如何判断信息流广告的效果好不好！

白花花的的银子流出以后，让推广人员真正睡不着的时候才刚刚开始，最近几个月装修旺季，半夜也总是睡不安稳，生怕钱花出去后没有效果。

半夜都起身看看账户，没什么异常才去睡回笼觉。以下分享几个常用的数据分析方法。

观察转化率趋势变化

把GA目标代码部署到注册按钮后，便能很方便的每天观察转化率变化趋势，如果转化率有异常的情况下下，便开始复盘寻找原因。

从上图曲线可以看出，2月底转化率开始有明显下滑趋势，我便会根据下面的分析模板去思考，到底是页面转化率降低了，还是整理流量质量开始下降。

通过GA实验功能，对页面进行A/B测试

在实际工作中，单一渠道的转化率偏低，是经常发生的事情，但如果只要转化率低就更换页面观察效果，其实是不够科学的办法，更加常用的方案，是把新策划的页面和旧版页面，以50%分流的方式，对页面进行A/B测试，在连续投放一周以后，就能明天通过数据了解具体哪版着陆页对应该渠道的转化率更高。

利用GA实验功能，便能很好的实现这个目的。

热力图监测

但在大流量引入的情况下，还需要对页面转化率进行微迭代，哪怕只要提升0.5%的转化率，都可能直接节省好几十万的推广费用，我选择利用ptengine进行热力图监测。比如这个页面，用户在浏览到第二屏便从61%流失剩下17%了，客户为什么会如此快速的流失，是否因为过早引入转化板块，引起用户反感？用户停留时间最长的两个板块分别是头图和设计案例板块，是否可以考虑把用户关心的内容往上移？带着这个假设进行调整，便可对页面进行微迭代，把假设得以验证。

从对用户画像假设到最终结果验证修正用户画像，是一个不断循环的正反馈。随着投放时间增加，对受众人群的把握度便会越来越高，你也就从一个简单的执行，变成掌握公司核心资源的人啦，因为带着这些验证结果进行投放，分分钟便可替公司节省几十万推广费用，老板完全不会舍得你离开~