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一、确定信息流广告优化思路
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1、确定客户信息(销售配合ae沟通确认)确认目标客户信息(行业信息、利益点、行业平均数据)确认转化流程(确定关键节点的转化流程，与关键节点的行业平均转化率)考核节点与考核点(确定客户考核节点，当前行业平均值等)客户数据反馈内容/反馈周期客户预算与客户市场策略(需要销售配合支持)
2、拟定具体的信息流广告投放策略信息流素材方向.信息流定向维度，包括：投放时间、媒体、设备价值等.信息流广告投放节奏把控，根据考核点、预算、数据反馈周期、预期成本(落地页转化)，把握投放节奏.
3、信息流广告优化数据分析，关键节点数据分析定位关键节点，关键节点优化关键节点：CTR/CVR/后端转化率;对应问题如：素材、落地页、产品衔接、流量来源、投放时间等
4、关于信息流定向维度与信息流广告素材(素材优化的重要性)定向维度：流量池子广告素材：用户筛选定向维度决定有多大的流量池子，广告素材决定筛选出什么类型的用户。素材尺度越大，筛出的用户基数越多，越不能保证用户质量;素材尺度越紧，晒出的用户更精准，用户质量好，但是用户基数少。备注：素材尺度与用户权益的问题;部分广告的用户权益足够好，即不存在素材尺度大的问题
5、关于信息流广告优化的**目标(理想情况)**目标：平衡信息流广告效果的前提下，实现广告消耗的**化;即【质】与【量】的平衡核心要点：1)平台收益与广告主，双方效果平衡，即ARPU值与ROK的平衡2)广告主诉求，【质】与【量】的平衡，【有质无量】与【有量无质】对于广告主/平台都非最理想状态，很难做成头部KA客户3)客情关系与日常工作沟通，避免广告主提出更高的要求
二、关于信息流广告数据分析【关于数据分析难点】行业认知度与行业转化节点数据不清;核心目标、关键节点确认、如何达成目标优化方案，认知不清晰。
1、关键数据节点分析与优化方向关键数据节点分析的核心：让数据分析的更有层次感，能多维度分解目标环节数据分析/分解思路：确认行业特征——确认行业转化流程与节点数据——确认具体客户转化流程——确认客户关键考核节点——确认关键节点转化率与转化目标——具体分析关键节点数据——确定关键节点的优化方向具体优化方向确定(明确问题与目标)【具体异常情况及相关建议如下】
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2、CTR数据异常本信息流广告CTR行业平均CTR确认部分媒体CTR，主要：CTR高是否因为个别媒体导致CTR异常问题具体分析：1) 对比本行业CTR与信息流广告CTR，过高、过低;2) 过高或过低，因为个别媒体OR整体情况;3)信息流广告素材本身问题：利益点是否突出OR过分突出、放大解决方案：1)定向维度的优化;2)素材利益点的优化，与落地页的匹配程度;3)如果整个行业CTR偏低，则需要设法得出行业的CTR解决方案(行业解决方案)
3、媒体数据的异常消耗集中在部分媒体部分媒体CTR异常，过高OR过低解决方案：部分媒体数据的波动，对于成本影响程度分析、确认和调整
4、投放时间段数据差异与分析差异问题：主要针对数据存在明显投放时间差异的广告计划当前具体时间段的转化率数据，CVR数据是否与具体转化率成正相关。如果一致，即可根据时间段CVR来判断时间段转化率数据;如果不一致，则需要客户配合每小时转化数据，分析具体影响原因：如，投放媒体等
5、CVR数据参考性与OCPC投放真实转化率检验公式：成功率=客户数据/效果UV(成功率稳定，即适合OCPC投放，说明投放稳定;如果成功率不稳定、波动，说明流量质量在波动)注意：CVR数据的真实性问题&CVR数据的参考性问题。可通过上述公式及逻辑排查判断
6、信息流广告投放复盘与总结广告/行业投放总结，客户/行业特征分析，主要是客户/行业转化流程、行业玩法素材包装方案总结优化技巧总结，如：媒体筛选、定向维度等技巧 |
