信息流推廣多維度分析，在數據中找出問題案關鍵環(huán)節(jié)！對于信息流推廣來說，很多優(yōu)化師操作了一些賬戶之后就會發(fā)現這樣一種情況，發(fā)現數據分析的意義并不是很大，數據分析并不能很直接地解決信息流賬戶中出現的問題。

既然數據分析意義不大，那么為什么還要做數據分析呢?之所以有的優(yōu)化師數據分析效果不大，那是因為他沒有掌握好方法，并不是說我們不需要去數據分析，而是需要從不同的維度來進行拆分，找到哪個環(huán)節(jié)出了問題，那么信息流賬戶該如何進行多維度數據分析呢?

多維度數據分析——賬戶維度

拿到一個信息流推廣賬戶之后，先看信息流賬戶層級的分日報告，拉出最近14天，半個月的數據，看流量每天有什么變化，大概的平均的點擊率在多少，點擊率在多少的時候效果比較好，均價和千次展現消費在多少的時候展現效果比較好。首先找出賬戶流量變動的大方向，找出變動的指數，點擊率下降了還是均價上升了。

展現量對應你的曝光;點擊率對應你的創(chuàng)意;均價和千次展現消費對應你流量的質量;轉化率對應你流量的質量和頁面。

數據分析要點：分析流量大方向，找出變動指數。

展現量、點擊率、均價/千次展現、轉化率。

多維度數據分析——單元維度

找出變動的指數之后再去信息流賬戶中，找出你變化最大的那一個單元。這一天效果變差了，那么肯定會有一個單元，他是變動最大的，它昨天效果比較好，今天變差了，那么我們就要重點去分析這個單元的版位數據，包括版位、年齡、性別、地區(qū)，看一下這些大方向。

比如app轉化成本太高，想要降低成本該怎么辦?可以去分析一下，哪些地區(qū)，哪些年齡性別，消費是比較大的。這些方向上人比較少，我們就可以把這些大方向排除掉。

甚至是說碰到惡意點擊，可以看一下這是哪個地區(qū)的?哪個城市?來的ip或者來的消費比較大但是轉化特別少，那么就把這個地區(qū)城市排除掉。

數據分析要點：版位、年齡，性別，地區(qū)

查看主要消費人群是否為行業(yè)受眾人群。如果排除掉之后，這些都沒有問題(版位、年齡、性別、地區(qū))，那么你就就要來分析信息流賬戶的意圖詞或者是興趣分類。

多維度數據分析——意圖詞

意圖詞是否和你信息流推廣的行業(yè)相關，是否有那些很長的長尾詞。當你消費最大的幾個意圖詞中，有一個長尾詞特別長，你會發(fā)現你的信息流推廣賬戶波動會比較大。那么很可能就是這個長尾詞出現了問題。你可以選擇刪掉這個詞，來保證轉化。分析意圖詞詞是否跟我們的行業(yè)相關。特別不相關的詞，消費比較大的，那么可以刪掉。

數據分析要點：分析信息流賬戶主要消費意圖詞(前10~30個)是否為行業(yè)高意向相關意圖詞。

多維度數據分析——興趣分類

你添加新興趣的時候，前期基本上都是只添加跟信息流推廣產品行業(yè)相關的幾類，不會太多3~5類。所以消費的基本上都是跟你行業(yè)相關的分類，這時去刪掉它不合適。所以除非是添加了很多興趣的，數據分析時才會去分析興趣分類;如果你只是添加了很少類的興趣分類，那么就去重點優(yōu)化你的創(chuàng)意。

數據分析要點：通過調整主要消費的興趣分類調整單元的流量方向。

當信息流賬戶出現問題不知道怎么解決時，多維度數據分析是個很好的解決方法，你可以從賬戶層級到單元層級，再到細節(jié)定向的意圖詞和興趣層級，多維度進行分析，找出賬戶問題所在，逐步進行解決。

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