信息流广告投放如何打造数据分析体系？

在当下的广告投放环境中，数据分析是一项非常重要的工作。但许多时候,我们会发现数据分析只是一个看似重要的过程,并没有为广告投放带来很好的赋能。

那么,数据分析在广告投放中到底有什么意义?应该做到什么程度呢?本文将从数据分析的颗粒度、指标、维度以及分析思路等方面为您解答。

数据分析的意义

在广告投放的历程中,数据分析的重要性因阶段而异。主要可分为以下三个阶段:

1. 上线准备期:关注竞品投放数据,了解行业大盘情况,为自身投放策略提供参考。

2. 快速测试期:这是最重要的阶段,需要对投放的人群、素材、平台等进行全面的效果判断和优化。

3. 稳定迭代期:此时数据分析相对不那么重要,重点在于针对高转化点进行迭代和优化。但前提是阶段2的数据分析和论证已经足够充分,否则可能会错失机会。

数据分析的具体操作

1. 颗粒度

广告投放涉及的数据颗粒度包括:出价、消耗、展现、点击、转化、落地页停留时长、互动行为(关注、点赞、评论、转发等)、负面指标(不感兴趣、举报等)等。不同行业也会有相应的关键指标,如应用推广的下载、激活,直播推广的观看时长等。

2. 指标

主要关注四个核心指标:

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

分析维度包括:时间、账户、广告位置、计划、视频数据、创意内容、定向方式、出价方式、受众属性等。

4. 分析思路

① 数据对比应该多向:历史对比、横向对比、外部对比。

② 四大指标的重要性排序:竞价>播放>负面>互动。

③ 关注异常指标的变化趋势,找到关键变化节点。

④ 整理分析由大到小,优化决策由小到大。

⑤ 科学合理的广告组、计划命名对数据分析很重要。

⑥ 数据分析固然重要,但也要关注用户需求,提升投放效率。

总之,数据分析是广告投放的重要组成部分,需要全面把握各维度指标的变化情况,并以此为依归制定优化策略。希望本文的分享对您有所帮助。