信息流推动多维度分析，找出数据中问题案例的关键环节！对于信息流推广，很多优化人员在操作一些账户后会发现这样的情况，发现数据分析的意义并不大，数据分析并不能直接解决信息流账户中的问题。
既然数据分析意义不大，为什么还要做数据分析？一些优化人员数据分析不有效的原因是因为他们没有很好地掌握方法。并不是不需要分析数据，而是需要从不同维度进行拆分，找出哪个环节出了问题。那么，信息流账户应该如何进行多维数据分析呢？
多维数据分析-账户维度
拿到信息流推广账号后，先看信息流账号级别的日报表，拉出最近14天半个月的数据，看看每天的流量变化是什么，大概的平均点击率是多少，什么时候点击率比较好，什么时候显示消费的均价和千倍比较好。首先，找出账户流量变化的大致方向，找出变化的指标，点击率下降还是均价上升。
曝光对应你的曝光；点击率对应你的创造力；均价和千次展示消费对应你的流量质量；转化率对应于你的流量质量和页面。
数据分析要点:分析交通大方向，找出变化指数。
展示量、点击率、均价/千次展示、转化率。
多维数据分析-单位维度
找出变化的指数，然后转到信息流账户，找出哪个单位变化最大。这一天效果越来越差，所以肯定会有一个单位，变化最大。昨天效果不错，但今天越来越差了。然后要重点分析这个单位的职位数据，包括职位、年龄、性别、地域，看看这些大概的方向。
比如app的转换成本太高。想降低成本怎么办？我们可以分析哪些地区，年龄性别，消费比较大。这些方向的人比较少，可以排除这些大概的方向。
即使遇到恶意点击，你能看到它属于哪个区域吗？哪个城市？如果入局ip或入局消费比较大但转化率特别小，那么这个地区的城市应该排除在外。
数据分析要点:版本位置、年龄、性别和地区
检查主要消费群体是否为行业受众。如果排除后没有问题(版本位置、年龄、性别、地区)，那么就要分析信息流账号的意向词或兴趣分类。
多维数据分析-意向词
意向词和你信息流的行业相关吗有长尾词吗？当你花了最多的意向词，其中一个长尾词特别长的时候，你会发现你的信息流推广账号会波动很大。那么很可能这个长尾词有问题。你可以选择删除这个词来保证转换。分析意向词是否与我们的行业相关。特别不相关的词，花费很大，可以删掉。
数据分析要点:分析信息流账户中的主要消费意向词(前10~30个词)是否为高行业意向的相关意向词。
多维数据分析-兴趣分类
添加新兴趣时，前期基本上只添加几个与信息流推广产品行业相关的类别，不会有太多3~5个类别。所以消费基本上是一个和你行业相关的分类，这个时候删除是不合适的。因此，除非增加很多兴趣，否则在数据分析中会分析兴趣分类；如果你只增加了几个兴趣类别，那就专注于优化你的想法。
数据分析要点:通过调整主要消费的兴趣分类来调整单位的流向。
当信息流账户问题不知道如何解决时，多维数据分析是一个很好的解决方案。可以从账户层面到单位层面，再到细节导向的意向词和兴趣层面进行多维度分析，找出账户问题，逐步解决。
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作者：徐州百都网络 | 来源：[db:出处] | 发布于：2022-01-19 18:11:21