对于信息流推广来说，很多优化师操作了一些账户之后就会发现这样一种情况，发现数据分析的意义并不是很大，数据分析并不能很直接地解决信息流账户中出现的问题。

小白同学可能会说了，既然数据分析意义不大，那么为什么还要做数据分析呢?之所以有的优化师数据分析效果不大，那是因为他没有掌握好方法，并不是说我们不需要去数据分析，而是需要从不同的维度来进行拆分，找到哪个环节出了问题，那么信息流账户该如何进行多维度数据分析呢?

多维度数据分析——账户维度

拿到一个信息流推广账户之后，先看信息流账户层级的分日报告，拉出最近14天，半个月的数据，看流量每天有什么变化，大概的平均的点击率在多少，点击率在多少的时候效果比较好，均价和千次展现消费在多少的时候展现效果比较好。首先找出账户流量变动的大方向，找出变动的指数，点击率下降了还是均价上升了。

展现量对应你的曝光;点击率对应你的创意;均价和千次展现消费对应你流量的质量;转化率对应你流量的质量和页面。

数据分析要点：分析流量大方向，找出变动指数。

展现量、点击率、均价/千次展现、转化率。

多维度数据分析——单元维度

找出变动的指数之后再去信息流账户中，找出你变化最大的那一个单元。这一天效果变差了，那么肯定会有一个单元，他是变动最大的，它昨天效果比较好，今天变差了，那么我们就要重点去分析这个单元的版位数据，包括版位、年龄、性别、地区，看一下这些大方向。

比如app转化成本太高，想要降低成本该怎么办?

可以去分析一下，哪些地区，哪些年龄性别，消费是比较大的。这些方向上人比较少，我们就可以把这些大方向排除掉。

甚至是说碰到恶意点击，可以看一下这是哪个地区的?哪个城市?来的ip或者来的消费比较大但是转化特别少，那么就把这个地区城市排除掉。

数据分析要点：版位、年龄，性别，地区

查看主要消费人群是否为行业受众人群。

如果排除掉之后，这些都没有问题(版位、年龄、性别、地区)，那么你就就要来分析信息流账户的意图词或者是兴趣分类。 

多维度数据分析——意图词

意图词是否和你信息流推广的行业相关，是否有那些很长的长尾词。当你消费最大的几个意图词中，有一个长尾词特别长，你会发现你的信息流推广账户波动会比较大。那么很可能就是这个长尾词出现了问题。你可以选择删掉这个词，来保证转化。分析意图词词是否跟我们的行业相关。特别不相关的词，消费比较大的，那么可以删掉。

数据分析要点：分析信息流账户主要消费意图词(前10~30个)是否为行业高意向相关意图词。

多维度数据分析——兴趣分类

你添加新兴趣的时候，前期基本上都是只添加跟信息流推广产品行业相关的几类，不会太多3~5类。所以消费的基本上都是跟你行业相关的分类，这时去删掉它不合适。所以除非是添加了很多兴趣的，数据分析时才会去分析兴趣分类;如果你只是添加了很少类的兴趣分类，那么就去重点优化你的创意。

数据分析要点：通过调整主要消费的兴趣分类调整单元的流量方向。

当信息流账户出现问题不知道怎么解决时，多维度数据分析是个很好的解决方法，你可以从账户层级到单元层级，再到细节定向的意图词和兴趣层级，多维度进行分析，找出账户问题所在，逐步进行解决。

                                                                                                                     文章来源：赵阳博客