广告投放数据分析报告，网络广告数据监测分析报告做法急需

本文目录一览

1，网络广告数据监测分析报告做法急需
2，中国广告行业现状及前景分析报告
3，怎样写广告分析报告
4，淘宝平台广告点击数据分析报告
5，如何分析亚马逊ppc广告数据
6，数据分析报告怎么用
7，在DSP广告中怎样进行有效的数据分析以及方法
8，百度推广的数据分析报告怎么写

1，网络广告数据监测分析报告做法急需

在TopBox（智投分析）的数据分析生成的各种图表也可以做为分析报告的一部分啊，其实很简单的，每个Part都有数据、报表呈现，你只要稍微加上一些文字描述一下就OK了。

网络广告数据监测分析报告做法急需

2，中国广告行业现状及前景分析报告

广告行业总体向好，主要品类投放额保持稳定国家市场监管总局最新数据显示，2019年度广告业总体向好，广告经营单位及广告从业人员结构经过调整，逐渐进入良性发展轨道。2019年，中国广告市场总体规模达到8674.28亿元，较2018年增长了8.54%。原因如下：一方面，AI、大数据、智能投放等创新技术的普及应用，不仅创生了一批独角兽营销平台，而且大幅拉低了广告投放门槛，拓宽了广告市场空间。另一方面，2019年主要品类的广告投放额总体保持稳定。网民规模增长，互联网广告成为广告市场发展主导力量目前，中国网民增长进入了一个相对平稳的阶段，互联网在易转化人群和发达地区居民中的普及率已经达到较高水平，下一阶段中国互联网的普及将转向三四线城市及农村地区的居民。目前，随着移动互联网的繁荣发展，移动终端设备价格更低廉、接入互联网更方便等特性，为部分落后地区和难转化人群中的互联网推广工作提供了契机。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2019年6月，我国网民规模达8.54亿，普及率达61.2%，较2018年底提升1.6个百分点。根据《中国互联网广告发展报告》数据显示，2010-2019年我国互联网广告市场呈现出逐年上升的发展趋势，增速呈现下降趋势。2019年我国互联网广告总收入约4367亿元人民币，相较上年增长18.22%，增幅较2018年略有放缓，但仍保持增长的态势。总体来看，随着社交环境趋于成熟及新社交工具的应用，线上线下融合趋于紧密，社交新品牌和基于个性化内容等的小微经济逐渐繁荣，涌现出一批颇为可观的小微品牌，成为广告主阵容的新增量。这不但弥补了大中企业预算缩减带来的广告增量减速，也为互联网广告的持续增长提供了可能。互联网营销冲击传统媒体的同时，也促进了广告市场的创新和产业升级。——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国互联网广告行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

中国广告行业现状及前景分析报告

3，怎样写广告分析报告

广告所针对的主要目标消费者是谁？广告呈现了哪些熟悉的口号和标志？广告显示性别、种族、阶级还有其他的认同点吗？刊登的出版物他的阅读率如何？等等这些问题都是困扰广告投放的主要因素，开元研究是国内从事媒体广告价值研究的机构，下面把他家分析报告的操作步骤分享给大家！步骤/方法分析该广告用了哪些吸引注意的技巧？感官上: 动作、色彩、光线、声音、音乐、视觉（电脑动画或慢动作等）情感上:任何愉悦的联想？包括性、景象、刺激的动作、好笑、家庭温馨、宠物等。思想上：新闻、清单、展现、宣告、、开市、文提、故事、示范、竞赛。有些非语言性的表达（如笑容、声调、诚恳的样子、或表达）谁是目标消费者？是你吗？（假如不是的话，是属於非目标对像、没有兴趣或是对广告具有敌意的一群）广告是否运用了下面几种激发消费者行动的字眼？现在就做、现在就买、行动、加入、抽烟、喝酒、品尝等等。

搜一下：怎样写广告分析报告？

怎样写广告分析报告

4，淘宝平台广告点击数据分析报告

本篇数据分析报告全文约3900字，阅读大约需要10分钟数据源： Ad Display/Click Data on Taobao.com 这是一份淘宝平台的广告展示/点击数据，本次分析需要从这些数据中发现某些规律或者异常，进而给运营团队提出建议评价一个广告效果的指标就是广告的点击人数，可以反映一个广告有多少人愿意点击查看广告的内容，只有广告被点击，后续转化为购买行为才会发生。把广告的点击人数指标拆分：广告点击人数=广告展示数 x 点击率而广告展示数又由广告商品的价格、类别影响；不同人群对不同类别商品有着不同的喜好，从而影响广告的点击率。在广告展示数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。因此本次分析就针对【点击率】这一因素进行分析从“广告”和“用户”两个角度进行分析：原始的数据集中包括三类数据，具体数据对应属性如下：为了方便分析，抽取其中的部分字段作为分析。从raw_sample数据集中抽取：用户ID、广告ID、是否点击从ad_feature数据集中抽取：广告ID、类目ID、广告商品价格从user_profile数据集中抽取：用户ID、年龄层、性别、购物层次将三张数据表，组合到一张表中得到一张记录了用户-广告信息表 1、源数据中还有许多的缺失值，将性别和年龄层字段中为空值的记录删去 2、查看数据中的异常值，并将异常值删去查看广告商品价格字段的属性值范围：还是存在数据值过大的异常值为了方便分析对价格字段进行切分，选取更贴近日常生活的价格在1000元以内的广告记录进行分析切片之后仍保留了751570条记录对于广告商品价格字段，每个广告的商品都有各自的价格，根据价格字段不便于进行统计。新增一个字段“price_class”代表价格的区间。（0-价格在0-100元、1-100-200元、2-200-300元...）将广告按价格分为100元以下、200元以下、300元以下等10类，并计算不同价格区间中广告的点击率情况。从图中发现，所有价格区间商品的点击率都在5%左右，其中广告商品价格在100元以下的广告点击率最高，为5.92%；看到价格较低的广告商品点击率更高，我们一般认为是对价格敏感的浅层用户（免费用户）在这方面的点击率更高，而拥有一定消费行为和消费意识的中层、深层用户（付费用户）则更在意购物时的体验以及商品的质量。为了验证以上说法，我们先假设100元以内的广告商品主要的点击对象是浅层用户，再通过数据验证。查看点击了100元以内的广告商品的用户的用户组成从用户分布可以看出，在点击了100元以内广告商品的用户中，深度用户的比例更高，占比81.6%，而浅层用户的占比则相对少很多。这推翻了我们原来的假设。由于广告的类别数量众多，大部分类别的广告只有1-2次的展示，数据样本太小，因此选取展示数量最多的7个类别进行分析。可以看出类别6261广告的展示数、点击数、点击率均为最高，而类别4385广告的展示数虽然有10000+，但是点击数、点击率却是最低的。计算没有被点击的类别4385广告的商品的平均价格而点击了类别4385广告的商品的平均价格为：两者平均价格都在200-300区间、差异不大。结合分析（1），价格区间在200-300的广告商品点击率平均是在5.29%，而类别4385则只有3.61%。这说明：广告商品价格不是影响类别4385广告点击率的因素先来看看类别4385被哪些用户看到了可以看出，类别4385的广告，主要是被推荐给了男性用户，而男性用户对这类商品的兴趣大于女性。并且女性对这类商品的广告兴趣不高，点击率只有2.75%，是造成类别4385广告点击率低的主要原因。来看看不同年龄段、不同性别的用户点击率有什么差异（年龄字段含义：0:10岁以下、1:10-20岁、2:20-30岁、3:30-40岁、4：40-50岁、5:50-60岁、6：60岁以上）从统计的数据可以看出，类别4385广告的商品主要点击群体是30岁以上男性用户，尤其是60岁以上男性兴趣最高，而女性用户对这类广告商品兴趣低。结合a、b的分析，受30岁以上男性欢迎、价格在200-300的商品，推测是西装、皮鞋类或者烟酒类又或者是家用电器类商品男女比例约为：1：1.6 男女广告点击数的比例约为：1：1.7 因此，总体上女性的点击数要多于男性，但两者的点击率基本一致。可以看出，大部分类别中，女性的广告点击数都要明显大于男性的点击人数。只有类别4385、类别4505，这两个类别的广告，男性的点击人数要超过女性的点击人数。男女之间的主要差异是由类型6261的广告造成的，女性的点击数大约是男性的4倍。不同的用户群体之间用户价值与消费习惯具有一定的差异，对于不同用户群体的广告投放的策略也不同。通过分析不同用户群体对广告点击率有什么关系，来制定不同的投放策略。这里的分析通过K-Means算法来对用户进行聚类，并基于RFM模型来对用户价值进行划分。这里选取用户的购物层次、广告点击率、浏览广告的商品平均价格，这3个指标来作为判断用户价值的标准这里将所有用户分成5类，来代表用户价值的高低。注：三个特征在聚类时都进行了特征的标准化因此，我们可以出：群体5对广告的接受程度最高，非常愿意点击广告。群体2更喜好高价格的商品，对购买高价商品抱有极大兴趣。根据用户在购物深度、点击率、观看广告商品的平均价格3个维度的表现，将用户划分为5类客户。（1）重要保持用户（2）重要发展用户（3）重要挽留用户（4）一般用户（5）低价值用户根据聚类结果，对应上述五类客户类型，进行匹配，得到客户群体的价值排名：根据结果，我们可以发现5类用户的分布如图所示：把上述的分析过程中的小结正例出来，得到分析结论，并综合所有的结论提出建议：

5，如何分析亚马逊ppc广告数据

1. 按时间查看业绩这类亚马逊PPC广告报表可以在亚马逊后台按照年月日查询，显示每一天的广告点击、平均每次点击费用、费用总计等数据。主要是为卖家提供每一天的点击详情。根据这个报表你可以分析出你的产品集中出单的时间，从而调整广告投放的时间段，在相应的高峰期加强广告投放，增加广告预算，然后把广告竞价调高。另外，通过时间查看业绩的报表，可以查看广告异常数据，例如：恶意点击。通过报表及时发现就可以跟进处理，避免浪费广告费用。2. 按SKU查看业绩“按SKU查看业绩”这个亚马逊PPC广告报表，会为卖家展示每个SKU的总点击量、展现量、CTR、总花费以及和平均点击价格。通过这个表格，我们就能够了解每个SKU广告的月度、年度的广告表现和总效果。通过这些数据分析，从而确定下一步优化哪些SKU的广告。3. 广告展示位置“广告展示位置”报告主要是为卖家差看广告活动（Campaign）是否开Bid+的情况。根据Bid+的情况来判断你整个广告活动质量好与不好，从而思考这个广告活动是否需要优化调整。亚马逊PPC广告报表4. 其他ASIN报告在“其他ASIN报告”这个报表中，我们可以查看潜在的爆款。假如，你本来推的是A产品，但是消费者却购买了B款产品，通过这个报表就可以看出你推错产品了，然后根据它列出的其他ASIN来做广告调整，增加某些ASIN的广告或者减少某些ASIN的广告。5. 自动投放报告PPC广告分析的重点来了，前面的几个数据报表实际上都有各自的使用场景，而每周分析广告的核心工作在于分析“自动投放报告”。“自动投放报告”能看到Customer Search Term的报表，也就是客户搜索关键词。换句话说，通过这个报表，你可以知道客户通过搜索什么关键词找到你的广告，从而产生点击的数据。6. 广告活动业绩报表广告活动业绩报表是亚马逊PPC广告报表分析中最大的一个报表也是最为复杂的数据。它为卖家显示的是每一个关键词每一天的点击和转化情况，分析这个报表时，我们可以查看过去60天内，广告活动促成的业绩记录，例如例如展示量、点击量、广告费用等等信息。

6，数据分析报告怎么用

数据分析报告怎么用本文是作者基于自身多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，简单地介绍下数据分析能分析能落地的几点。enjoy~大数据，这个被炒烂了的概念，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，例如网络热词：hadoop+spark，data mining。而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。当然这些是我们的畅想，同时确实也离不开数据分析影响，但是我们有没有停下脚步去想一想，到底大数据怎么去落地呢，怎么去分析?怎么利用数据来去使企业做出决策，例如：广告投放精准化?我们了解什么叫大数据分析么?麦肯锡给大数据定义：“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。“基于我对以上定义的理解，我总结的大数据分析就是，将获取的数据，打通，整合，找寻规律，立即得出决策信息。数据获取我总结的数据源可分类三类：(1)一方数据：用户事实数据例如用户在某金融机构购买的理财产品，时间，哪个出单口，姓名，电话等，或者运营数据，例如某互联金融app，用户操作行为数据(2)二方数据：其实这部分叫做广告投放数据例如，广告展示量，活动页点击量，广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司，三方数据(3)三方数据：行业数据，也叫公开数据例如行协的数据，或者互联网行为数据，例如某互联网公司用户在此网站的行为数据，或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表，以及可采集到线下数据。打通：其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点，我们现实的匹配率很低，例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况，当然运营商数据除外。找寻规律：目标就是数据清理，从非结构化数据变成结构化数据，以便统计，数据探索，找寻规律，形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。立即决策：将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。为什么需要大数据分析?看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，似乎就是我们需要大数据分析的理由现在，大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营，那么问题来了，怎么用数据分析来指导数据决策呢?数据分析的报告思路(本文从移动端的角度进行切入)基于我对数据分析的理解，我将数据报告会分成三大类：市场分析、运营分析、用户行为分析。市场分析由于市场分析一般而言是定性、定量分析，最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量，消费者观点等。这里，我们以移动互联网数据的市场分析为例，通常来说，数据源是公开数据，或者在第三方数据。正如我们所讲，将sdk嵌入开发者应用，就可以收集到安装以及使用列表，那么开发者使用的sdk越多，我们能收集的数据源也越多，这样就可以形成安装app排名，使用app排名，这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思，例如：即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比。那么，这些市场分析的作用呢，一般而言，是对公司市场营销的总结，比如某金融公司kpi是为了获客，他们做了一系列营销，下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量，是否较上个月上升呢?那么我们的竞品表现呢，他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降?我们都可以通过市场分析，竞品分析来观测，但是这部分的观点由于是市场数据，我们只能通过大量的搜寻官网活动，或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关。同时，根据市场的走势图，我们能发现潜在的竞争对手，例如：我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组，即安装xxapp活跃人群也是最高的，因此，无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略运营分析移动互联网提出的方法论：3A3R，笔者之前在做咨询的时候，此方法论也可以将网站分析套用，总结来说3A3R就是：感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知这里需要注明下，运营分析只是一个公司的baseline，让产品经理，运营人员，市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定，同时，运营的数据只是参考或者叫警示，若要具体，需要特定细节的分析，例如是否app改版，怎么改?需要增加哪家渠道合作?(1)Awareness 感知根据广告投放数据进行分析，目的判断渠道广告页对app 或者网站引流情况，同时可以帮助广告主设计监测表格，以数字角度衡量广告投放效果但是，广告数据一般而言在广告监测公司手中，或者公开的使用工具上例如GA，我们需要依靠广告公司设计营销环节，例如活动页，加监测代码，或者在媒体，app应用商店加入代码便于监测广告表现，而往往这样的数据很难加载，一般是由应用商店，或者媒体提供，同时，以上数据，监测公司数据一般而言也不会提供给广告主，只是会提供统计值，这部分的分析我会在之后详细写出，欢迎大家关注我的运营号言归正传，我们看感知数据其实目的就是想衡量我们的大量的营销投放钱花的对不对，广告的展示量，点击量等是最好衡量一个公司的广告市场部门绩效，没有广告投放，就无法带来获客，因此钱花的值不值，能带来多少客人，才会有下一步 acquisition。 (2)Acquisition 获客获客是第一步广告投放拓展，用户点击广告后到达应用商店或者着陆页后去下载app，访问网页后，登陆app后的数据是广告公司或者应用商店提供不了的数据，因此获客其实有两重目的。目的1：衡量第一步提供的数据是否准确，即是否渠道作弊目的2：判断渠道是否好坏目的3：判断营销活动是否有效例如下图中，我们发现4成用户是搜索流量较上个月增加了6%，是不是我们需要增加和sem的合作呢?而在媒体引荐渠道中，我们通过渠道衡量客户转化率，点击-用户激活的，激活的注册转化，可否重点对某应用商店增加合作下图是目的3的应用，来衡量三个月内的新增用户，活跃用户是否受活动营销、广告投放、版本更迭等影响。例如：7月28日的版本更迭，增加新用户的利器，那么产品经理需要分析下这个版本到底哪里的改变，让用户增长这么快，而8月份的营销活动会唤醒沉睡用户，反应考核运营人员的绩效，那么，是否我们在做促活时候可以借鉴8月的成功经验呢?而这个成功经验需要进一步做专题分析 (3)Activities 活跃获客后，我们想看看我们的新增、活跃用户的表现情况，那么就到了第三步活跃，其实就是为产品经理改版app或者页面提供数据支持活跃分析可参考以下三个步骤：第一：从页面浏览次数，独立访问人数，来圈定主要页面分析。例如某款app首页是pv，uv最高，我们会重点分析首页。第二：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序第三：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序 (4)Retention留存分析& Revenue & Refer这几个实际上在企业运用的并不多，这里简要说明下。① Retention用户积累到一定数量后，我们想看下用户粘性，那么我们就来到retention，一般是衡量活动效果时候运用的比较多，来看此次活动过后，是否用户依旧会使用我们的app，但是由于金融app属性不会像游戏应用每天进行访问，因此Retention 在实际应用中不会太多，下面的例子是个展示，不做赘述② Revenue这些留下来的客户给公司贡献多少现金呢?会看收入步骤，一般公司不会将现金流数据放入在统计平台中，但是我们需要提出用户贡献的流水金额数据供我们使用，便于人群划分，例如下面简要分析： Refer 传播：最后，我们想让这些客户进行传播;核心是口碑营销，即用户自发的转发给其他用户链接，让他们下载app或者参与活动，因此传播的下一个环节又会转换营销，但是传播会受到很多限制，例如没有奖励机制的口碑传播，几乎转发量为0，同时，传播若要衡量比较困难，尤其在大量互联网用户基础上，这样会造成资源代码叠加，系统负担，因此一般企业也不会设计这样活动让营销人员参考用户分析若说大数据分析的核心，其实就是在于用户分析，正如我们前面所讲，用户分析的步骤流程如下：即在力所能及的搜集数据范围内，打通数据，客户用户，精准营销。第一，我们可以筛选的条件列表，我们可以通过应用条件，位置，标签条件将数据整合，整合的目的就是刻画客户，定出营销策略。例如：我们想筛选金融客户(应用条件筛选)，出现在五星级酒店(位置条件)，且为母婴人群(标签)但是需要注意的是，条件越多，用户轮廓越清晰，人群会越少。第二，根据筛选的人群，我们将线上/线上统计化，或者建模多维度分析。例如，我们根据筛选的人群，发现男性多于女性，苹果手机属性最高，常手机工具使用，那么我们可以将这部分目标人群用增加手机工具合作、或者和苹果合作获客或者促活。第三，整合以上数据分析，形成人群画像。结束语这篇文章基于我多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，其实就是简单介绍下数据分析能分析能落地的几点。当然，这里面需要大量的数据清洗工作，以及对行业的认知，此篇只是从数据分析角度的概要，内容上的细化，其实可以单拿出来细细分析，尤其用户画像那章节。

7，在DSP广告中怎样进行有效的数据分析以及方法

DSP(Demand-Side Platform)需求方平台是为广告主、代理公司提供的一个综合性管理平台，通过同一个界面管理多个数字广告和数据交换的账户。利用DSP，广告主可以在广告交易平台(Ad Exchange)对在线广告进行实时竞价(RTB Real-Time Bidding)，高效管理广告定价。利用DSP也可以根据目标受众数据分析进行理性定价，在用户优化的基础上使用DSP设置如CPC和CPA这些关键性能指标，从而达到理性定价的目标。DSP广告服务商，弈米互动表示DSP广告平台具有以下特点：1、一个统一的、综合的操作平台DSP为广告主提供一个综合性的操作平台，广告主可以通过一个平台管理多个渠道的流量来源，避免复杂的媒体购买方式带来的资源浪费。2、支持RTB实时竞价RTB(Real-Time Bidding)实时竞价协议(允许购买者对单一广告展现进行实时竞价购买的广告交易协议)，利用该协议，DSP可以从广告交易平台中实时的按需购买广告。3、能够整合、优化、管理不同渠道的流量真正的DSP能够简化媒体购买的流程，要做到这一点，它必须有整合、优化和管理不同渠道流量来源的能力，这些流量主要来自Ad Exchange。品友互动DSP托其强大技术优势，搭建了多个以Hadoop基础的云计算平台，通过对接AD Exchang，可以达到50毫秒之内完成一次竞价交易；每天支持10亿以上的曝光。4、领先的优化算法DSP的广告投放都是围绕广告目标完成的，使用优化算法来满足广告主所设置的广告目标是DSP服务品质的基础保证，通过优化算法，DSP可以让广告主在毫秒内确定目标受众、优化竞价策略并投放广告。5、全面统一的数据报表正如前面提到的广告市场面临的困境一样，广告主无法对所有广告投放进行整体把控，避免重复的广告达到，这在要求一个统一的操作平台之外，也要求DSP为广告主提供及时的、全面的数据报表，其中包括花费、频次、效果、订单状况等等。6、以受众购买为中心DSP除了颠覆传统媒体的购买方式外，也颠覆了传统的广告逻辑，明确了以受众为中心的购买模式。以受众购买为中心离不开数据的支持，悠易互通3.2亿受众数据库也将得到最大化的利益体现。

8，百度推广的数据分析报告怎么写

1、展现量、点击率、点击率1）网站竞价推广只有有了足够的展现量，才能让更多的人搜索到你，如果展现量过低，说明选择的搜索引擎和关键词出现了问题。关于搜索引擎，首先应分析网站受众人群和搜索引擎使用人群是否匹配。而关键词因素，应看看账户里的关键词是否数量过少，或出价太低。总的来说，可以通过增加更多搜索引擎竞价投放、增加关键词数量、调整关键词地价格等方式来解决展现量过低的问题。2）展示量若是没问题，那需要关注点击量了。点击量的多少更多的是跟你的创意文案、关键词等内容有关，能不能打中用户的需求点，能不能抓住用户的眼球。3）点击率的计算公式为：点击率=点击量/展现量。当一个推广账户点击率过低的时候一般是推广账户出现了问题，账户质量过低，有可能是关键词创意无法吸引用户点击，可以尝试重新修改创意。 2、平均点击价格平均点击价格的调整可以更好地控制推广成本。首先找出单次点击成本过高的词和日点击次数过多的词，对重点关键词做出价调整，需要注意的是每次的出价最好以两到三天的数据为标准。通过不断地调整出价、优化关键词质量找到用最低的价格达到最佳的排名位置，节省推广费用。3、转化率数据分析转化率的计算公式为：转化率=信息量/点击量。当转化率出现过低时很有可能有几个因素。首先要分析是不是关键词选择出错，或是推广页面不够吸引人。分析时可以结合页面访问时长和页面跳出率等其他推广数据分析，然后根据分析结果做出相应的优化调整。4、最终转化成本数据分析最终转化成本=推广账户消费/信息量。通过这个公式可以算出推广账户的信息成本，甚至可以算出某一个关键词的转化成本。这样就可以分析出哪些词推广效果好、花费成本高，作出相应的调整。5、关键词分析TOP10关键词的数据情况（点击、展示、价格等等）、哪些词质量最差（带来很多不相关的点击等）。6、咨询数据点击访客的咨询数据，有多少访客进到咨询页面的，有多少个有效咨询，咨询率是多少，咨询成本多少等。7、竞争对手的数据，也就是百度实况的数据。竞价的数据维度比较多，就不一一罗列。一般我都是把竞价后台的数据导出来，呈现excel文件数据，可以用excel透视表直接分析，然后直接拖拽数据字段得到我想要的数据分析结果，在工具里面呈现一个数据仪表盘，然后每天替换数据即可更新数据分析的结果，仪表盘相当于一个数据结果汇报，直接把仪表盘分享给负责人即可。

百度推广的数据分析报告，一般都是需要统计展现量，点击量，访问量，咨询量，订单量等、这5个方面，一定一定要细分到更多的数据、比如说，跳出率、停留时间段、访问页数，客单价，对话量等等，这些你都是需要你去密切关注的。

百度推广的数据分析报告，一般都是需要统计展现量，点击量，访问量，咨询量，订单量等、这5个方面，一定一定要细分到更多的数据、比如说，跳出率、停留时间段、访问页数，客单价，对话量等等，这些你都是需要你去密切关注的。做百度竞价推广，一般要分析以下数据：1、账户关键词的消费数据，可以直接从后台数据报表中导出来，可以看到分析关键词的展现、点击、点击率、消费、排位等数据；2、点击访客的咨询数据，有多少访客进到咨询页面的，有多少个有效咨询，咨询率是多少，咨询成本多少，都是需要了解的；3、访客的转化数据，比如注册、下单或者转化，可以通过在转化页添加代码监控，然后通过百度统计、站长工具或者ga等统计工具中查看这些转化效果；4、最后，把这些消费数据、咨询数据和转化数据结合起来，就可以了解到百度竞价中所有关键词的投放效果了，然后根据这些数据进行调整就可以了。

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