展人群包。定向能优化的好，你的展现才能足够大，流量足够精准。如果定向不优化好，就会展现又少，流量又差。现在信息流很多落地页都同质化了，效果的好与不好，现在很大程度上就是看你的素材和你的定向。

二、如何优化信息流的定向？

基础定向不必多说，这里主要说下兴趣定向和人群包。以头条信息流为例，头条信息流的兴趣定向，有不限（通投）、系统推荐和自定义，这里我们说一下自定义兴趣。点开巨量引擎后台的数据报告，点开受众分析。在里面找到兴趣和行为，我们可以根据半个月或者一个月的数据情况整理这4类数据。

一是高相关。

将一级兴趣按展现量降序，和自己业务相关的一级兴趣都要选择，相关度一般的也可以选择，相关度不大且展现量很低的一级兴趣，可以不用选择。通常来说，选择一级兴趣就可以，不用太过精细化选择二级三级兴趣，这样会造成曝光少。

二是高展现。

基于信息流是推荐机制，展现越大，受众能刷到的概率越高，所以按展现降序，展现大的一级兴趣必须优选，展现量很小的一级兴趣作为备选即可。

三是高点击率。

前面说过，从原理上来说，点击率越高或者转化率越高，最终成本就会越低。转化率主要是页面，点击率主要是素材和定向。所以高点击率的一级兴趣或者词，是很重要的。可以按点击率降序，对高点击率的兴趣和词要收集好，用于后期广告自定义兴趣的选择。

四是高转化。

对广告里有转化的兴趣或者词，也需要选择。一般来说，信息流不像搜索一样，可以统计出具体是哪个词或者网址来的转化，但可以通过单条广告去分析是哪类词来的转化。

比如a广告，加的意图词是价格词，5个转化；b广告，加的是机构词，1个转化，那么据此可以得到的结果是，价格词的转化大于机构词。所以据此就能知道下条广告选词的优化方向。

自定义兴趣中，要遵循的4个准则是，优选高相关+高展现+高点击率+高转化率的一级兴趣或词。务必要多做数据分析和整理，这样后面才能有比较精准和较大的流量。

再是人群包，头条的自定义人群包是在巨量引擎云图DMP中设置，目前主要包括：用户数据、用户行为、广告行为数据和行业偏好，这些标签类型只能单选。该如何选择这些标签呢？这里就又需要用到报表中的受众分析数据了，根据受众分析，分析出自己业务的人群特征和相近特征，然后再在DMP中去设置。

设置过后，在云图DMP中还会有人群报表，当人群包跑一周或者半个月后，就可以分析出人群包的转化效果了。然后根据效果再去拓人群包或者删除、修改人群包。

人群包的优化，主要就是依据两块数据，一个是后台报表中的受众分析，另一个则是云图DMP中的人群报表。目前，主流信息流平台都有DMP人群包工具，比如百度信息流的观星盘、腾讯广告的DMP工具等等。

三、重要指标项和方法论

以上是信息流中我们要去重点关注的点和自定义兴趣的优化技巧。本段再为您概述一下在信息流广告投放中重要的数据指标项和常见的优化方法论。

重要指标项：

展现，展现越大意味着你覆盖的人群越多，所以展现肯定是越多越好；

点击率和转化率，基于ecpm的扣费公式，点击率和转化率越高越好，即使点击率不高，也要尽可能追求高转化率；

点击单价，不同平台的点击单价不同，比如抖音的点击单价就要高于百度和广点通。在信息流中，因为都是按转化出价，所以点击单价不是特别的重要，当然，它也并不是不重要，单价低肯定比单价高要好。但是投放信息流，应该是更多关注转化率，其次才是点击单价；

千次展消费，这是非常重要的数据，千次展消费越高，曝光量越大，广告排序更靠前，广告在同类广告中更具竞争力。所以一般千次展越高越好，千次展高的广告可以搭配跑的好的素材投放，往往有非常好的效果。

在信息流的数据分析这块，建议做不同维度的报表，比如账户日报/周报/月报，组报告/计划报告/创意报告/落地页报告等等。通过多种维度的报表，你能从中找到很多规律。

另外，后台的数据报告一定要经常分析，尤其是受众报告和DMP人群包报告。如果你想把你的账户做的很细，不勤看报告那是不行的。信息流不管哪种方法，都是80%的数据分析＋20%的从业经验。

常见的优化方法论：投放信息流的方法很多，其中有很多规律，当然也有一些非常玄学。基于现在信息流的页面、定向、出价这些都比较同质化，后期的优化重点一定是素材的策划和制作，以及落地页的更新。

信息流是非常吃素材的广告，未来的信息流广告比拼的更多会是素材制作能力和创意度。

四、主流的优化方法

1、提转化出价

当你的广告跑不出去，或者能跑出去，但是点击率低，转化不佳，又或者遇到效果衰退的情况。多数情况下，很有可能是价格的原因，可以尝试先小幅提价观察一下。没量的计划，如果提价之后还没展现，适度放开一点定向。效果衰退的计划，提价之后成本上涨，则可以考虑换素材或者停掉。 

2、分时段测试  

很多时候有一种情况是，计划投放时间是白天＋晚上，白天跑着没量晚上也很难有量了。如果你经常出现这种情况，可以尝试一下分时段投放，一个计划投上午，一个计划投下午，一个计划投晚上。以不同时段来测试效果。

3、智能放量和程序化创意

假设广告跑不出量，可以尝试一下使用智能放量和程序化创意等功能。相对于常规来说，有时候会有助跑的效果。

4、梯度设价

假设你不知道你行业的成本或者你想测试哪个价格段比较合适，可以尝试梯度出价法。a广告设50，b广告设60，c广告设70，d广告设80，e广告设90。这些广告中相信总有一两条能跑出来，这样你就大概能知道你的价格位置在哪个区间了。上面是时段错开，这里是价格错开，这是广告投放常用的对比法。 

5、堆计划

对于很多大预算行业来说，堆计划是常规操作。比如一些教育行业，一次性上个一两百条计划是很常见的事情。小预算行业没法做到这样庞大的物料，但是也尽可能多上几个广告。

这点尤其是针对腾讯广告比较有用，对于头条和百度信息流来说，堆计划有时候有用，有时候没用。

当你没量的时候，你可以尝试一下多推一些计划，给计划设好预算，并要盯紧消费。时段可以稍微错开，不用同时跑，以免抢量。

6、自动出价和投放管家

这是头条信息流的玩法，没量的时候或者预算很多想扩量，可以尝试自动出价和投放管家这两个工具，有时候会很有效果。当然，也有时候效果不佳。这个需要测试，毕竟每个行业不同，效果差异悬殊较大是很正常的。

7、尝试联盟流量，比如穿山甲百青藤优量汇

主要广告版位如果还没流量，可以考虑一下投放联盟广告，作为测量。很多人的理解里，联盟广告质量差，虽然整体的确如此，但联盟广告并非一无是处，也有很多优质的客户。关键在于你的定向选择，通常投联盟广告，可以选择自定义兴趣或者是选择人群包搭配投放。

8、一键起量和自动规则

如果实在没量的情况下，可以使用平台的系统工具，比如头条和广点通有一键起量，头条最新推出了自动规则。这些都是可以使用的。功能的推出，使优化师的工作更加智能化，不管效果是好是坏，尝试一下，也许你可以学到新的知识。

9、勤更新素材

有团队的广告主，可以勤更新素材，没有条件的也尽可能一周做一些新的短视频素材，留作备用。信息流现在越来越吃素材，而且一条广告的生命周期越来越短，所以需要持续不断的有“新鲜血液”加入，这样才能使效果能够保持持续性提升或者维持。

信息流还有很多方法，并非一篇文章可以总结，因篇幅有限，本篇暂时先写到这里。以上就是笔者对信息流广告数据分析和优化思路的思考，仅供参考。

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