广告投放数据分析怎么做 3个方面做好数据分析
互联网时代，信息流广告越来越多。而信息流广告的投放是基于大数据的测算，同样的数据，不同的解读方式，在投放引导上会产生不同的效果。那么，如何正确解读数据就成了至关重要的事情
互联网时代，信息流广告越来越多。而信息流广告的投放是基于大数据的测算，同样的数据，不同的解读方式，在投放引导上会产生不同的效果。
那么，如何正确解读数据就成了至关重要的事情。
在分析数据的时候，我们经常会面临这样五种乱象。
1。数据欺诈
最常见最简单的数据乱象就是数据造假。
在广告效果不好的时候，为了满足广告主，让广告主满意，继续投放广告，投放方会人为干预数据，从展示量到点击量，对数据进行美化，从而促使广告主继续投放广告。
随着数据造假的情况越来越常态化，更多的广告主开始对广告进行监控。
那么，当我们不监控广告时，我们如何识别数据欺诈呢？
首先可以了解和分析自己行业的市场，和同行业的数据进行对比。如果数据很好，就需要问发布者了。支撑数据这么好的原因是什么？是想法很好，还是定位特别准？得到更多的回复，再考虑是否有继续发货的必要。
然后在知道发射背景的情况下，通过各项指标之间的耦合关系，对数据进行分析。
在数据分析中，每个数据不是独立的，而是相互影响的。比如落地页影响用户转化，转化率高。我们会觉得登陆页设计的不错。但如果转化率很好，进入登陆页面的用户几乎没有停留在登陆页面，显然说明数据有问题。点击登陆页面后立即实现转化的现象几乎不会出现在信息流广告中。
最后，我们还可以参考其他分析方法来识别数据。比如每天的数据峰值都是在上班和下班的时候，但是突然出现在某天凌晨两三点钟。这时候我们就要分析这个异常数据，了解它出现的原因。很多数据是有规律分布的。如果有异常数据，要引起重视。
2。指标的不同定义
所谓指数，就是解释总体数量特征的概念。
很多公司都有自己的KPI投放指标，比如:通过现金量、点击量、转化率等。作为衡量信息流广告投放效果的指标。
然而，指标的制定只能在某些前提条件下确定。一般是对时间、地点、范围等进行汇总后计算。
比如电商通常会有一个日活跃和月活跃的指标。虽然名字一样，但是标准不一样。电子商务的松散定义是只要用户点击进入。更严格的定义是点击进入后，购买才会被统计，而更严格的是要求用户确认收货后才被视为活跃用户。因为标准不一样，所以无法比较。只有指标定义一致，才能进行比较和讨论。
3。隐藏关键信息
当别人试图说服你接受某个指标时，往往是关键信息被隐藏了。
比如某公司管理层通过对标的方式给广告定了一个KPI，说某公司的ROI可以达到1: 10。我们也会这么做，甚至我们比他更优秀，所以我们不得不这么做。
但是，我们根本不知道同行为什么会取得这样的成绩。有没有大规模推广，还是选择了新媒体？在什么都不懂的情况下，如何赶超？
如果不知道推出的背景，只看到推出的结果，就盲目跟进，会给优化器带来很大的困难。
同时，在数据报告中，有各种影响指标的因素。例如，该数据的增长是自然增长还是由于已经完成的活动？是价格问题还是品牌问题？因素不同，评价标准也不同。
比如618期间，一个商人说他业绩很好，一天销量6700万。这个时候我们肯定会觉得他的表现很好。
但他可能没有告诉你，后续回报率高达25%。回报率可以说是一个关键指标。卖不卖很重要，但最重要的是用户接受和付费。忽略关键背景，只告诉你销量。这样的数据毫无意义。
所以，当我们看到一个指标很好或者很差的时候，不要急于下结论，要明确关键的背景信息，这样才能正确解读信息，做出正确的决策。
4，乱搞因果关系
昨天给大家分享的文章中，吸尘器用地毯作为关键词，结果投放效果并不好。这是因为因果关系不成立。
我们在解读数据的时候，往往只看到数据与数据之间的表面关系，而没有探究事物之间的本质关系，以至于混淆了因果关系和相关关系，做出了错误的投放决策。
所以在做广告的时候，单纯的认定某一个因素影响购买行为是错误的。我们需要了解影响目标客户的所有相关因素，找到最根本的因素，有针对性地进行创意设计，才能更准确地将广告信息传递给用户。
5。将零件作为一个整体
我们已经说过，影响数据的因素有很多，但是我们在分析数据的时候，往往会看到一个或者几个变量，认为数据变化的原因在于一个或者几个方面。这种方法得到的结果通常是片面的。
对于投放效果的评价，要考虑很多因素。
从对产品感兴趣，到收集产品信息，对比产品品牌，最后进行购买，需要经历很多步骤，也会看到很多产品广告信息，并被这些信息所影响，但我们并没有为这些信息付费。那么，这些信息是否没有存在的价值呢？
当然不是。当初我们想购买这款产品是因为其中一个广告的影响，在各种广告信息的共同作用下，最终做出了购买行为。换句话说，我们的购买决策不仅仅受最后一个广告的影响，媒体之间是有互动关系的。
做过电商的朋友应该都有这样的经历。我们认为一些低投资回报率的广告毫无用处。去掉它们可以节省一些广告费，结果发现几个ROI很好的广告渠道突然就不好了。这是因为在用户转化的过程中，不同的渠道广告发挥的作用不同。
有些广告是为了建立品牌意识，有些品牌是为了加强用户的品牌意识，有些是为了促进销售。不同的广告有不同的投放要求。
片面评价一个渠道的投放效果不好，不符合消费者的行为规律。
所以在评估数据的时候，需要从多方面去思考，看看这个广告是不是触发用户购买行为的某个因素。如果经过分析，发现不能带来任何帮助，再考虑是否取消投放。不要单纯以转化率为评价标准，草率决定。
结合以上情况，这里给出三点数据分析建议，希望对你有所帮助。
1。永远不要预设立场
解读数据时，不预设立场是最基本的要求。
当我们在数据解读中预设自己的立场时，可能只会统计我们想统计的来证明自己的观点，而不会进行更全面的数据分析。
比如当我们认为红色车的司机是女的，我们看到红色车就会关注司机是不是女的。当我们看到司机是女的，就会不自觉地强化自己的观念。
但数据分析不是用数据证明自己已有的观点，而是从数据中寻找KPI突破的方向和重点。
所以在分析数据的时候，一定要保持中立的态度，保持严谨的行为习惯，客观的评价分析数据，洞察工作中存在的问题。
2。从营销的角度看数据
在进行数据分析时，要从营销的角度来看待数据分析的作用。
当信息流广告的转化效果不好的时候，不要一味的从展示量和点击量上找问题，而是要学会认清什么是当前广告行为有效的前提。
比如一个皮鞋厂的老板，为了销售，投放信息流广告。中间他对信息流广告进行了几次优化，投入了几万块钱，最后的结果却很惨淡。
从推出来看，这个老板已经竭尽所能，但进展甚微。
从营销的角度，可以找到原因。
皮鞋行业属于整体产能过剩的行业，这个老板投放的信息流广告只是把产品传播给消费者。这种方法在生产力落后的时代自然有很好的效果，但是现在这种业务的竞争对手已经提前把产品铺开给客户了，他们会先来先买。所以这个时候单纯靠配货是无法达到销售目标的。只有找到新的品类差异化方向，通过调查分析抢占市场，才能转化大量用户。
3。对数据保持敏感
在给定数据的情况下，分析师解读数据的能力是影响数据功能的主要因素。
所以分析师在分析数据的时候，一定要对数据变化敏感，更要对数据变化背后的原因敏感。
比如我们经常看到一些app在初期给用户提供非常大的补贴，但是有些app越做越大，有些则逐渐消失。同样的做法，结果却不一样的原因是什么？
如果只看推广前期的转化分析，不会有什么收获，因为结果是一样的。但如果深入挖掘用户首次使用后的行为，就会发现，任何一个大APP，他的用户都会自发的引入，主动为APP引流；但是，没有所谓的机会不好，或者效果很差。
所以在分析数据的时候，要保持敏感的好奇心，多问几个理由:
为什么会这样？为什么登陆页面是这样设计的？为什么和预期相差这么大？造成这种结果的原因是什么？……
只有比别人更快更准的找到突破点，才能更合理的利用这些信息，指导接下来的营销活动，促进更高效的市场渗透。
