有同学在后台抱怨:很久以前投标的时候，有个大神跟我说“如果账目数据不理想，要分三步走:调价、换料、测试”。
就这样，我根本不知道我给百度发了多少钱！直到听了柯南先生的课，我才发现价格调整并不是最好的解决方案。然而，令我惊讶的是，仍然有许多信息流专家非常热衷于这种“涨价”解决方案。
涨价确实能解决问题，但不是万能的。
要有效解决账户数据不理想的问题，提高效果，首先要了解数据的影响因素。
当你打开百度的后台，首先映入眼帘的是三个数据“逐显示、逐点击、逐线索”，这也是我们账户中常见的数据。以这三个数据为例，我们来详细看看这三个数据的影响因素。
显示数量
秀量，简单来说就是创意秀的数量。一般创意呈现主要受三个因素影响。
账户预算。你分配给每个计划和单位的预算的多少会影响他们的流量，因为系统会自动预测预算高的计划对流量的需求更大，然后给出足够的空展示广告。
行业因素。行业是影响流量最大的因素之一，也是不可改变的因素。比如“光棍节”，像建材行业的客户应该深刻体会到什么叫有钱却花不出去~因为电商推介会期间系统把电商行业更多的流量引走了。当然还有其他微量因素，但以上大多是特例~
。CPM (CPM=CPC*CTR*)。是展示量的近亲，也是百度信息流用来衡量一个广告竞争力的重要标准。CPM越高，广告竞争力越高，反之则越低。
点击率
点击量有两个重要的概念，CTR(点击率=点击量/显示量)和CPC(点击价格=消费/点击量)。每个人都想用最低的点击费获得最高的点击率。
。CTR影响因素
广告信息流的CTR前置是系统预测机制——系统会在创意投放前提前预测其CTR。
一般来说，CTR的主要影响因素是定位的准确性、广告创意的吸引力、创意内容与产品的相关性、图片素材的清晰度。
)定向模式的精确度
广告受众的精准度不能太低。虽然对CTR预估影响不大，但对后期投放影响很大。
比如穿上的产品是女性化妆品，我们设定受众性别不限，就会造成男性用户对其不感兴趣，导致整体CTR偏低。
)创意吸引力、相关性和清晰性
创意中的文案和图片不要太官方。毕竟是短资讯平台，偏资讯风格不会让用户感到反感。
但也要注意相关性——即使文案内容新颖，与所投产品的低相关性也会影响CTR预估。图像清晰度是在系统要求的尺寸下，尽可能最大化清晰度，有利于用户体验。
。CPC影响因素
CPC(点击价格)的主要影响因素是行业竞争、竞价和CTR(点击率)。
当竞争对手增多时，大家为了抢占更多的流量，必然会提高广告竞价。
另一个因素是CTR。这时候就需要提到CPM(千显示器成本)了。系统会根据CPM综合判断一个广告的竞争力，从而与其他广告主争夺展示机会。
所以当CTR低的时候，为了保证显示，相应的CPC就会上升，原因也是一样的。
综上所述，广告素材是点击量非常重要的因素，好的素材可以大大提高一个广告的CTR，从而有效降低CPC。
量
线索是指网民进入登陆页面后，在线咨询并留下联系方式的用户数量之和。
说到线索数量，有一个数据是我们必须了解的，线索成本。线索成本=(消耗/线索数量)可以说是大家关心的核心因素。%的广告主会查信息流，线索成本一定是越低越好。
那怎么分析线索成本最清楚呢？
让我们给出一个新的想法。线索成本=消耗/线索数=消耗/(点击量*剩余线索数)，这个数据在这一步是最透彻的。当CPC(点击价格)较低，激活率(leads)较高时，激活成本会较低。
从上图中不难发现，影响线索量的因素主要与创意与承接内容的一致性、落地页面的设计、流量类型的选择、推广周期、定性设置有关。
。创意与创业内容的一致性
承接内容有两种:点击广告后直接下载和进入登陆页面，但逻辑是一样的。
当用户点击一个广告，发现呈现给他的东西与想法不一致时，有很大概率用户会流失。
比如我们的创意文案是“小白免费获取木板行业数据分析报告”，但是登陆页面并没有反映出什么。第一屏是产品介绍，用户想看的不是一个内容，用户很容易流失。
。登陆页面设计
随着移动互联网的成熟，基本不存在广告主的登陆页面在首屏找不到提交按钮的情况。但是按钮配色、位置设计、文案还是需要仔细思考。一个好的登陆页面可以有效提高整体线索留存率。
。选择流量类型
什么行业适合发帖，什么行业适合小白需要慎重考虑。
。推广期
百度的信息流主要是前100，一般流量高峰期是-、-、-。你可以根据大数据慢慢找到属于自己转型的时间段。
。方向设置
这很容易理解，上应用下载课的客户说。
如果产品的主要目标人群是Android，但是计划的平台设置是无限的，也就是Android和IOS都可以看到广告，这将极大地影响最终的数据。
知道了线索量的数据变化逻辑，线索成本的分析逻辑就很清晰了。
不同于大搜索，信息流广告更需要精细化管理。清晰的思维逻辑和正确的优化思路是保证广告投放精准高效的充要条件。
一般情况下，当账户出现异常时，我们可以:
第一步:与之前的投放数据进行对比分析，找出哪部分数据出了问题；
第二步:找出这部分数据的影响因素；
第三步:根据因素制定相应的优化策略并实施。
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作者：admin | 来源： | 发布于：2022-02-28 00:46:57