优化师常用的4个Excel函数,解决90%数据分析问题!
推广的关键在于成本控制,很多朋友经常会问我如何去做数据分析,也有不少朋友会问我有没有数据分析类的表格能够更方便有效的去做数据分析。毕竟推广数据里边没有多么复杂的数据源,所以下面讲的函数方法,建议大家看完先收藏,然后拿出来实操几遍,勤加练习,
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推广的关键在于成本控制,很多朋友经常会问我如何去做数据分析,也有不少朋友会问我有没有数据分析类的表格能够更方便有效的去做数据分析。毕竟推广数据里边没有多么复杂的数据源,所以下面讲的函数方法,建议大家看完先收藏,然后拿出来实操几遍,勤加练习,
本篇要给大家分享的是四月份对SEM数据分析的一些新的思考。 在最近工作中,笔者监测的项目数据涵盖9个城市,每个市场的特性在不断去周总结和月总结中,获得一些心得,在这里写下来,希望能给到sem伙伴更多思考。 数据分析其实是个非常大的课题,当你
上篇说了 数据分析的四个准则 ,这篇说下数据分析的指标及指标分析。 在推广中,在账户后台有非常多的数据报告和指标。这其中,哪些是有用的哪些又是没用的呢? 先说下需要常关注的一些重点指标和指标分析: 1、展现 不管是搜索也好信息流也好,展现是
很多朋友想学数据分析,那么就写写自己的数据分析思路,仅供参考。 数据分析其实是个很空的概念,分析一词太大,从理论层面来看,我觉得数据分析首先得有一些准则。即你 该分析什么,主要应该关注什么。就此谈谈自己的看法。 1、二八定律 首先数据分析准
要成为一名优秀的推广运营人员/增长负责人,如果只会投广告而不懂通过分析数据来提高广告的ROI,那是远远不够的,数据分析与优化并不是单纯的看后台数据,而是一门贯穿营销思维和实战的核心技能——透过现象看到本质。 所以这篇文章船长会教大家学会数据
艾奇在线 明星优化师·新写作计划 出品 信息流广告投放常常会遇到账户各种问题,却不知道如何有效的去排除和解决,只能简单操作,比如:控制计划预算,调整计划的出价,频繁新建计划,直接暂停计划,等等,而只有少部分的人知道自己为什么这样操作,这么操
艾奇在线 明星优化师·新写作计划 出品 玩过百度竞价的人都知道,竞价是份花钱的工作,经验都是花钱积累起来的,如何玩好百度竞价,其中一个很核心的关键就是对关键词的掌握。 (账户关键词消费图) 数据有了,但该如何去分析? 以下作为一个长期研究百
本文由艾奇在线 明星优化师·新写作计划 出品 中国文字真的博大精深,标题很拗口,笔者思考和践行了半年以后,最后发现这是可以用在任何人、任何事上的万金油! 我们经常遇到: 消费总是不够! 做数据耗时间!数据表太多了!数据难以落地!我们经常是制
在这个互联网时代,我们把大部分的营销场景都设置在了互联网上。 在互联网上做营销,我们需要有 互联网营销思维 ,它可以帮助我们理清互联网营销的方向、目标、策划、执行等方面的问题。 同样,作为广告优化师在做分析时,也需要有 数据分析思维 。 数
本文由艾奇在线 明星优化师 出品, 点击了解明星优化师招募计划 前面分别跟大家分享了 如何否ip提高ROI 和 如何规避无效流量提升流量质量 两篇文章,今天就接着跟大家分享下如何做数据分析。 数据分析的出发点有很多,比如为了优化账户,提高转
在数据驱动的时代下,凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了,作为运营狗需要掌握一定的数据分析能力,从数据中查找问题,分析问题,解决问题。 那么,数据分析是干嘛的呢?运营如何运用数据分析指导产品优化?数据分析的方法又有哪些?下面就和大家来聊聊数
当年在某互联网公司广告部门向老板们汇报业务动态时,积累了一些小心得,今天分享给大家,供新手,老司机自觉略过。 当时所在部门的业务是广告平台业务,而邮件是比较好的知会老板们业务进展的通信工具。于是向老板们汇报业务的重要进展,监控核心指标变化
做广告优化这么久了,也看过不少广告后台的受众画像,总体来说,对广告数据分析和效果优化的参考价值有限,不过聊胜于无。 究其原因,在于很多广告后台的受众画像数据,只告诉了我们看了广告的这部分人群是什么样的, 而缺失了发生转化的这部分用户的画像数
买量市场在近一两年爆火起来,又在今年迅速进入了激烈竞争的市场格局,现在想要通过买量获得成功,已经没有那么容易了。 但在去年3月上线以来,由傲世堂研发、四九游和掌上纵横联合发行的国漫IP改编手游《葫芦娃》,却通过买量一步步做到了6000万的月
信息流广告究竟该怎么玩?投放数据不理想到底该找谁?为什么点击率很高却没有转化?CPC 很低但激活成本非常高是什么原因?本文带你揭开这几个疑难问题! 在信息流广告日常投放的过程中,我们常会遇到投放数据不理想的情况,这个时候就会有很多人习惯性地
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随着大家越来越重视数据,现在数据部门已经是很多公司尤其是互联网公司的标配了。一个典型的数据部门会包括大数据系统架构师、大数据工程师、实时计算工程师、算法工程师、 ETL 工程师和数据分析师等。 其实 要想组建一个合格的数据部门,并不是一件容
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