超全！信息流数据分析方法集锦，有了它还愁转化吗？（信息流怎么分析数据）思维导图

像这类词，大都集中在品牌词等，且它属于优质词的一类，针对较为优秀的词可以进行放量操作

例如：加词、提价、放匹配等等。

像这类词，主要集中在产品词和行业大词。

点击成本高，往往说明点击流量多且杂，这类情况建议有条件地放量操作，即：获取流量的同时，去控制流量的质量。

像这种情况，大多数都为“只点击一次就产生了对话”，我们就以为是优质词，便进行放量操作，但也有可能是意外。

所以，像上述这种情况，应保守放量，等明确情况后在进行大肆放量操作。

指通过每天罗列、收集账户中核心指标数据【消费、展现、点击、抵达、对话、线索、成交】，然后根据核心数据算出一些辅助数据，像【点击率、对话率、点击成本】等，通过将不同周期的数据进行对比，从而发现病种。

比如下图是整理的一个营销流程表。其中，每天的数据变动一目了然，但如果想要分析，又会觉得太过复杂。

所以，便可将数据按照日期分为两个周期，将两个周期进行对比分析。

再看下图，是数据对比后的截图。我们可以轻易看出6.16-6.22与6.9-6.15之间的数据变动，发现其问题。

单一维度分析

指针对不同维度间的数据进行分析，从而确定优化方向。

单一维度主要可分为：产品维度、时段维度、设备维度、地区维度、关键词维度。

以时段维度为例。

我们可将某计划里的时段数据进行分析，从而确定哪个时段转化较好，哪个时段转化较差；然后根据数据修改推广方向。

像下图，可看出15点、14点、19点转化高，那我们便可在这段时间内加大投放力度。

很多时候，我们之所以数据分析难，是因为我们根本不知道怎么做。

而通过对上述数据分析方法的了解，可帮助我们大幅度提升数据分析的效率，明确优化方向。