在《高手优化，只有5步》中提到的5个解决问题的步骤，最重要的，是第3步：

查找问题。

只有找到问题，才能优化调整。

就如数学考试得了90分，找到错的那道题，解决它，下次才不会因为它而扣分。

查找问题的方法，就是分析数据。

当然，要带着推广的目的去分析。

通过趋势，了解变动

趋势，让我们了解账户、计划等是如何发展变化的。

如果做汇报，放一张表格上去，老板十有八九是要训人的。

因为单纯的数据统计是没有意义的，要有对比，才有价值。

比如，这个月ROI是10，算好么？

不知道，因为没有对比：

• 如果上个月的ROI是20，那这个月的ROI不算好。
• 如果上个月的ROI是1，那这个月的ROI还不错。
• 如果上个月的ROI也是10，那么推广还算稳定

对比过去的数据，才知道当前的结果是变好了，还是变坏了。

但有时，单纯的一堆数据并不能显示状态的变化，而且容易眼花。

所以我们要看趋势，趋势就是在和过去对比。

而且，账户的表现如果出现波动，趋势也必然出现波动。

了解账户的推广情况，账户报表是最简单直接的工作，因为它能直接显示推广数据的趋势。

单维度的趋势

百度推广中，数据实时看大概是最常用的趋势分析。

通过实时的消费、点击数据，与同比、环比的数据对比，能直观显示当前推广的主要数据变动。

不过，实时数据的变动趋势，不在这篇账户数据分析的范围之内。我们需要的，是“天”以上的周期趋势。

比如，某个时段的消费趋势：

上图显示，账户消费有波动，而且7月25日左右消费出现低谷，但整体是缓慢下降的趋势。

虽然显示了异常波动和整体趋势，但，单纯一张消费趋势，不能告诉我们更多东西了：消费为何出现低谷？消费下降到底是点击单价降下来了，还是点击量在下降？

这时就要看双维度的趋势对比。

双维度的趋势对比

对比有关联的两组数据。

如果对比消费和展现，是没有意义的，因为两者没有关联。

有关联才有对比的意义，比如点击和点击单价：

在点击基本保持稳定的情况下，点击单价有下降的趋势。

点击和点击单价的乘积，就是消费。所以消费也是下降的趋势。

那么我们可以判断说，账户的推广效果是在变好的：流量没变，价格便宜了，所以成本降低了。

如果点击没变，或者是下降的趋势，而单价是上涨的趋势，那么不仅仅消费在增加，推广效果也在变差，因为流量成本在增加。

可是，这样依旧无法获知产生消费、点击的低谷的原因。

这就需要细分数据，因为账户的整体表现，是不同计划的表现，复合的结果。

分析，就是不断细分

把数据往下细分，能够找到推广效果变化的根源。

细分的方法，可以是：

• 账户层级：账户→计划→单元→关键词→创意
• 推广设备：PC、移动
• 推广地域
• 推广时段

比如，从账户层级细分到计划层级：

一个点击量占账户50%以上的计划，它的表现也是点击稳定、单价略有下降。

所以账户的流量成本降低，有这个计划一份功劳，而且点击低谷不是这个计划造成的。

继续查看其他计划的趋势，就能知道，7月25日左右的消费和点击低谷，是对其他计划暂停调整造成的。

不过，细分的主要用处，不是查找哪里产生了波动，而是产生波动、影响推广效果的原因。

比如，某天网页转化数量98，对于账户来说，这只是一个统计结果：

从这样一个统计结果，是无法查找原因，只有往下细分，才能知道哪些计划带来了转化，哪些只花钱、不转化：

细分之后，不同计划的转化效果就有了区别，这就有了判断问题的方向。

比如，想要降低网页转化的成本，那么第2、3个计划就需要重视一下，因为他们的成本更高。

而计划其他的数据也显示出其他问题：

• 无展现。倒数的计划只有几千几百，甚至几十的展现，是为什么呢？因为出价太低了么？还是计划的搜索量就是很少？
• 有展现无点击。为什么点击率从3%~16%，差距那么多？是因为出价太低导致的排名太低么？还是创意未能命中搜索需求？
• 有点击无转化。为什么同样16%的点击率，转化率差了30%？是流量质量问题，还是着陆页设计的问题？
• 网页转化率低。不足1%的转化率，是页面设计原因，流量质量原因，还是网站宕机、加载慢？
• ……

想要回答这些问题，就要将数据继续细分到单元、关键词、创意、地域、时段……

分析数据的过程，其实就是不断细分的过程。

不断的将数据细分，就能不断靠近问题的根源。

转化数据的分析

账户报表无法呈现所有的转化数据。比如，咨询工具的对话数据、用户注册的输几局、APP的下载数据等等。

这时我们就需要将转化数据和点击数据对比，来了解：哪些计划带来了转化、哪些关键词带来了转化。

将转化数据和账户的点击数据对应的关键，就是URL跟踪标识。

利用API打通数据

如果公司有一定的IT能力，可以直接利用API，将推广账户、咨询工具、CRM系统的数据打通，从而直观展现推广、转化效果。

如果没有IT能力，可以使用简单的工具来完成数据的分析。

以咨询转化为例，最简单的方法，就是使用转化解析工具。

百度推广客户端的转化解析

使用百度竞价时，推广的URL添加了设备参数、百度匹配标识，就可以将咨询工具的对话数据导入推广客户端，直接分析出不同计划、单元、关键词等等的转化效果。

在这里，百度匹配标识，就是推广客户端将转化数据和点击数据进行对应的URL跟踪标识。

设置好URL分析参数和转化模板：

比如转化对话，是按照客服标定的客人类别进行区分。

导入数据后就获得转化数据：

根据需求，可以将关键词、设备等转化数据导出Excel，进行更深入的分析。

如果使用的推广平台，不像百度推广一样有转化分析工具，或者是注册、下载数据怎么办？Excel。

Excel分析转化数据

使用Excel分析转化，前提是推广URL中添加了完整的跟踪标识。

使用常见的函数、数据透视表分析转化，应该是广告投放人员的基本功吧。这里就简单叙述下。

还是以咨询转化为例。

下载时段内，咨询工具记录的转化对话的来源URL：

将URL跟踪标识分拆出来。可以直接分列，然后替换掉跟踪标识：

和账户导出的计划、单元等的数据整合在一起，或者利用数据透视表，就得到了转化数据：

配合条件格式，可以更直观的展现转化情况。

需要注意的是，无论是客户端还是Excel，部分转化URL可能因为无法跟踪而丢失数据。比如来自线索通的对话。

类似的，分时、设备、地域的转化报告，也可以利用同样的方法获取到。

多维度交叉分析

很多时候单独看某个计划、地域的数据，并不能很好的做策略的调整。这时候就需要多维度交叉分析。

这也可以看成一种细分数据的方式。

比如，利用成交数据源，直接生成两个数据透视表（成交数据源是日常统计中的源数据之一，后续文章会介绍）：

通过两个表格就可以知道，在时段内，丙团队业绩最好，最好的产品/计划是 C；C 产品/计划在北京、山东、河北卖的比较好。

当然，也可以把两个表格合到一起：

加上各个产品/计划在各地区的消费、点击、咨询，就可以计算出不同计划在不同地区的投资回报率、点击单价、咨询率、线索成本、成交成本等等。

再细致的话，还可以加上推广设备、推广时段等等维度，甚至细分到星期、关键词。

有了上面的数据，就可以调整销售团队的资源分配，优化账户的投放策略。

上图只是示例，没有放那么多维度。

维度越多，需要的数据基数越大，否则很容易出现误差，误导策略调整方向。

另外，如果账户搭建的比较乱，计划、单元下覆盖多种需求，多维度分析的意义会大打折扣，甚至失去参考价值。

数据基数与结果偏见

在数据分析中，需要注意的两个问题。

过小的基数，没有意义

数据要有一定基数，才有意义。

比如一个创意，展现10次，点击8次，点击率80%，能算高么？

这个点击率可能要暂时忽略，因为基数太小，需要继续放量到展现几百上千次，再看点击率才有意义。

一个词，点击一次，带来一条线索，能算转化率100%么？

同样也要暂时忽略，继续放量到点击几百上千次，再看转化才有意义。

摒弃结果偏见

结果偏见的影响还是很大的。

比如，某个计划没展现、没点击、没转化，就放在那里不管了。

但可能这个计划是因为：

• 出价太低了，或者词太少了，导致没有展现；
• 或者是排名不够高，创意不匹配，导致没有点击；
• 又或者是匹配太宽泛、页面质量差，导致没有转化。

如果我们直接因为某个时段的数据统计结果不好，就认为这个计划、单元、关键词不够好，而直接放弃，是不对的。

因为可能经过调整优化，这个计划的数据表现能够达到平均水平，整体的推广效果也就提高了。

对于每个计划、每个单元，我们心里都应该有一个定位，高点击的、高转化的、低成本的……这些定位，来自于数据的分析。

对于一个计划、一个单元，为什么暂停，为什么提价，为什么调整系数……各种操作的理由不能是我们的结果偏见，而是基于数据的判断。

总结下。

SEM的数据分析，包括账户数据和转化数据两部分。

将两部分数据对应起来的关键，是URL跟踪标识。

通过查看趋势，了解账户、转化的整体变化情况，发现异常波动。

通过不断细分，能够查找出产生异常波动和推广效果差的原因。

最后，上面只是数据分析的一些思路。另有一些简单有效的方法，比如四象限、二八法则，以前的文章写过，可以参考。