买量投放，不仅是优化师的核心工作，更是游戏厂商的痛点。金莎4399网址作为云游戏技术解决方案服务商，致力于通过云分发、云微端、云增量等解决方案赋能游戏厂商用户增长新路径。特别是2M云微端在投放买量中应用，极大提升了买量转化率，降低了CPA成本。
除了技术创新赋能，通过数据分析不断优化投放计划，也是金莎4399网址与各游戏厂商在云微端都放中共同的工作与目标。以下分享中的章节内容，一起看看数据分析那些事！
我们会沿着“数据从哪看、看什么、怎么通过数据分析找出问题、找到问题之后要怎样解决”这条线来进行。
01 数据从哪来？
说到数据分析，我们总要先知道数据从哪儿看。我们知道广告投放后是一定要监测数据的，因为数据监测是数据分析的基础。数据监测的工作既可以交给专业的公司（友盟、热云等）来做，也可以用自己的技术进行监测。监测数据的公司都会有一个看数据的后台，供相关投放人员看，我们就统一将其叫作广告主后台。在广告主后台里，能够看到详细的前后端数据。
除了广告主后台，媒体后台也是可以看数据的。我们学会了怎样使用巨量引擎的报表功能来看数据，其他媒体也都有报表功能，用法大同小异。并且因为转化出价的广泛应用，广告主会把转化数据返回给媒体，所以在媒体后台也能看到一部分后端数据。
总结下来，一般会在媒体后台和广告主后台这两个地方看数据：从媒体后台看前端数据和广告主返回给媒体的转化数据，从广告主后台看详细的后端数据。通常，广告主希望后端数据（例如 ROI 和利润等）是保密的，不会告诉媒体，也不会告诉代理商。
所以，如果你是代理商的优化师，一般只看媒体后台的数据和广告主告诉你的后端数据就足够了。广告主可能会以微信、QQ 等形式直接把后台数据发给你，也可能会给你开通一个经过权限设置的后端账户。
如果你是广告主自己的优化师，就可以直接看到媒体后台和广告主后台的数据了。
02 数据分析的基本思路
知道了都要看哪些维度的数据后，我们介绍一下数据分析的基本思路：做数据就像破案子，要“从大到小、从多到少、从一天到几天”。我们分别来看是什么意思。
“从大到小”是指从“先看账户整体，再分别看组、计划、创意”。先看账户整体成本和量是多少，看一个总数。从总数来判断账户的整体情况，先做到心里有数，再去看细分。
一个账户是由许多广告计划组成的，当账户成本高的时候，一定是某些广告计划成本高了，所以要去找到是哪些计划成本变高了。因为操作主要是在计划层级，所以得找到计划才能解决问题，光看整体是看不出问题的。
“从多到少”是什么意思呢？比如你的账户里有 50 条计划，一条一条看完一上午就过去了，要先看哪一条呢？
当然是“擒贼先擒王”，先看花钱多的，它们对账户成本的影响大，那些只能花几元钱的“虾兵蟹将”，影响不了什么。“从多到少”就是“花钱从多到少”，把整个账户的数据按消耗降序排列，以 KPI 为“尺子”，对着找成本明显高、明显低的，这些是我们需要重点关注的计划。“哦，发现了，有一天计划成本上涨了一倍，而且还花了很多钱，就是它导致的账户整体成本上升！”那它为什么会上升？
单看一天的数据得不出结论，因为数据波动是正常的，所以得“从一天到几天”，也就是从一天的数据再往前翻，看近几天的数据，了解该计划的“底细”。就像你锁定了一个嫌疑人，要把它近几天的行踪都过一遍——把问题计划近几天的数据都看完之后，再下判断。这个时候就能大体判断出是不是新计划、是否在赔付期等。
对于成本明显低的计划也是这个思路，发现一条计划成本低不能立刻觉得这条计划效果非常好，也要看近几天的数据，这样才能更有把握地认为这条计划成本是低的，可以让它多花钱。
03 信息流广告数据特点
知道了广告投放的规律，投放的时候就要顺应规律，提升广告效果。除了这两条规律以外，信息流广告的一切都基于数据说话，所以我们还需要了解信息流广告数据的两个特点。
1. 数据实时变化
信息流广告数据最大的特点就是实时变化。账户里的钱就像春运的火车票，你刷新一次就少一些。转化成本和消耗都在变化，所以你得一直看着。可能你 10:00 看账户的时候，消耗 2000 元、成本 10 元，10:30 再进来看，就发现消耗了 1 万元，成本 15 元！这也是优化师们最无奈的一个点：广告数据实时变化，那么就要经常查看账户数据，一直盯着。只要广告在投放，你就要为投放效果负责。由于很多广告都是全年 365 天、24 小时投放，所以优化师们很难有彻底的假期。整个春节都不用工作？不存在的。你的账户就像你的孩子，你得实时看着他的数据。
一直盯着账户数据的意思是每分每秒都要看吗？感觉好可怕。当然不是，毕竟都是人、不是机器，做不到一刻不停地工作。账户消耗很快的时候（比如晚高峰时，消耗速度比白天快了好多）一个小时左右看一次，甚至可能半个小时就要看一下；普通投放的账户，一天看3~5 次吧。账户完全没问题的时候，一天也要至少看一次。
这算是优化师的第一课：每天都要看账户，即使你不做任何操作，也得看一下。否则一旦成本超过了要求，而你没有及时停止投放，花了很多钱，那麻烦就大了。
2. 数据量很少的时候，得出的结论不可信
信息流广告数据的另一个特点是“数据量很少的时候，得出的结论是不可信的”，因为数据少和数据多的时候，成本可能相差非常大。
我们换一个生活中的例子来感受一下，数据少的时候就下结论，会有怎样的结果。
记者分别问 3 个女生：“你最喜欢的口红颜色是什么？”女生 1 答：“绿色”，女生 2 答：“我觉得是绿色”，女生 3 答：“绿色”。于是，记者得出结论：“Amazing！今年口红颜色迎来新潮流，最受欢迎的口红颜色居然是绿色！”
是不是觉得很可笑？如何只凭这几个人就得出结论呢？关于数据量的大小，专业的说法叫作“数据置信度”，意思是数据量很少的时候，得出的结论是不可信的。只有数据达到一定量了，我们才能得出结论。那么什么叫“一定量”呢？最基本要满足以下几种情况之一：(1)点击数在 100 个以上；(2)曝光量在 2000 次以上；(3)消耗在 50 元以上。总之，不能在消耗还不到 10 元时就说这条计划好或者不好，因为这时数据的偶然性太大了。
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