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数据运营笔记:广告投放的数据思路

qinzhiqiang 06-06 7:14 186次浏览
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为什么这里增加了“下载所用网络占比”?

原因是在下载完成到安装,这两个事件属于APP应用市场的原生事件,开发者无法主动采集,但我们依然关心这其中的转化步骤,主要是担心用户如果处于较差网络环境下,下载行为可能会被终止,因此这里用了“所用网络占比”这样的辅助字段数据。

这里的辅助字段数据主要是为了优化转化效果所做的准备。确定了目标,我们第二步就可以做投放过程的数据记录了。

做这一部分的数据记录,主要的目的,一是为了复盘的时候方便做分析对比,二是为了优化迭代的时候更有方向。

根据埃里克·莱斯的《精益创业》中的观点:每一次的实验迭代,其实都是为了得到一个经证实的认知。

应用在推广投放体系下,每一次投放策略的设计,都是为了验证一个投放策略的有效性,是为了提升效果产出。

这个环节是一个多路分支,我们需要做一些版本记录广告投放策略,以便更好的定位问题。过程图大致如下:

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记录过程表2为:

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(表2广告投放策略记录)

*根据投放方式的不同,可能记录的方式也会略有不同

**具体的策略信息可以在详表中展开记录

然后把表1的效果数据映射在表2之后,得到一条投放活动的完整记录。然后就可以通过数据来验证具体的投放策略的有效性了。

验证目标是怎样的投放策略,这一点需要在投放开始前就规划好,这样数据分析的时候才能得到有效的结论。

对于搜集到的众多详细数据,我们接下来就可以做一些数据上的结果分析了。

首先,我们可能想验证的是投放素材对渠道1的banner-1的影响广告投放策略,那么,我们把表2中渠道1单独拿出来,可以得到如下表格:

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(表3.投放素材对渠道1的banner-1的影响)

如果我们想比较渠道1上Banner和Feeds流的差别,我们可以得到:

我们也可以针对人群定向投放效果、不同的投放时间,乃至渠道效果质量对比等多个维度进行数据分析,通过数据来验证我们的策略,优化投入产出比。

所以,虽然说投放的姿势有千千万,但效果路径总是相似的。

如果你有丰富多彩的投放策略,不用急,不要慌,把路径理出来,控制策略的版本,采用A/B TEST等加快验证迭代速度,最终得到有效的投放策略与最大化的ROI效果。

以上是关于投放效果上的数据指标体系分享,相似的分析思路可以复用在不同需求的投放方案中,包括一些线上、线下的运营活动,其实也可以复用这个框架。