信息流数据分析之定向效果分析

数据分析是建立在前期搭建的账户基础上，账户的搭建的几个方法，另一篇我们已经分享过。

不少优化人员觉得数据分析太难，它不像竞价推广，可以直接导出数据做分析，找到物料转化的好坏。信息流的优化分析有自身的特点，而且相对竞价来说，在熟悉操作后，这个分析的难度要更低一些的。做好数据分析，我们的工作就非常简单了，后面只要跟着分析结果，逐步优化调整，就能够有不错的效果。

定向效果分析

定向在信息流优化中有非常多的设置，这比竞价推广中的定向方式复杂了很多。

但我们只需要关注一些主要的，对我们影响最大的定向做分析。更多的定向在我们前期帐户测试的时候，就可以把影响非常小的项排除在分析之外。

定向的大致选项有：年龄、性别、兴趣爱好、地域、商圈、设备、网络、手机品牌、运营商、自定义人群包。

在做目标人群画像时可以排队一些定向，比如目标用户必须是未成年，那么就需要把已成年用户排队掉；如果应用只能在特定设备上运营，那么就需要排除其它设备。

在我们做数据分析的时候，也会观察到，有的定向是不必要去关注他的。假如，一个定向，它的用户转化率是50%，那么这个定向就不用单独去分析。例如，性别，如果男女用户各自的的转化率都基本接近，那么性别这一块我们就不需要特别关注。投放的时候保持两种性别都投放即可。

假如我们发现，在某一个地域，转化效果特别差，相较于其它地域低了非常多，而且成本已经不能接受，那么我们就需要单独分析。首先第一考虑的肯定是有没有提升空间，我们需要找更多数据，从其它同行或者相关行业数据，详细分析。然后尝试一段时间，看一看效果，如果尽力了，那就可以直接放弃这个地域。当然，这需要我们对这个优化操作价值的判断，如果没有优化价值，那么直接放弃也是可以的。

找出优质的定向，效果最差的定向，是基本的操作。在分析中，找到具有潜在价值，但在我们的投放过程中没有注意到的部分，也是一个非常有价值的内容。