信息流广告学习博客数据分析是优化师最看重的工作技能，数据分析帮助优化师快速定位问题，寻找增长破局点，数据分析能力好坏，决定着优化师是否是在做无用功。
但很多优化师都觉得做数据分析太难，它不像竞价行业，只需要通过数据分析得出表格，找出那个词转化好进行优化，成本比竞价更高。
如果你也在优化账户的时候感到迷茫，不知如何下手，那么你需要一些正确的数据分析方法，让你的推广工作事半功倍。
所以今天就给大家介绍两种数据分析的方法。
数据分析 | 对比分析法
单纯的看数据值是没有任何意义的，我们无法判断其好与坏，只有通过对投放数据的对比，查找差异，判断其好与坏，最终做合理调整。
比如可以时间做维度，通过同比和环比两种方法对比数据效果：
1)同比：如2021年4月第一周与2021年3月第一周相比较
同比增长率=(本期数–同期数)÷同期数×100%
2)环比：如2021年4月与2021年3月相比较。
环比增长率=(本期数–上期数)÷上期数×100%
通过对比分析，发现异常数据后需进一步挖掘异常原因所在。
比如，某天数据较昨天较差，是什么原因造成的呢?是某个时间段数据较差，还是某个人群定向不够精准?又或者是调整了流量位导致效果变差?
因此需要第二种分析方法——细分数据。
数据分析 | 数据细分法
细分是为了更深一步的对比，在不同的维度进行数据分析，得出更合理、公正的数据。
具体的可细分维度包括：
受众人群细分：根据用户年龄、性别、兴趣爱好等进行细分。如细分男性用户和女性用户、细分房产和汽车兴趣相关用户。
时间细分：针对不同时间维度进行细分。
创意细分：针对创意样式、多套创意内容进行细分。
流量位细分：针对流量位进行数据细分。
其他维度细分：如落地页、操作系统等维度。
然后可以在这些维度和指标上，做横比和纵比进行数据分析。
1)横比：通过对同维度各个成员的各个指标数据进行比较，即分析广告数据在各个维度的占比情况如何。
比如流量位维度中消耗分布情况，哪个流量位消耗最大，以及对应的点击率与转化率的高低情况。
2)纵比：通过对同一维度成员的同一指标级别在不同时间的趋势走向进行对比。通过时间趋势，可以看出该维度各指标是否达到KPI要求，同时也可直观看出数据异常点，对其进行分析并处理。
比如抖音流量位的CTR、CPA、CPC、次留率等数据随时间的变化情况。
数据分析是推广过程中的最后一步，也是最重要的一步。很多优化师都会反思自己为什么做不好数据分析，答案也许恰是因为你不了解它。
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