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信息流广告投放如何打造数据分析体系?
2023-09-04 11:39:00

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。

信息流广告投放如何打造数据分析体系?

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。

信息流广告投放如何打造数据分析体系?

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。

信息流广告投放如何打造数据分析体系?

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。

信息流广告投放如何打造数据分析体系?

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。

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