深度解析：你的廣告費去哪裡了？

編者按：

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近些年來隨著移動互聯網的發展，國內網路廣告的發展勢頭一片大好。但隨著網路廣告的發展，廣告效果卻令廣告主著實擔憂，大把的廣告費投進去，卻跟當初的預想差距甚遠。

對於大多數廣告主來說，廣告投放的目的無非就是吸引更多的用戶，最終實現營銷轉化。但同時他們最怕出現這些問題：投放結果不理想，轉化率低；所投入的財力與投放結果不成正比；廣告費浪費嚴重等等。

廣告主為什麼會在意這些？我們以下圖為例，筆記本在ZOL投放的費用明細：

從上圖不難看出，對於廣告主來說廣告費用是一筆不小的支出，每一筆廣告投放都需要投入大量的資金，誰都希望每一筆費用都花在刀刃上。

說到廣告費這個問題，許多廣告主忍不住要問，花了那麼多錢，效果達不到，錢都是花到哪裡去了呢？想知道這個答案，就不得不扒一扒廣告投放的那點事兒了。本期我們為大家分享一下廣告投放異常數據問題，讓大家了解您的廣告費去哪裡了。

我們都知道影響廣告投放效果的數據指標很多，其中任何一條有異常，都會影響整個投放效果。為什麼會有異常數據呢？

異常數據多樣性

影響廣告投放效果的因素很多，如曝光量、點擊量、到達量、二跳量、到達率、二跳率、轉化量等等，其中任何一個數據都有可能出現異常，進而影響整個投放效果。以點擊量為例：（如圖）

通過這張圖我們可以看到曲線曲折最大的時候出現在4、6、8這三個月，但這並不能直接下結論正常或是異常，應該看與實際的投放計劃是否匹配，包括地域維度、客戶端的維度。比如廣告主正好是在這三個時間段加大了廣告投放力度，那麼出現這種情況自然是正常的，反之就是異常。

再有就是結果形式的指標，如CTR、二跳率、轉化率等，這些指標一旦變化過大都算是異常，比如下圖所示：

從上圖可以看出，流量多的二跳率卻很低；用戶數接近流量的一半二跳卻為0，看數據就知道這絕對有問題，所以這時候就需要考慮是不是有作弊行為、刷量了。當然除了二跳率這些指標外，異常表現還包括廣告來源異常；曝光、點擊頻次異常； 曝光、點擊IP/地域集中； 用戶平均曝光量、點擊量過大；曝光、點擊的UA分布異常；數據時段分布異常；到達率、轉化率異常等等。

投放是因 異常是果

所謂因果相連，因為投放異常，所以才會出現異常數據這種結果，我們根據異常數據進行分析，從而得知是哪個投放環節出現的問題，進而及時優化投放，避免異常數據。

如何解決屏蔽異常

我們了解了異常產生的原因，那麼如何屏蔽這些異常數據，該如何解決呢？通常來說，發現解決異常問題分兩步。

第一步：IP屏蔽，對廣告數據，可以通過IP屏蔽一部分。

第二步：進行人工分析，目前這是比較有效的方法，可以從三個方面進行。每個方面我們結合一個案例進行分析。

通過基礎指標初步判斷

用戶平均點擊量、IP平均點擊量、用戶平均到達量是否正常：一般來說，大於2次，可能存在異常

1.2廣告到達率是否正常：如果小於活動整體比例，可能存在異常

分析案例示意圖：

從圖中可以看到「文字鏈_原創頻道9字」這個廣告的點擊量與到達量相差甚遠，從數據表中可知，到達量僅為點擊量的39％，很明顯點擊量存在異常，這時我們就可以對點擊量進行分析，查找異常的原因，及時調整優化廣告投放的渠道。

結合細節數據進行確認

地域分布是否存在大部分數據集中在某一個或者個別地域

24小時分布是否存在大部分數據集中在某一個時段或者凌晨

地域分布或者24小時分布數據不區域定向、時段定向差異較大

分析案例示意圖：

如這張圖所示，對細節數據的監測分析，發現當點擊量數據集中在21-22時，到達量卻沒明顯變化，這就出現了異常數據。

通過深度數據進行驗證

是否存在同一時間同一IP點擊多次，或者產生多個轉化明細的情況

是否存在同一天，同一IP點擊量、轉化明細量比例較大的情況

分析廣告點擊來源，看是否有大量點擊來源和媒體頁面不一致

分析案例示意圖：

從圖中可以發現兩個廣告的到達量超過千次卻未產生任何二跳，同時用戶平均到達量大於2次，不難看出這是異常數據。

通過上述的分析，我們了解了廣告投放中常見的異常數據，正是因為這些具有欺詐性的數據蒙蔽了很多廣告主的雙眼，看不到廣告投放的實際效果，所以你的廣告費也在無形中被浪費了。最後損失最大的永遠是為流量買單的「廣告主」。也許有人會問，是否解決屏蔽了這些異常，就能保證廣告投放的效果呢，減少不必要的費用支出呢？針對這個問題只能說這僅僅是影響廣告投放效果的一小部分因素，影響廣告投放效果的因素很多。

來源：99click商助科技(cn99click)

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