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何为优化?便是让好的更好,差的变好的过程。

22959 人参与  2018年07月13日 11:14  分类 : 百度竞价优化  评论

何为优化?便是让好的更好,差的变好的过程。

对于很多竞价员来说,面对错综复杂的数据时,都会觉得无从下手。

其实数据分析不过就是一个细分的过程,通过将数据进行细分,然后针对每个数据指标进行考核。

例如,通过对某关键词报告的各项指标分析,我们发现xx关键词虽然展现和点击很差,但对话率很好;那我们便可对该词进行适当放量操作,万一是个潜力股呢~

所以~今天,,特地分享了一篇数据分析案例向大家详细讲解,帮助大家更为熟悉地了解“如何进行数据分析”。(附:末尾有小惊喜,你要不要看啊)

现在,让咱进入主题~

下图,是某医疗账户6月份的数据。

7.jpg

从中我们会发现,每天的数据相差无几,很难看出具体是哪部分有问题。

所以,在此兔子教大家一个小方法:利用EXCEL表中数据透视表的功能将某两个时间段对比分析。

比如上图,共14天,那我们便可将6.9-6.15与6.16-6.22两周的数据进行对比分析。

结果如下。

6.jpg


通过数据对比,相比上周,我们会发现消费减少,但展现、点击等并没有减少,反而增加,且总线索量也有所提升,证明流量质量有所提升。但对话率却整体下降0.05%,需要我们重点优化。

明确了问题之后,就需要我们去分析问题,使优化更有方向性。

那如何进行分析?此时维度就显得格外关键。通常,我们可将维度分为三类:

大的维度:计划、单元

细节维度:地区、时段、设备、关键词

相关维度:页面、客服

按常理来说,我们往往都是先看大的维度,再看细节维度,最后有必要的话再分析下相关维度。(具体由实际情况而定)

计划维度

先从整体“计划”这个层级进行分析,然后再一步步细分化。

哪些计划效果好?

哪些计划效果差?

哪些计划需要优化?

5.jpg


从图中,我们可以看出:

1. 移动端的血小板减少、白血转化多,成本低但消费少

2. m-血小板减少性紫癜,转化成本高但点击成本低

3. 血液疾病和手机端的骨髓异常综合征,没有转化且消费多

以此确定优化方案:

1. 手机端的血小板减少计划加词,白血计划优化创意或对有转化且低均价的进行提价

2. 对m-血小板减少性紫癜控制流量,根据搜索词对部分进行收匹配

3. 血液疾病计划暂停

4. m-骨髓异常综合征高消费无转化的关键词降价处理


地区维度

明确哪些地区转化好?哪些地区转化差?让好的更好或维持原状,差的进一步分析原因,确定优化方案。

4.jpg


从图中,我们可看出:

1. 湖北地区转化好,转化成本也较低

2. 贵州虽然消费不多,但是没有转化

以此确定优化方案:

1. 湖北地区可增加出价系数0.1

2. 贵州地区降低出价系数0.2


时段维度


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从图中,我们可看出:

1. 15点、14点、19点、22点转化率高,成本低

2. 10点、12点、16点、20点消费高,没有转化

以此确定优化方案:

1. 14点、19点、22点增加出价系数0.1

2. 10点、12点、16点、20点降低出价系数0.1


关键词维度


2.jpg

(6.9-6.22有转化的关键词)

从上图,我们可看出:

1. 有转化的关键词基本集中在意向高的治疗词,意向低的病种、症状、疑问

以此确定优化方案:

1. 对“怎么治”进行放匹配操作,对“好治吗”进行创意优化


1.jpg

(6.9-6.22无转化的关键词)


从上图,我们可看出:

1. 血小板的减少的“怎么办”单元,血小板减少性紫癜的“危害”“方法”“怎么办”花费多,没有转化

2. 血液疾病的“医院”花费多、没有转化。以此确定优化方案:

1. 对以上消费高但没转化的关键词进行手量操作:“医院”“方法”降价,“危害”“怎么办”收匹配

2. 再结合搜索词对有消费但没有转化的关键词进行收匹配操作

其实,对于数据分析我们之所以觉得难,是因为它繁杂,让人无从下手。而现在,通过对数据的不断细分,分析数据反而是一目了然的事情。

1. 利用营销流程表进行收集数据,按周期将数据进行对比,发现账户目前存在问题

2. 对维度不断细分,并分析各项指标从而确定优化方案


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