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。那么就来了解一下多维度数据分析法，学会用数据透视账户效果。

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。

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：

01. 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。

02. 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。

03. 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。

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。

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。

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。

来源：赵阳博客