不论是在竞价广告，还是在信息流广告中，帐户结构都起到了非常重要的作用。帐户结构直接影响到后期的数据分析，以及优化调整，关系到帐户的产出。帐户结构的重要性不言而喻，那么怎样的帐户结构才是最适合的呢，这里我们来简单一下。
帐户结构主要目的
首先是一个帐户结构的主要思路：利于数据分析，利于优化。
首先是帐户的四个层级：帐户、广告组、计划、创意。创意是最后一个层级，也是会直接展现给用户看到的内容。这四个层级在我们做数据分析当中，都会涉及到，其中内容最多的是创意，创意是我们主要优化的版块。这里面涉及到更多的素材测试，数据效果分析的操作。
这里主要讲帐户结构，数据分析的内容我们后们再另开一篇来分享。
帐户搭建维度
帐户结构需要照顾的内容非常多，大致有几个方面：地域、时段、定向、创意（素材）、产品。那么一个优秀的帐户结构要照顾到的方面就非常多，计算公式大致是这样：
总的数据维度数量 = 地域数 x 时段数 x 定向数 x 创意数 x 产品数。
当然，在实际工作中，我们需要尽量减少一些不必要的维度，降低帐户的复杂度，使帐户清晰，更利于优化。不同行业、不同企业，对于不同维度的关注度并不相同，所以我们需要在实际工作中，总结出更实用的帐户结构。
帐户结构搭建举例：
我们假设有2款产品，2 个测试定向，2个测试创意。那么就有8个细分维度相关的数据要照顾到。
单账户：
帐户 <-> 产品A，广告组 <-> 定向1，广告计划 <-> 创意a
帐户 <-> 产品A，广告组 <-> 定向1，广告计划 <-> 创意b
帐户 <-> 产品A，广告组 <-> 定向2，广告计划 <-> 创意a
帐户 <-> 产品A，广告组 <-> 定向2，广告计划 <-> 创意b
帐户 <-> 产品B，广告组 <-> 定向1，广告计划 <-> 创意a
帐户 <-> 产品B，广告组 <-> 定向1，广告计划 <-> 创意b
帐户 <-> 产品B，广告组 <-> 定向2，广告计划 <-> 创意a
帐户 <-> 产品B，广告组 <-> 定向2，广告计划 <-> 创意b
多账户策略：
采用多帐户推广，使帐户操作更加灵活，拥有更多的操作空间。
假设我的有更复杂的需求：我们要推广2个产品，2个地域，2个定向，2个创意。
那么数据分析维度大致就有了 16 个维度，总体的复杂度增加了，我们也可以拥有更加细分的数据分析。
帐户1，产品A <-> 定向1，广告组 <-> 地域1，广告计划 <-> 创意a
帐户1，产品A <-> 定向1，广告组 <-> 地域2，广告计划 <-> 创意a
帐户1，产品A <-> 定向1，广告组 <-> 地域1，广告计划 <-> 创意b
帐户1，产品A <-> 定向1，广告组 <-> 地域2，广告计划 <-> 创意b
帐户1，产品A <-> 定向2，广告组 <-> 地域1，广告计划 <-> 创意a
帐户1，产品A <-> 定向2，广告组 <-> 地域2，广告计划 <-> 创意a
帐户1，产品A <-> 定向2，广告组 <-> 地域1，广告计划 <-> 创意b
帐户1，产品A <-> 定向2，广告组 <-> 地域2，广告计划 <-> 创意b
帐户2，产品B （这里省略了，结构与上类似）
物料命名：
在物料的命名中，我们可以采用自己的结构，比如：产品+定向+创意，这样的结构，既利于我们做数据分析，也能让我们在做优化操作时，一眼就找到对应的物料。
清晰帐户结果的好处
拥有良好的账户结构，可以提升我们操作帐户的效率。当我们要做数据分析时，可以更准确快速的提取到相关的原始数据。
帐户结构并不是非常复杂的一个版块，但是很容易被优化忽视其作用。导致帐户非常混乱，随着后期操作越来越多，帐户已经面目全非，连优化人员自己也找不到特定的内容了。更不用说数据分析和问题排查了。
数据分析是推广中非常重要的工作，自我们搭建帐户开始，就需要经常做数据分析。有良好的帐户结构，这项工作做起来也是非常轻松愉快的。后面我们再开一篇来分享。
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