广告投放数据分析报告怎么写（广告投放数据分析怎么做）

百度推广的数据分析报告怎么写？

您好，做百度推广，后台是有很多数据支撑的，可以分计划，单元，关键词，搜索词等类型下载，可以直接生成自己想要的数据报告情况。传统的销售和推广渠道窄，开发新客户难。建议您使用百度营销开发新客户，百度营销覆盖面广，针对性强，为企业从建站到推广提供一站式服务，将您的潜在客户引导到您的网站。如果您的企业还没有建立网站，我们的服务顾问也会在建站方面给予您专业的建议和服务。目前百度营销正为近90万家企业提供营销推广服务，很多企业获得了良好的推广效果。部分是正处于快速发展的中小企业，囊括了几乎每个地区的每个行业。许多企业不但获得了良好的推广效果，而且在百度推广专业服务顾问的帮助下，熟练地掌握利用互联网做推广的方法。当有潜在需求的顾客搜索到您设置的关键词时，您的产品便会优先出现在结果页面。同时，百度营销通过关键词设置精准直达大量目标用户，了解潜在客户的需求。

百度推广的数据分析报告怎么写

百度推广的数据分析报告，一般都是需要统计展现量，点击量，访问量，咨询量，订单量等、这5个方面，一定一定要细分到更多的数据、比如说，跳出率、停留时间段、访问页数，客单价，对话量等等，这些你都是需要你去密切关注的。

怎样写广告分析报告？

广告所针对的主要目标消费者是谁？ 广告呈现了哪些熟悉的口号和标志？ 广告显示性别、种族、阶级还有其他的认同点吗？ 刊登的出版物他的阅读率如何？ 等等这些问题都是困扰广告投放的主要因素，开元研究是国内从事媒体广告价值研究的机构，下面把他家分析报告的操作步骤分享给大家！步骤/方法分析该广告用了哪些吸引注意的技巧？ 感官上: 动作、色彩、光线、声音、音乐、视觉（电脑动画或慢动作等） 情感上:任何愉悦的联想？包括性、景象、刺激的动作、好笑、家庭温馨、宠物等。 思想上：新闻、清单、展现、宣告、、开市、文提、故事、示范、竞赛。 有些非语言性的表达（如笑容、声调、诚恳的样子、或表达） 谁是目标消费者？是你吗？（假如不是的话，是属於非目标对像、没有兴趣或是对广告具有敌意的一群） 广告是否运用了下面几种激发消费者行动的字眼？现在就做、现在就买、行动、加入、抽烟、喝酒、品尝等等。

如何做媒体广告投放效果评估报告

这里以三个段来分析

一、

1.

广告计划在取得预定的广告目标上是否有效，所获得的广告效果能否可以用计划外的其他工作来替代；

2.

广告计划在实施过程中是否有超出计划的作用；

3.

广告活动的实施是否最大效益地使用了资源（指人力、物力、财力和时间）；

4.

接触广告信息的目标消费者的数量

(

即广告的接触率

)

，注意和理解了广告信息的受众数量；

5.

接受了广告内容改变态度、意见、观念的目标消费者的数量；

6.

按照广告导向采取了行动的消费者的数量和重复采取类似行动的消费者数量；

7.

达到预定目标与否等等。

评估广告策划活动效果的客观标准是经济效益、社会效益和心理效益，以经济效益为主，同时兼顾社会效益和心理效益。

二、

广告策划的直接目的是经济效益。一个广告成功与否，在很大程度上就是看它的经济效益，这方面的衡量指标有：

（

1

）广告是否培养了新的公众需求市场，发挥了市场扩容功能；

（

2

）广告是否激发了公众的需求欲望，有效地引导公众产生购买行为；

（

3

）广告是否提高了企业的市场占有率；

（

4

）广告是否突出了本企业商品在公众心目中的地位，提高了公众的指名购买率；

（

5

）广告是否增强了商品的营销力，扩大企业的销售量。

三、

对广告策划的评估:

（

1

）看广告计划是否与广告目标相一致，其内在逻辑联系紧密与否，广告成功的可能性是否最大限度地得到了利用；

（

2

）评估广告决策是否正确，广告策略是否运用恰当；

（

3

）广告主题是否正确，广告创意是否独特新颖，广告诉求是否明确，目标消费者是否认准；

（

4

）广告预算与实际费用如何，它们与广告效益的关系如何，是否随广告投资增加而效益也成正比例地增加等等。

淘宝平台广告点击数据分析报告

本篇数据分析报告全文约3900字，阅读大约需要10分钟

数据源： Ad Display/Click Data on Taobao.com

这是一份淘宝平台的广告展示/点击数据，本次分析需要从这些数据中发现某些规律或者异常，进而给运营团队提出建议

评价一个广告效果的指标就是广告的点击人数，可以反映一个广告有多少人愿意点击查看广告的内容，只有广告被点击，后续转化为购买行为才会发生。

把广告的点击人数指标拆分：

广告点击人数=广告展示数 x 点击率

而广告展示数又由广告商品的价格、类别影响；不同人群对不同类别商品有着不同的喜好，从而影响广告的点击率。

在广告展示数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。

因此本次分析就针对 【点击率】 这一因素进行分析

从“广告”和“用户”两个角度进行分析：

原始的数据集中包括三类数据，具体数据对应属性如下：

为了方便分析，抽取其中的部分字段作为分析。

从raw_sample数据集中抽取：用户ID、广告ID、是否点击

从ad_feature数据集中抽取：广告ID、类目ID、广告商品价格

从user_profile数据集中抽取：用户ID、年龄层、性别、购物层次

将三张数据表，组合到一张表中

得到一张记录了用户-广告信息表

1、源数据中还有许多的缺失值，将性别和年龄层字段中为空值的记录删去

2、查看数据中的异常值，并将异常值删去

查看广告商品价格字段的属性值范围：

还是存在数据值过大的异常值

为了方便分析对价格字段进行切分，选取更贴近日常生活的价格在1000元以内的广告记录进行分析

切片之后仍保留了751570条记录

对于广告商品价格字段，每个广告的商品都有各自的价格，根据价格字段不便于进行统计。新增一个字段“price_class”代表价格的区间。

（0-价格在0-100元、1-100-200元、2-200-300元...）

将广告按价格分为100元以下、200元以下、300元以下等10类，并计算不同价格区间中广告的点击率情况。

从图中发现，所有价格区间商品的点击率都在5%左右，其中广告商品价格在100元以下的广告点击率最高，为5.92%；

看到价格较低的广告商品点击率更高，我们一般认为是对价格敏感的浅层用户（免费用户）在这方面的点击率更高，而拥有一定消费行为和消费意识的中层、深层用户（付费用户）则更在意购物时的体验以及商品的质量。

为了验证以上说法，我们先假设100元以内的广告商品主要的点击对象是浅层用户，再通过数据验证。

查看点击了100元以内的广告商品的用户的用户组成

从用户分布可以看出，在点击了100元以内广告商品的用户中，深度用户的比例更高，占比81.6%，而浅层用户的占比则相对少很多。这推翻了我们原来的假设。

由于广告的类别数量众多，大部分类别的广告只有1-2次的展示，数据样本太小，因此选取展示数量最多的7个类别进行分析。

可以看出类别6261广告的展示数、点击数、点击率均为最高，而类别4385广告的展示数虽然有10000+，但是点击数、点击率却是最低的。

计算没有被点击的类别4385广告的商品的平均价格

而点击了类别4385广告的商品的平均价格为：

两者平均价格都在200-300区间、差异不大。结合分析（1），价格区间在200-300的广告商品点击率平均是在5.29%，而类别4385则只有3.61%。

这说明：广告商品价格不是影响类别4385广告点击率的因素

先来看看类别4385被哪些用户看到了

可以看出，类别4385的广告，主要是被推荐给了男性用户，而男性用户对这类商品的兴趣大于女性。

并且女性对这类商品的广告兴趣不高，点击率只有2.75%，是造成类别4385广告点击率低的主要原因。

来看看不同年龄段、不同性别的用户点击率有什么差异

（年龄字段含义：0:10岁以下、1:10-20岁、2:20-30岁、3:30-40岁、4：40-50岁、5:50-60岁、6：60岁以上）

从统计的数据可以看出，类别4385广告的商品主要点击群体是30岁以上男性用户，尤其是60岁以上男性兴趣最高，而女性用户对这类广告商品兴趣低。

结合a、b的分析，受30岁以上男性欢迎、价格在200-300的商品，推测是西装、皮鞋类或者烟酒类又或者是家用电器类商品

男女比例约为：1：1.6

男女广告点击数的比例约为：1：1.7

因此，总体上女性的点击数要多于男性，但两者的点击率基本一致。

可以看出，大部分类别中，女性的广告点击数都要明显大于男性的点击人数。

只有类别4385、类别4505，这两个类别的广告，男性的点击人数要超过女性的点击人数。

男女之间的主要差异是由类型6261的广告造成的，女性的点击数大约是男性的4倍。

不同的用户群体之间用户价值与消费习惯具有一定的差异，对于不同用户群体的广告投放的策略也不同。通过分析不同用户群体对广告点击率有什么关系，来制定不同的投放策略。

这里的分析通过K-Means算法来对用户进行聚类，并基于RFM模型来对用户价值进行划分。

这里选取用户的购物层次、广告点击率、浏览广告的商品平均价格，这3个指标来作为判断用户价值的标准

这里将所有用户分成5类，来代表用户价值的高低。

注：三个特征在聚类时都进行了特征的标准化

因此，我们可以出：群体5对广告的接受程度最高，非常愿意点击广告。群体2更喜好高价格的商品，对购买高价商品抱有极大兴趣。

根据用户在购物深度、点击率、观看广告商品的平均价格3个维度的表现，将用户划分为5类客户。

（1）重要保持用户

（2）重要发展用户

（3）重要挽留用户

（4）一般用户

（5）低价值用户

根据聚类结果，对应上述五类客户类型，进行匹配，得到客户群体的价值排名：

根据结果，我们可以发现5类用户的分布如图所示：

把上述的分析过程中的小结正例出来，得到分析结论，并综合所有的结论提出建议：