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广告投放“异常数据”分析

对于电商客户而言,广告投放是进行网络营销的重要手段之一,但很多客户在进行了广告投放后,经常会听到他们这样的抱怨,诸如:投放结果不理想,转化率低,所投入的财力与投放结果不成正比等等,对于这些抱怨声音,你是否也听到过,或是有过相同的经历呢?是不是对这样的结果百思不得其解呢?

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通俗的来说,就是我们所得到的这些数据不准确,或是以偏概全,觉得某些数据很完美,那得到结果应该也是完美的。告诉你,其实你是被某些看似很完美实际却异常的数据给忽悠了,影响广告投放效果的数据指标很多,其中任何一条有异常,都会影响整个投放效果。为什么会有异常数据呢?本期就对这一问题进行分析,欢迎大家关注。

异常数据多样性:

影响广告投放效果的因素很多,如曝光量、点击量、到达量、二跳量、到达率、二跳率、转化量等等,其中任何一个数据都有可能出现异常,进而影响整个投放效果。以点击量为例:(如图)

通过这张图我们可以看到曲线曲折的时候出现在4、6、8这三个月,但这并不能直接下结论正常或是异常,应该看与实际的投放计划是否匹配,包括地域维度、客户端的维度。比如广告主正好是在这三个时间段加大了广告投放力度,那么出现这种情况自然是正常的,反之就是异常。

再有就是结果形式的指标,如CTR、二跳率、转化率等,这些指标一旦变化过大都算是异常,再此我们就不一一列举了,后期将会对这些指标进行专门的分析。

投放是因,异常是果

所谓因果相连,因为投放异常,所以才会出现异常数据这种结果,我们根据异常数据进行分析,从而得知是哪个投放环节出现的问题,进而及时优化投放,避免异常数据。

如何解决屏蔽异常:

我们了解了异常产生的原因,那么如何屏蔽这些异常数据,该如何解决呢?通常来说,发现解决异常问题分两步。

第一步:IP屏蔽,对广告数据,可以通过IP屏蔽一部分。

第二步:进行人工分析,目前这是比较有效的方法,可以从三个方面进行。每个方面我们结合一个案例进行分析。

1.通过基础指标初步判断

p 用户平均点击量、IP平均点击量、用户平均到达量是否正常:一般来说,大于2次,可能存在异常

p 广告到达率是否正常:如果小于活动整体比例,可能存在异常

分析案例示意图:

从图中可以看到“文字链_原创频道9字”这个广告的点击量与到达量相差甚远,从数据表中可知,到达量仅为点击量的39%,很明显点击量存在异常,这时我们就可以对点击量进行分析,查找异常的原因,及时调整优化广告投放的渠道。

2.结合细节数据进行确认

p 地域分布是否存在大部分数据集中在某一个或者个别地域

p 24小时分布是否存在大部分数据集中在某一个时段或者凌晨

p 地域分布或者24小时分布数据不区域定向、时段定向差异较大

分析案例示意图:

如这张图所示,对细节数据的监测分析,发现当点击量数据集中在21-22时,到达量却没明显变化,这就出现了异常数据。

3.通过深度数据进行验证

p 是否存在同一时间同一IP点击多次,或者产生多个转化明细的情况

p 是否存在同一天,同一IP点击量、转化明细量比例较大的情况

p 分析广告点击来源,看是否有大量点击来源和媒体页面不一致

分析案例示意图:

从图中可以发现两个广告的到达量超过千次却未产生任何二跳,同时用户平均到达量大于2次,不难看出这是异常数据。

上述我们分享了解决异常数据的方法,也许有人会问,即使解决屏蔽了这些异常,那如何判断屏蔽的好与坏呢?针对这个问题,我们也请教了资深的顾问,一般而言,目前并没有严格的判断标准,屏蔽后的效果没有好与坏之分,只能说是否能找到异常出现的环节并解决掉,效果如何那是流量本身特点及后续转化的问题。后续我们会继续对广告投放效果进行专门的分析,欢迎大家继续关注!


分享标题:广告投放“异常数据”分析
新闻来源:http://chengdu.cdxwcx.cn/article/cpdjoo.html