3个方面做好数据分析广告投放数据分析怎么做

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互联网时代，信息流广告越来越多。而信息流广告的投放以大数据测算为依托，同样的数据，不同的解读方式，在进行投放指导时会产生不同的效果。
那么，如何正确解读数据就成为至关重要的事情。
在进行数据分析时，我们往往会面对这样五种乱象。
1、数据造假
最常见也最简单的数据乱象是数据造假。
当广告效果不佳时，为了应付广告主，让广告主满意，继续进行广告投放，投放方会对数据进行人为干预，从展现量到点击量等都进行一番美化，从而促使广告主继续进行广告投放。
而随着数据造假的情况越来越常态，更多的广告主开始对广告投放进行监测。
那么，当我们没有对广告投放进行监测的时候，我们要如何识别数据造假呢？
首先，我们可以了解，分析一下自己行业的行情，与同行业的数据进行对比。假如数据非常好，就需要询问投放方，支持数据这么好的理由是什么？是创意非常好，还是定向特别准？更加得到的回复，考虑是否需要继续进行投放。
然后，在了解投放背景的条件下，通过各个指标之间的耦合关系，对数据进行分析。
在数据分析中，各个数据并非独立，而是相互影响的。比如，落地页影响着用户转化，转化率高，我们会认为落地页设计的好。但是，如果转化率非常好，进入落地页的用户却几乎不在落地页停留，这显然就是数据有问题了。点开落地页就立即实现转化的现象在信息流广告中几乎不会出现。
最后，我们还可以参考其他的分析方法识别数据。比如：日常的数据高峰期都在上班下班的时间段，某天在凌晨两三点的时候却突然出现了高峰，这个时候我们就要对这个异常数据进行分析，了解它出现的原因。很多数据分布都是有规律的，如果出现异常数据，我们就要给予重视。
2、指标定义不一
所谓指标，就是说明总体数量特征的概念。
很多公司都有自己的KPI投放指标，比如：通过展现量，点击量，转化率等作为指标，衡量信息流广告的投放效果。
而指标的制定需要在一定的前提条件下才能够确定。通常是对时间，地点，范围等进行汇总后，计算出来的。
比如，电商通常有一个日活跃度和月活跃度的指标，虽然名字一样，但标准有所不同。宽松的电商的定义是只要用户点击进入即可，严一点的定义是，点击进入后产生购买了才算，更严的则需要用户确认收货后才算活跃用户。因为标准不同，所以也就无法进行比较。只有指标的定义相同时，才能够进行比较和讨论。
3、隐藏关键信息
在别人想要说服你接受某个指标时，往往会出现隐藏关键信息的情况。
比如：某个公司管理层以标杆管理的方式为广告投放定了一个KPI指标，说某某公司的ROI能够做到1：10，我们做到一样，甚至我们还比他好，所以我们也要做到。
但是，我们完全不知道同行达到这个结果的原因是什么？是进行了大规模促销，还是选择了新的投放媒体？什么都不知道，怎么追赶超越？
不知道投放背景，只看见投放结果，就盲目跟进，会给优化师带来巨大的工作困难。
同时，在数据报告中，影响指标的因素也是多样的。比如，这个数据的增长是自然增长还是因为做了什么活动？是价格原因还是品牌因素造成的？不同的因素，评估的标准也有所不同。
比如：在618期间，有个商家说自己的业绩非常好，一天的销售额高达六七百万，这个时候，我们肯定会觉得他的这个业绩非常好。

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