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必看!信息流三大數據陷阱,你中招了嗎?

首先介紹一個理論:辛普森悖論

當人們嘗試探究兩種變量(比如新生錄取率與性別)是否具有相關性的時候,會分別對之進行分組研究。然而,在分組比較中都占優勢的一方,在總評中有時反而是失勢的一方。

該現象于20世紀初就有人討論,但一直到1951年,E.H.辛普森在他發表的論文中闡述此一現象后,該現象才算正式被描述解釋。后來就以他的名字命名此悖論,即辛普森悖論。

你的素材轉化率真的低嗎?

一、帶入廣告的角度,如下面案例:

定向1

定向2

轉化

曝光

轉化率

轉化

曝光

轉化率

紅包提現

49

100

49%

15

20

75%

抽手機

1

20

5%

10

100

10%

總計

50

120

42%

25

120

21%

大家第一眼看哪個定向更好?

數據單獨拆分看,定向2紅包提現的素材轉化率75%,比定向1的49%高;抽手機的素材轉化率10%,也比定向1的5%高。

那是不是說明定向2比定向1更好呢?

可是數據聚合看看,定向1整體的轉化率42%比定向2的21%高了很多!

這就是辛普森悖論!在數據分析中,兩個變量的交叉使用時,難免會遇到上述的情況。

定向得配合素材一起測試,才能得出結論。那要怎么去分析才合理呢?

在我們日常觀測數據時,不要簡單將數據進行匯總求百分比,此時容易出現這個誤區,可以將不同緯度的分母換算成相同的數值,例如【定向1】【抽手機】數據換成轉化5,曝光100,轉化率依然為5%,【定向2】【紅包提現】轉換成轉化75,曝光100,轉化率依然不變,此刻再進行求和計算,找到真正轉化率高的定向與素材。分母換算成同樣的數值后,明顯定向2的轉化還是優于定向1。

定向1

定向2

轉化

曝光

轉化率

轉化

曝光

轉化率

紅包提現

49

100

49%

75

100

75%

抽手機

5

100

5%

10

100

10%

總計

54

200

27%

85

200

42%

 二、成本變高,我壓低出價有用嗎?

遇到成本飄高,很多優化師第一反應是控預算、壓出價,這不一定是最有效的解決方式,但是能給優化師心理上的“安全感”:我都壓價了,成本應該能下來吧!

那我們怎樣從數據分析的角度來看看壓價到底有沒有用?

假設:現在成本高,我通過壓低出價,從而降低整體成本。

假設條件:幾個基本假設我們中,假設廣告主質量度是一致的,排名越高即越貴,轉化率越高;排名越低越便宜,轉化率越低(不然我們追求排名干什么)

假設環境:競爭環境處于絕對理想競爭環境,也就是每天你都可以拿到3000個展現,并且排名有3個,競爭對手也只有3個。每天都展現都可以被廣告主完全覆蓋。

某個關鍵詞排名1.2.3各有展現1000次,分別點擊率10%,8%,6%,轉化率分別是7%,3%,1%,對應的點擊價格為3,2,1。相關數據如下

此刻認為成本過高,想通過降低出價從而進行降低成本

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假設現在成本高,我想通過調整出價來降低成本,那么會出現以下情況:

1、整體展現變少,成本不變,消耗掉了。

因為對應排名給到的出價降低,及第一名展現1000次的變為500次,第二名展現1000次的變為500次,第三名展現1000次的變為500次,假設都是線性降低,整體成本是不會有變化(最理想的情況,這種情況不過多討論,意義不大)

2、消耗沒掉,成本反漲。

通過降低出價后,整體展現次數不變,但是排名發生了位移,例如第一名展現1000次向第二名轉移,第二名的原本的展現向著第三名轉移,整體展現次數不變。

如圖所示

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通過這次假設降價的操作可以參考,成本并沒有降低,反而提高了,為何發生這類現象,和進一步的拆解,后續再論(并不是轉化率降低了這么簡單)。

3、消耗沒掉,成本也降下來了。

這是大家預期中的結果,什么情況下能達到預期結果呢?這里就涉及到一個轉化率的區別,也就是“高價人群性價比”。例如我們初始的轉化率梯度為1.5%、1.3%、1%,那么降價之后如下圖,成本是降了的,并且整體展現不變,只是由高排名往下遷移。

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4、通過調整出價,無任何影響(或者說影響范圍不大)

在提出這個假設之前,先說一個排名計算公式:點擊價格=(下一名出價*下一名關鍵詞質量度)/你的質量度+0.01。

這里大家仔細看清楚,值得的是下一名的出價

質量度都是1

第三名出價3,質量度1,cpc3元

第二名出價4,質量度1,cpc3.1元

第一名出價10,質量度1,cpc是4.1元,

那么在這種情況下,你降低出價由5降低至4.5,其實cpc依然沒有變化,展現也依然沒有變化。自然成本也會無變化。

根據媒體的公式,你的出價只是你能承受的上限,

但是實際操作中可以發現,我們每次降低出價后,整體賬戶還是有變動,因為每次曝光請求都是獨立的,即使你使用同樣的出價,不做任何操作,質量度在變化,競爭對手的出價也在變化,不可能有如此理想的數據狀態。

想表達的是,在推廣優化中,并不是單一維度能達到我們的目的,請更加全面的考慮。

5、什么都不做,成本漲了

還是先看案例3中的點擊價格計算公式。我們依然進行假設

此刻我們并沒有做任何操作,但是競爭對手在第二名的出價提升至9元,實際上競爭對手的cpc依然是3.1元,但是第一名因為受到第二名的頂價,cpc直接上升至9.1元,此刻大家排名依然不變,第一名會產生極大的廣告費用浪費。第二名與第三名成本與效果不變。這也是我們常說的流量波動,但是此刻的外部流量無任何波動,波動來自同行。

6、調高出價,去拿更多排名更好的流量,從而降低成本有可能嗎?

繼續看圖

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看起來好像有作用了,比最開始的52成本,降低了很多,但是我們的轉化率是假設的,如果分布情況差距沒這么大呢,例如下圖(轉化率性價比,整體排名分布的更加合理,參照數據,平臺披露的平均線數據CTR  展現,自身排名 轉化率,)

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平均排名不變,cpc也不變,展現也不變,點擊次數也不變,點擊率不變,但是成本差距兩倍多。因為第一名的轉化率價值更低了,你去花更多的錢,買了一個平均展現價值更低的流量(關于怎么計算平均展現價值,后續在討論)

請留意數據陷阱,不要樸素的對數據進行高低判斷。

所以我們可以得出結論,提價和降價并不能一定達到預期,主要因素還是“平均展現價值”,也就是我們口中的人群性價比,和轉化率相關聯,如果能計算出大概的性價比,就能知道我的計劃壓價/提價有沒有效果(理想情況)。

三、怎么樣統計數據才算有效果?

我操作了一個動作,點擊率提升10倍,這是有效果嗎?

日常投放過程中,原始數據為展現100,點擊1,點擊率1%,經過優化后,展現100,點擊4,點擊率4%,提升了4倍點擊率,明顯這個因為數據量太少,不具備說服力

那優化后,展現10萬,點擊4千,點擊率4%,這次可以說有效果了,那這個臨界值在哪里?

那就需要用到顯著性的理論,通過計算得出更科學的判斷,并且根據這個可以判斷樣本量需要積累到多些數據才具備說服力。

掌握好數據分析,對于效果的優化是很有幫助的。有興趣的朋友可以進一步探討。

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