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信息流廣告投放如何做數(shù)據(jù)分析?
2021-06-07 15:38:50


隨著互聯(lián)網(wǎng)人口紅利的消失,各大互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都爭先恐后開始做用戶增長,希望以最低的成本拉新促活更多用戶。用戶增長的策略和手段有很多,其中互聯(lián)網(wǎng)效果廣告投放是非常重要的一種手段。


在互聯(lián)網(wǎng)廣告投放過程中,負(fù)責(zé)投放的運(yùn)營同學(xué)為了保證最優(yōu)的投放收益率,會從廣告的各個角度去做投放優(yōu)化,如:文案、圖片、排版、媒體位置以及定向人群等等。而數(shù)據(jù)分析能從量化的角度指導(dǎo)運(yùn)營如何去投放廣告,如何優(yōu)化投放組合,從而降低用戶獲取的成本。所以本文會介紹一些互聯(lián)網(wǎng)廣告投放中的數(shù)據(jù)分析方法論。

一、信息流廣告的業(yè)務(wù)介紹

1.1基本概念介紹

信息流廣告是移動互聯(lián)網(wǎng)時期產(chǎn)生,穿插在內(nèi)容流中的廣告,信息流廣告有圖文、圖片、短視頻等不同形式。因?yàn)樾畔⒘鲝V告是完全以同樣的形式**在內(nèi)容流中,所以用戶打擾性低,不注意左上角的“廣告”二字,很容易被當(dāng)作普通內(nèi)容來瀏覽甚至互動。


因?yàn)樾畔⒘鲝V告完美平衡了媒體、廣告主和用戶的利益,而且信息流廣告可以通過算法實(shí)現(xiàn)“千人千面”的推送,所以信息流廣告已成為媒體廣告商業(yè)化的重要部分。常見的信息流廣告:微信朋友圈、今日頭條和抖音等等。

1.2廣告生態(tài)介紹  

從信息流廣告的生態(tài)看來,目前涵蓋了廣告主、媒體、第三方創(chuàng)意平臺、數(shù)據(jù)平臺以及監(jiān)控平臺等。


第三方創(chuàng)意平臺:提供可按行業(yè)、媒體、廣告樣式、素材類型、設(shè)備、時間等多維篩選查看投放素材;


第三方數(shù)據(jù)平臺:提供的服務(wù)一般包括用戶洞察即消費(fèi)者畫像、用戶/人群包管理及投放轉(zhuǎn)化分析;


第三方廣告監(jiān)測平臺:提供的是投放、效果數(shù)據(jù)的統(tǒng)計監(jiān)測服務(wù)。廣告主是流量的買方,媒體或投放渠道是流量的賣方,監(jiān)測任務(wù)一般由第三方機(jī)構(gòu)來擔(dān)任。

1.3廣告競價投放 

當(dāng)前信息流廣告主要是以RTB(公開競價)的方式售賣,媒體會將廣告位售賣給使他們收益最大化的廣告主,通常用eCPM(預(yù)估千次展示收益)來衡量一個廣告能給媒體帶來的收益。其中eCPM=CPC出價*預(yù)估CTR,至于為什么用eCPM衡量廣告帶給媒體的收益,如果一個位置的CPC出價很高,而且點(diǎn)擊的可能性也很大,那么媒體獲得收益最大化。


        

在競價成功獲得廣告曝光機(jī)會后,廣告的實(shí)際收費(fèi)并不是按照出價計費(fèi);而是采用第二高價機(jī)制,即根據(jù)第二名出價的eCPM和廣告本身的預(yù)估CTR計算出來的,具體計算公式為:

根據(jù)廣告競價的邏輯以及最后計費(fèi)的邏輯,可以推導(dǎo)出預(yù)估CTR是廣告競價成功的重要影響因素,也是提高廣告ROI的重要因素。而預(yù)估CTR和人群定向、投放時間、投放上下文、素材類型都有強(qiáng)相關(guān)性,怎樣的投放組合下預(yù)估CTR最優(yōu),是需要從多次廣告中積累的。

二、數(shù)據(jù)分析方法論介紹

目前在廣告投放業(yè)務(wù)中,需要大量數(shù)據(jù)分析的場景主要包括以下三個方面:


  1. 廣告投放效果分析;


  2. 廣告投放優(yōu)化分析;


  3. 廣告反作弊異常分析;

2.1廣告投放效果分析  

在做廣告投放效果分析,首先要明確廣告投放的衡量指標(biāo)。不同的業(yè)務(wù)場景有不同的效果衡量標(biāo)準(zhǔn),但是大體上都是以用戶轉(zhuǎn)化率和產(chǎn)生收益額來推導(dǎo)。以電商行業(yè)的信息流廣告投放為例,廣告投放后用戶轉(zhuǎn)化路徑如下:

因此,我們?nèi)粘V攸c(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)包括以下部分,一般ROI是渠道價值重點(diǎn)衡量指標(biāo),因?yàn)樗硎玖肆髁砍杀竞娃D(zhuǎn)化收益的真實(shí)關(guān)系。ROI都是基于一定時間周期計算而得到,如24小時ROI、7天ROI等等,這個可以根據(jù)實(shí)際需求來選擇。

        

在確定衡量指標(biāo)ROI后,我們由此來判斷廣告投放組的轉(zhuǎn)化是否達(dá)標(biāo);對于不達(dá)標(biāo)的投放組合,可通過公式拆解的方法判斷是轉(zhuǎn)化率太低還是客單價不合格或者還是成本消耗太高;再針對性的去優(yōu)化問題。


如轉(zhuǎn)化率低:可以從產(chǎn)品角度優(yōu)化用戶轉(zhuǎn)化路徑,從運(yùn)營角度優(yōu)化廣告素材和人群定向;


客單價低:可以從產(chǎn)品角度優(yōu)化針對新客的活動,從而提升用戶粘性,從運(yùn)營角度增強(qiáng)精細(xì)化運(yùn)營充分挖掘不同用戶的潛力;


成本消耗太高:運(yùn)營角度可以提升廣告的預(yù)估CTR,降低出價。

2.2廣告投放優(yōu)化分析  

影響廣告轉(zhuǎn)化率的因素很多,如廣告定向人群、廣告創(chuàng)意、廣告文案、廣告位置等等。在前文的競價廣告的競價原理里也提到,通過提高預(yù)估CTR,可以提升ROI。因此,在廣告投放中需要找到最優(yōu)的投放組合,提升CTR或者轉(zhuǎn)化率,從而提升ROI。找尋最優(yōu)的投放組合,目前用到最多的方法是AB測試,以及用樸素貝葉斯算法預(yù)估轉(zhuǎn)化率比較高的人群定向投放組合。

AB測試

1、設(shè)計試驗(yàn)

確定效果衡量指標(biāo):點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率;

如下面的例子,我們同時設(shè)置兩組AB測試組;分別測試性別和系統(tǒng)版本在同一創(chuàng)意下,轉(zhuǎn)化率和點(diǎn)擊率是否有顯著差別。


2、廣告投放,數(shù)據(jù)收集

對照組和試驗(yàn)組同時上線,收集廣告曝光、點(diǎn)擊和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù),一般數(shù)據(jù)收集量需要滿足:


1、點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率已經(jīng)穩(wěn)定;


2、數(shù)據(jù)量級滿足AB測試的顯著性分析

廣告點(diǎn)擊率一般在3%左右,根據(jù)歷史投放經(jīng)驗(yàn)一般保證曝光量能在10000次以上。

如對于上面提到的兩組測試組,我們收集到的數(shù)據(jù)為:


3、顯著性檢驗(yàn),得到結(jié)論

  1. 構(gòu)建零假設(shè)和備擇假設(shè),零假設(shè)總是相等,備擇假設(shè)總是不等


廣告投放的AB測試中,主要是對比點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率;即雙邊檢驗(yàn)(p1和p2有顯著差異):


零假設(shè):p1 = p2  備擇假設(shè) p1 <> p2;

  b. 構(gòu)造統(tǒng)計量


廣告的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率都是比例指標(biāo),根據(jù)中心極限定律可以知道他們一般近似服從正態(tài)分布。所以,點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率的AB測試就是比例之差的雙邊檢驗(yàn),檢驗(yàn)的統(tǒng)計量也是服從正態(tài)分布,具體公式是:

c. 計算z值,判斷是否拒絕零假設(shè)


雙邊檢驗(yàn):z變量的值介于-1.96~1.96之間時,已經(jīng)涵蓋了95%的可能結(jié)果;因此對于95%的顯著性水平,如果上面計算的z值在這個范圍之外,則可以拒絕原假設(shè);

以上面的例子計算z值,可以看出性別男和女的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率沒有顯著差異,操作系統(tǒng)Android和iOS在點(diǎn)擊率上有顯著差異。


這是一個總體比例的ab測試工具,輸入轉(zhuǎn)化值即可輸出P值和是否顯著,對于日常分析非常方便。


樸素貝葉斯算法,優(yōu)化廣告定向


樸素貝葉斯算法是基于樸素貝葉斯公式進(jìn)行分類的一種算法,可以計算出屬于某一類的概率;之所以稱為樸素,是因?yàn)樗僭O(shè)特征之間是相互獨(dú)立的。但是在現(xiàn)實(shí)生活中,這種假設(shè)基本上是不成立的。即使是在假設(shè)不成立的條件下,它依然表現(xiàn)得很好,尤其是在小規(guī)模樣本的情況下。

貝葉斯的公式是:


其中P(A|B)表示:B發(fā)生后A發(fā)生的概率;通過貝葉斯公式可以看出計算P(A|B)只需計算出后三項。下面以實(shí)際信息流投放案例進(jìn)行介紹:


1. 獲取受眾的畫像及轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)


假設(shè)已知廣告定向的用戶轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)如下:



2. 基于樸素貝葉斯計算概率


這個可以基于上面受眾畫像數(shù)據(jù)和貝葉斯公式推導(dǎo)計算;


假設(shè)我想知道廣告定向X=(性別="男",年齡="35~39歲",操作系統(tǒng)="iOS")的用戶轉(zhuǎn)化的可能性,


可以計算得到P(轉(zhuǎn)化="1"|X)=0.9275,


即廣告定向X=(性別="男",年齡="35~39歲",操作系統(tǒng)="iOS")下,用戶轉(zhuǎn)化的可能性為0.9275


3. 廣告定向的投放指導(dǎo)


通過樸素貝葉斯算法,以及歷史轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的用戶畫像分布,可以計算各個廣告定向組合下的轉(zhuǎn)化概率。這樣可以對于那些高轉(zhuǎn)化率的廣告定向組合優(yōu)先投放,或者給予高轉(zhuǎn)化的定向組合更高的出價,低轉(zhuǎn)化概率的定向組合更低的出價,達(dá)到廣告轉(zhuǎn)化效果的整體優(yōu)化。

2.2廣告反作弊異常分析  

反作弊是一個比較復(fù)雜的過程,在金融、支付、內(nèi)容生產(chǎn)及廣告等多個業(yè)務(wù)場景下都必須做的事情,是一個一直需要提升且不斷和黑產(chǎn)對抗的過程。而對于廣告反作弊,識別異常流量和轉(zhuǎn)化的主要用途是:一方面可以計算修正ROI,更合理的評估渠道質(zhì)量;一方面可以識別異常,實(shí)時攔截減少異常流量消耗。


一個完整的反作弊體系,涵蓋了異常監(jiān)控、發(fā)現(xiàn)異常、分析異常以及處理異常的過程;數(shù)據(jù)分析人員要用到規(guī)則、指標(biāo)及模型等多種手段方法才能做好異常發(fā)現(xiàn)。因此,本文不詳細(xì)展開講廣告反作弊這一部分。

三、結(jié)束

以上就是廣告投放過程中,數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常需要做的工作??偨Y(jié)一下,廣告正式投放前,會通過AB測試找尋最優(yōu)投放組合;通過貝葉斯算法預(yù)測最優(yōu)廣告定向;廣告投放后,會基于ROI等指標(biāo)分析廣告投放效果,對渠道價值進(jìn)行衡量,并協(xié)助產(chǎn)品和運(yùn)營優(yōu)化廣告轉(zhuǎn)化提升ROI;另外,在廣告正式投放后,需要從數(shù)據(jù)角度分析發(fā)現(xiàn)異常激活和異常訂單,再基于修正總GMV(去掉異常GMV后)去更合理的衡量渠道價值。

希望上面介紹的廣告投放數(shù)據(jù)分析方法,能對你日常的工作或者學(xué)習(xí)有幫助。

-END-

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2. 不友善:不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為:
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    2)誹謗:捏造、散布虛假事實(shí),損害他人名譽(yù);
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    4)挑釁:以不友好的方式激怒他人,意圖使對方對自己的言論作出回應(yīng),蓄意制造事端;
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    6)謾罵:以不文明的語言對他人進(jìn)行負(fù)面評價;
    7)歧視:煽動人群歧視、地域歧視等,針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊;
    8)威脅:許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志;


3. 發(fā)布垃圾廣告信息:以推廣曝光為目的,發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容,或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為:
    1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式:
    2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容;
    3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容;
    4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容,如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等,誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
    5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光;
    6)購買或出售帳號之間虛假地互動,發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
    7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容,如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷;
    8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。


4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
    1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述;
    2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容;
    3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容;
    4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
    5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
    6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
    7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。


5. 不實(shí)信息,主要表現(xiàn)為:
    1)可能存在事實(shí)性錯誤或者造謠等內(nèi)容;
    2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病;
    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲;
    3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
    4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。


二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度,對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將加重處罰。


三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議,可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)

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