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百度信息流跑不出量?多维度数据分析法了解一下
2020-02-10 16:28 小鹿推广

来源:赵阳博客

今天小鹿推广将为大家讲解百度信息流广告多维度数据分析法,一起来看看吧。

无论是做教育、游戏、小说还是产品行业,百度信息流已成为现阶段最主要的投放渠道之一。

很多优化师都觉得做信息流数据分析太难,它不像竞价行业,只需要通过数据分析得出表格,找出那个词转化好进行优化,信息流的成本比竞价更高。

如果你也在优化账户的时候感到迷茫,不知如何下手。那么就来了解一下厚昌学院信息流课程整理的多维度数据分析法,学会用数据透视账户效果吧。

1、账户分析

通过对营销流程表或账户后台的分日报告,分析流量大方向,找出变动指数,(需要重点关注的有:展现量、点击率、转化率、均价)从而找出影响数据变化的因素。

ps:如果数据量太少的话无法进行分析,必须要有一个月以上的数据,才能找出关键指标。

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2、大流量分析

以单元为维度,找出消费最大、或变动最大的单元,通过对年龄、性别、地区,来分析账户当前的主要消费人群是否为行业受众人群,我们依次举例说明:

  1. 年龄,通过人群画像九要素的分析,可得知我的产品受众主要为25-30岁人群,而账户实际消费人群多为18-25岁,因此我们需要调整的就是年龄。
  2. 性别,教育行业在投放ocpc或ocpm之前,需要查看单元大消费人群的性别是否与实际成交人群的性别一致。因为教育行业,特别是K12行业多以女性群体为主,当分析数据报告发现男女各一半时,就需要考虑调整。
  3. 地区,在查看地区报告时,建议直接看地级市的报告,省级报告的意义不大,因为如果你有投放北上广深的话,80%的账户都以北上广深这几个城市的消费最多。分析地区报告时,也需要结合后端的线索量主要来自哪些地区,占比如何,再去调整。

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3、意图词分析

百度终究是以搜索平台为主,意图词是获取意向客户最重要的定向手段之一。

这里需要分析主要消费的意图词(前10-30),是否为行业相关的意图词。

4、兴趣分类分析

对比一下主要消费兴趣是否与转化较好的单元兴趣一致。

这里需要注意:百度的兴趣消费和头条、广点通等其他平台不同,头条、广点通等分析的是后台转化人群的所有兴趣,而百度单元是独立的,可以精准的看到每个单元是哪个兴趣消费的。

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最后我们来总结一下,当我们拿到一个百度信息流账户之后:

先看分日报告,分析出影响账户的关键指标

再看单元维度,分析年龄、性别、地区是否为主要受众

之后是意图词,看前10-30的消费意图词是否为行业相关

最后兴趣分类,通过调整主要消费的兴趣分类,来调整单元的流量方向。

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