广告投放的数据分析之细节决定成败

广告投放的成功与否，往往取决于细节。投放过程中涉及到的细节很多，今天老杨sem博客想谈谈与数据相关的部分。广告投放的整个过程实际上是围绕“数据”进行优化的，目标是实现团队或个人的既定目标。

昨天，一位同事找我帮忙查看她的账户数据，希望能找到成本较高的规律，提前进行预判。她反馈当前成本波动较大，并且高成本的天数较多。她提供了一张数据表，我仔细分析后发现，整体数据有些混乱，因为她整理的数据样本并未将广告投放前端的完整链路数据排列清晰，部分数据也未包含在内。B站的投放链路指标相对复杂，沟通后我们重新调整了数据。然而，调整后的数据并不是我们日常用于优化的常见数据，这样的分析可能会导致“失真”。

这张表格展示了一个月内所有广告计划的消耗数据。试图通过这些数据挖掘出投放规律，提前预测转化成本的高低并避免无效投放，实际上难度非常大。问题在于，表格中的数据已混杂了不同的情况，包括无效投放、高成本以及达标数据等，且这些情况交错出现，导致难以得出统一的规律。

因此，这种数据分析方式很难抓住核心问题，甚至会出现自相矛盾的规律，让人无从下手。之前我提到过，数据分析不能仅看整体数据，而是要自上而下分阶段、逐条分析。只有这样，才能找出正确的规律。如果没有按照这些步骤逐步拆解数据，很难获得准确的归因，最终也无法有效解决广告投放的优化问题。

通过这个案例，我们可以得出以下结论：

1. 广告投放要做好，必须依赖正确的数据分析和归因。
2. 数据分析不仅仅局限于转化成本和ROI，还需要深入分析CTR、CVR等多维度数据。如果要找出更多规律，必须结合更多的指标、广告组、计划，甚至素材等信息。
3. 数据分析需要分不同的时间段进行，不能一概而论。
4. 广告投放的数据分析既要考虑多维度的指标，也要基于最基础的数据层面，避免过多干扰因素。在上述案例中，一个月的计划数据以及各类不同的指标数据掺杂在一起，使得很难得出客观的结论，从而无法为广告投放提供有效的指导。

实际上，这不仅仅是关于数据的细节处理，更是一套系统的投放运营和问题分析方法论。