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SEM竞价数据报表及问题分析思路(干货)


账户数据统计分析作为竞价中最为重要最为核心的一阶段工作,很多竞价员曾经在这一阶段中迷失过,困惑过。到底我该怎么去统计数据?怎么去分析数据?怎么去根据数据来调整账户?这无疑来说是成为很多竞价人员心中最为头疼,最为棘手的事情了。

通常账户后台中的数据是给人感觉多又杂。 “多”指的是数据量过于庞大;“杂”指的是数据过于复杂性。

一个账户在日常管理中你少不了要做的这几份数据:

一、各个推广平台的汇总数据

blob.png

(图一)

“展现量”指的是在推广平台上曝光量
“点击量”就是给网站带来的流量
“消费”指投入的推广费用
“点击率”=点击/展现
“点击均价”指点击一次所支付的平均费用
“转化”指投入的消费所带来的回报
“转化成本”=总消费/转化

点评:这份数据不止是要做着给自己看,领导更要看,这是份评估账户推广效果的一份汇总数据,记录着账户中每日的总消费以及投资回报率,是每日必做的一份数据。

二、每个推广账户的病种分类转化数据

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(图二)

点评:如果你对账户中的计划和单元进行了一个病种标注,那这份数据是很容易实现出来的。某个病种每天消费多少?点击多少?转化多少?当领导这样问你的时候,你不要才想着去统计这份数据,这份数据不是做给领导看的,而是自己在分析账户时,真正需要去认真看待的一份数据。

三、每个推广账户的病种地区转化数据

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(图三)

点评:如果你账户是全国推广,是很有必要每周将各个推广地区的投放情况进行一次数据统计的。作为一名精细化竞价推广专员,每月上级给出一个总的推广费用,你是否会将这些推广费用事先划分到各个推广地区去,a地区划分多少费用投放?b地区划分多少费用投放?以及每个地区所投放的病种分别划分多少费用投放?以及后期你要根据一份地区数据来跟踪好这些数据,做好反馈和调整。

数据统计虽然复杂,但是如果你对竞价有这种专研琢磨的精神,这些数据统计都不在话下,当然你还会挖掘统计到更有价值的数据,这也是我们做竞价的精髓之一。

从账户一个汇总的数据也就是第一份数据(图一);一个推广平台总的消费,我们知道了;但是这个总的消费是怎么来的,于是我们将第一份数据进行了分解统计也就是统计出了第二份数据(图二)。

因为第一份数据只能看出一个总体的数据,不能满足我们对数据的深度需求。下面我们就来说说数据分析,但前提是我们要把数据统计出来,后面才能有路劲去分析。我们以(图二)病种数据的“消费和转化”去深度分析和思考要点。

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(图二)

数据分析思路要点

一、高消费高转化病种分析方向

1.高消费高转化的病种为什么消费那么多?分别是那些词在消费?成本是否在可控范围之内?

2.高消费高转化的病种分别是那些词产生转化?我们能否让这些产生转化的词继续保留转化下去?让高消费高转化的病种继续保持高转化?

3.高消费的病种是不是我们主推的病种?(领导一直强调我们主推的病种一定要去加大推,因为这样的病种带来的利润很高)。

4.高消费高转化的病种里面是否包括一部分有消费无转化的关键词?我们是否找出高消费无转化的词做好调整;让高消费高转化的病种成本更低。

二、高消费低转化病种分析方向

1.高消费低转化的病种为什么消费那么多?是那些词在消费?为什么这些消费的词没有产生转化?我要怎么去调整好这些高消费无转化的词?

2.高消费低转化的病种是那些词产生转化?我们能否让这些产生转化的词继续保留转化下去?让高消费低转化的病种成本能够在正常的范围之内?

3.以及高消费低转化的病种是不是我们主推的病种?我们是否考虑将高消费低转化的病种转化成本先压低下去?能让一个总体的数据成本能更低些?

三、低消费高转化病种分析方向

1.低消费高转化的病种分别是那些词产生转化?为什么这类病种消费这么点就能产生这么多转化?

2.低消费高转化的病种我们是否将这类病种进一步加大扩展投放,让这些低消费高转化的病种能带来更多转化?

四、低消费低转化病种分析方向

1.低消费低转化的病种转化成本是否在正常范围之类?又分别是那些词在消费?产生转化的词又是那些?

2.低消费低转化的病种在接下来我们该怎么去做好优化和调整工作,能让这类病种发挥出最大的存在价值?这些我们都要去深度思考和规划总结。

上面我们分别通过四个方向点进行了深度分析和思考。总的分析方向就是告诉我们,有消费的病种为什么消费那么多?有转化的病种怎么让这些病种继续保留转化?以及我们该怎么对这些病种做好优化及管理工作?最简单明了的几点。

通过以上一系列数据统计分析之后,你还会觉得做竞价数据统计分析还是件很难的事情吗?

本文作者:胡文强(QQ 2716551057)

4条评论
请回答20171121 2017-11-22 14:00:01 回复

回复 张凯: 少写一个0

张凯 2017-06-30 10:33:11 回复

第一张图 我想问18日的数据有可能反生了什么导致的

尼古拉斯曲 2017-08-03 14:10:00 回复

回复 张凯: 18号的消耗,有可能是少写了一个0

张凯 2017-06-30 10:33:11 回复

第一张图 我想问18日的数据有可能反生了什么导致的

张凯 2017-06-30 10:34:40 回复

会不会是有可能暂停了高消高转的关键词,拓展了低消低转,但是后期又恢复到之前的,不太明白

张凯 2017-06-30 10:33:11 回复

第一张图 我想问18日的数据有可能反生了什么导致的

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