广告数据分析，则可以帮助我们提取广告数据中有用的信息，然后根据信息反映的结果对广告相关内容进行优化，提升广告的效果。
本文的主要内容有：
一、常用缩写与计算公式
二、各种数据对应的问题
三、实战经验分享
四、分析竞争对手广告数据
一、常用缩写与计算公式
1.数据常用缩写
CPM：千次展示费用
CPA：获客成本
CPC：单次点击付费
CVR：转化率
AOV：客单价
ROI：投资回报率
ROAS：广告支出回报率
2.计算公式
① 基础计算公式
CPA=CPC/ CVR
单个订单的利润 = AOV * 产品毛利润率
产品毛利润率=（产品销售价格 - 产品进货价格）/产品销售价格
ROAS = 广告收入/广告成本
盈亏计算公式：
单个订单的净利润 = AOV * 毛利润率 - CPA
若，单个订单的利润 > CPA，则盈利；
如果单个订单的利润 < CPA，则亏损。
② 进阶版计算公式（增加复购率和运营成本数据）
单个客户的利润 = AOV（客单价）* 产品毛利润率 * （1 平均复购率 * 平均复购次数）
盈亏计算公式：
净利润 = AOV * 产品毛利润率 * （1 平均复购率 * 平均复购次数）* 订单数 - （CPA * 订单总数 - 人工成本 - 办公成本 - 支付成本 - 物流成本 - 退货成本等）
若，单个客户的利润 > CPA （人工成本 办公成本 支付成本 物流成本 退货成本等）/订单总数，则盈利；
若，如果单个客户的利润 < CPA （人工成本 办公成本 支付成本 物流成本退货成本等）/订单总数 ，则亏损。
最后，独立站ROI最好做到一比一盈亏平衡。
即，最低ROI=1/毛利率=50%
二、各种数据对应的问题
进行数据分析，主要可以帮助我们查看和了解落地页、广告内容、用户定位、投放策略和流量入口这五个环节的质量。
看哪些方面需要进一步优化。
1.转化率
落地页质量的好坏，可以从广告数据中的转化率和转化成本来反映。
转化率高、转化成本低，就说明落地页的质量是好的。
落地页的质量优化可以从页面打开速度、排版、有没有号召力等方面入手进行。
2.点击率、点击单价
广告内容包括广告素材和广告创意。
我们通常从广告的点击率、完播率、点击单价和有效播放率来判断广告内容的好坏。
3.用户数据
用户数据主要用来判断广告的受众选择是否精准。
通过对广告推广的有效受众的年龄、性别、区域、关键词等的分析，可以清晰明了的看出我们在广告的受众面选择上，有哪些方面可以调整。
删除无效的受众选择，增加潜在用户的覆盖面。
4.时间趋势
时间趋势即广告哪个时间段点击量最多、哪个时间段转化率最高等。
通过对时间趋势的研究，来判断我们的投放策略是否得当。
5.版位流量
版位流量应该是最好理解的广告数据了。
哪个投放位置的流量吸引得最多，哪个位置就是我们广告的重点。
就是我们最需要重视的流量入口。
注：以上所有的广告数据分析结论，都应该建立在对不同广告的对比分析之上。
单一的广告数据存在偶然性。
三、实战经验分享
首先，跑了一点广告有了数据之后，我们最先要看的，是是否有销量，
这直接决定了这个广告质量的好坏；
然后要看单次成交费用、加入购物车次数、发起结账次数等这些直接和销量有关的数据，
这是该广告是否还有存在的必要的重要依据；
最后要看的是广告的浏览量、千次点击费用等效果类数据，
看看这个广告还有没有救。
注：广告投放这个东西，感觉玄学更多。
一模一样的广告设置，两个人投出来的效果，可能就是会不一样。
所以，我的经验大家参考就好。
更多还是要大家在实操中自己感受，自己积累。
1.根据广告投放地分析数据
每个国家的广告数据都会有一个基本的数据区间，只要在这个区间内的数据，都属于正常数据。
例如美国：
千次展示费用：$10>正常范围>$30
链接点击率：正常范围>1%
单次链接点击费用：$0.5>正常范围>$1
北美数据略低于这个指标；多个国家的整体数据也会略低于这个指标。
2.数据异常的应对办法
① CPM异常
从产品落地页、素材和受众方面优化调整。
② CPC异常
从广告素材、文案方面优化调整。
③ 加入购物车多，付款成功少
检查付款环节是否完善，优惠活动是否简洁易懂。
3.组预算和系列预算的区别
以总预算￥30为例。
① 组预算
为每个广告分配相同的广告预算。
② 系列预算
自动为表现好的广告分配更多的广告费。
总的来说，对于新广告投放前期，选择系列预算会更“把钱花在刀刃上”。
到了后期各方面数据稳定之后，可以将表现优异的几个广告组一起用组预算的方式投放。
4.复制广告以增加预算
即，遇到表现好的广告，不直接增加该广告的预算。
而是将广告复制，再跑一个一模一样的广告。
这是因为，调整预算会打断广告投放的效果。
打断之后再重新进行投放的话，广告的效果很可能就不如之前了。
注：最好连广告系列一起复制。
四、分析竞争对手广告数据
分析竞争对手的广告数据，有利于我们绕开同类产品广告的弯路。
帮助我们在投放广告的时候精准定位，节省预算。
1.浏览器输入关键词
直接在浏览器输入关键词，可以看到很多竞争对手的排名情况。
通常排名在第一页的，都是在广告上花了心思的卖家。
这是最简单的查看竞争对手广告数据的方法，不过可查看的数据很少。
并且还和浏览器位置有关。
比如我们的浏览器科学上网在美国，可是对手广告投放的欧洲，这样我们就是搜不到的。
2.广告SPY工具
Similarweb
只需要在搜索框输入竞争对手的网址即可。
链接地址：
https://www.similarweb.com/
以谷歌为例。
我们首先可以看到谷歌网站的总浏览量。
以及网站的平均访问时长以及跳出率。
然后还可以看到该网站的流量来源。
谷歌的直接流量占了快95%，这说明谷歌已经很强了，不需要广告了。
如果是别的独立站之类的，肯定是广告流量来源占比多。
再下面，还能看到各个流量来源渠道的组成。
比如搜索广告中的主要竞价词，
和各种具体关键词（有机或付费）的占比。
然后还能看到该网站展示广告的主要网络来源占比。
和访问该网站的人的感兴趣的分类以及感兴趣的其他网站。
以及还能看到该网站的竞争对手和类似网站。
这些信息都有助于我们了解竞争对手的广告情况。
然后我们可以根据别人的信息，及时调整和设置我们的推广；
用对手的经验，优化我们的广告设置。
注：虽然竞争对手的广告很大程度可以当做我们试错的经验。
但是一些细化的地方我们无法完全了解，我们也肯定不是和对方一模一样的产品和模式。
所以这些信息可以参考，但是不能完全照搬。
类似的工具还有SEMrush、Ahrefs等，大家根据自己的喜好和习惯选择即可。
五、其他
1.数据之外的因素——时间
在分析数据的时候，在一堆广告数据之外，时间因素是我们必须要考虑进去的。
首先是账户时间设置。
大家都知道，我们投跨境广告，都需要科学上网。
这就代表我们的账户时间不再是北京时间了。
其次，是目标客户时间。
比如美国的时间是和我们相反的，我们的白天是美国的晚上。
所以如果我们白天拼命加预算是没用的。
还要注意日期，我们的星期一可能并不是目标用户的星期一。
2.Facebook Pixel跑偏
Facebook Pixel是我们跑Facebook广告的时候必开的代码。
它可以帮助我们了解点击Facebook广告的受众在我们的独立站上的行为，帮助我们优化广告。
一个独立站只能安装一个Pixel。
这就导致我们跑广告的时候，Pixel有可能跑偏。
比如，
当我们跑束身衣广告的时候，我们的受众是年轻的女性。
过了一段时间，我们要跑儿童玩具的广告了，这个时候我们的受众是中年父母。
由于Facebook已经为我们积累了年轻女性的受众群，当要更换受众的时候，Facebook就会多收我们的钱。
导致我们在新广告中，点击费会变高，效果也不怎么好。
那么怎么解决这个问题呢？
首先，我们要把原广告停掉。
然后在business manager处重新建一个Facebook Pixel，并安装。
这样，就基本对新广告没有什么影响了。
3.最后
对于广告数据，并没有一个特定的指标，来告诉我们什么数字必须该做什么反应。
更多的还是经验使然。
所以我们每个人心里都要有个数，最好制定一个数字底线，
到了什么地步，就当机立断的做什么决定。
犹犹豫豫拖拖拉拉很容易导致浪费广告预算。
关了的广告，大不了再开嘛。
可是钱花出去了，可就收不回来了。
其实说到底，跑广告靠的还是魄力。
我也还是在不断的尝试和学习中。
共勉吧。
