数据误读对谷歌推广PPC决策的影响及营销分析类型

误解数据就像进入汽车的小挡泥板弯道。你不惜一切代价试图避免它，但有时它就发生了——这是一个意外，一个轻微的判断失误，一个分心或匆忙的时刻，然后砰的一声。 这些小事故，无论是数据还是车辆，都可能代价高昂。当您损坏您的汽车时，维修费用可能是惊人的。错误解读您的数据可能会带来类似的代价，尤其是当您根据并非看起来的趋势做出战略决策时。 您的数据很容易发生事故，尤其是当有很多指标和维度在起作用时。PPC 广告系列就是如此，其中可能有数千种不同的数据组合。忘记包含变量或过度简化指标的含义可能会导致您的广告系列走上错误的道路。在分析大量 PPC 数据时，课程修正至关重要。您可以使用 PPC Signal 等工具从您的 PPC 数据中获得可操作的见解，并使您的活动保持在正轨上。定期进行小的更改可以随着时间的推移提高投资回报率。   在本指南中，您将了解这些数据误解可能对您的 PPC 决策产生的负面影响，以及您可以使用哪些类型的营销分析来避免这些错误。 第 1 部分：数据分析概述 在探索可以帮助您避免误解 PPC 数据的营销分析类型之前，您首先需要了解数据分析的基础知识。

什么是数据分析

根据定义，分析是在一组数据或数字中发现有用模式并将这些结果传达给其他人的科学过程。从本质上讲，数据分析的目标是将庞大的原始数据电子表格转化为可操作的见解，以帮助营销人员做出更好、更准确的决策。 这是一个涉及使用统计数据、计算机编程和运筹学的过程。这些研究协同工作以解开复杂的数据并找出数字背后的含义。它在创建大量数据的领域特别有用，这使它成为您的 PPC 活动的有意义的实践。 在一个日益由数据驱动的世界中，分析变得必不可少。每个公司、运动队和其他组织都在产生海量的数据，所有这些信息至少在某种程度上是有用的。但是，如果没有分析，就不可能理解这一切。 因此，分析被用于多种不同的方式，包括： 网络分析 欺诈分析 风险分析 广告和营销 企业决策 营销优化 营销模式

数据分析在 PPC 中的作用

如前所述，PPC 是分析大放异彩的领域之一。如果不进行某种形式的分析，则无法浏览您的广告系列产生的大量数据。如果你想改进你的 PPC 营销，你需要分析这些数据并得出准确的结论。 PPC 中的数据分析有几个优点： 一种向利益相关者和客户展示进展和发现的更具吸引力的方式。 确定您的 PPC 活动中值得注意的趋势和变化，这些趋势和变化可能会带来降低和提高绩效指标的风险或机会。 研究竞争，这样就不会出现您没有准备好的意外情况，也不会出现未被发现的新竞争对手。 揭示收紧广告系列以实现更好优化的方法，从而实现更高的性能和更高的投资回报率。 跟踪获得牵引力的关键字，这使您可以将广告系列中的最大推动者归零。 测试新策略、广告文案、活动等的可行性。 通过不断认识改进活动的方法，保持业绩的向上攀升。 您的 PPC 广告系列在不断变化，因为有许多因素始终会影响性能。竞争对手的行为和用户/客户的行为是导致 PPC 数据出现波谷和波峰的动态因素。 借助分析，您可以消除所有噪音，深入了解最新变化对您的营销活动意味着什么，以及如何最大限度地提高结果，同时降低风险。

数据与意见

数据、分析和可操作的见解已成为流行的流行语，并且几乎出现了淘金热式的效应来获取和利用数据。在 PPC 活动管理方面，忽视利用其数据的营销人员注定会落后于竞争对手。 这引发了一场有趣的辩论，即相信数据胜过经验和意见是否更好。对于老牌和传统公司来说，忽视多年经验和专业知识的想法是有严重缺陷的。他们质疑数据的重要性是正确的，因为过度依赖是一个常见的陷阱。数据可能是错误的。当您允许它完全推动您的营销活动时，这些数据的不准确性和失误可能会带来灾难性的后果。 数据和分析并非旨在取代或替代您的专业知识和经验。相反，它们应该被用来提供证据来支持你的观点和直觉。您的 PPC 策略和决策应该以数据为依据

数据质量至关重要

在这场经验与数据的争论中，许多高管开始质疑他们数据的质量和可靠性。您如何知道何时信任数据？您如何测试其可靠性？如果你的数据不可靠，那么你的分析和见解的准确性和有效性也是错误的。 为确保您的数据可靠且高质量，您可以实施一些策略。这些步骤将更好地确保您的数据被正确、准确地使用。例如，如果您想防止滥用统计数据，则采取控制措施至关重要。

数据收集方法

为确保见解的可信度和数据的准确性，您需要考虑如何在组织内收集和利用信息。 主要有两种方法：自上而下和自下而上。 这些是经济、金融和其他领域中常见的术语。对于数据收集，自上而下的方法从一般性开始，然后变得更加具体，而自下而上的策略在变得更广泛之前先具体化。 进一步解释： 自上而下的方法：在自上而下的数据收集中，您创建了一个数据收集和分析的总体系统。你收集一切可能有用的东西。然后，您在这个更广泛的框架内开发更小的系统。这些子系统是根据您的分析项目的需要创建的。 自上而下的方法还规定了数据在组织中的控制和移动方式。在此策略中，数据由高层管理人员处理。现场工作人员提交数据请求，管理层决定发送什么信息以及发送到哪里。 这种方法通常是最安全的，并且可以更好地确保数据在整个组织中得到妥善处理。管理层对如何利用数据有更好的总体了解。 自下而上的方法：使用这种技术，数据以相反的方向传输。现场工作人员根据他们的分析需要选择收集的内容。然后将信息传递给管理层，以决定如何利用数据和见解。 这种方法在 PPC 管理中很常见，因为付费广告通常是更大的总体营销策略的一部分。由 PPC 经理进行相关分析，然后将见解传递给营销部门的其他成员。 自下而上的方法还可以帮助您避免数据疲劳和过载，因为只会收集所需的数据。因此，不会有多余的信息来分散您对分析目标的注意力。 第 2 部分：营销分析的类型 在分析 PPC 和其他营销数据时，涉及三种主要类型的分析。 他们是： 描述性分析 预测分析 规范分析 这三种方法之间有一些重叠。营销人员应该实施这三者，以全面了解他们的环境并从他们的大数据中提取最大价值。

什么是描述性分析？

描述性分析专注于回答“发生了什么？” 在此分析中，实时和历史数据用于了解您过去的位置、现在的位置，以及这两点之间的差异如何帮助您在未来蓬勃发展。 最终，它被用来找出失败或成功发生的原因。例如，如果您的 PPC 广告活动中的特定关键字过去每天产生数千次展示，但现在只有一百次，这是怎么回事？人们不再对这个话题感兴趣了吗？是否发生了查询不再相关的变化？描述性分析旨在找出答案。 每当您查看指标在上个季度、上个月、上一周甚至最后一天的变化时，您都在进行描述性分析。

什么是预测分析？

预测分析不是弄清楚发生了什么，而是着眼于未来并试图回答：“可能会发生什么？” 如上所述，预测分析通常使用在描述性分析中发现的见解。毕竟，除非你知道你去过哪里，否则你不知道你要去哪里，对吧？ 预测分析有局限性，因此是“也许”。它不是水晶球，也不能完全保证分析结果 100% 准确。相反，预测分析根据数据对特定事件发生的可能性进行猜测。 它与用于预测天气或创建信用评分的模型相同。气象学家通过查看天气数据来预测温度、降雨量和其他自然事件。这些预测不准确或完全错误的情况并不少见——数据误解的结果！同样，信用评分基本上是金融业预测您按时偿还贷款的可能性的方式。 对于 PPC，预测分析可用于开展主动活动，这些活动不仅对变化做出反应，而且提前为它们做好计划。它可用于识别增长趋势的早期阶段，并预测它何时会达到临界点。

什么是规范分析？

首先，您根据历史表现（描述性分析）找到见解。然后，您使用这些见解来预测未来的情况（预测分析）。下一步是什么？规范性分析是关于选择如何处理这一切。您如何更好地改变分析过程？ 与其他类型的营销分析相比，规范性多样性明显更复杂。您不仅要查看内部数据，还要查看可能影响数字的外部因素。 目标是优化数据以获得最佳结果。为此，您需要首先了解哪些决策会导致最佳结果。这称为随机优化。在这方面，规范分析回答了两个问题，而不是一个： 如果……会怎样？ 应该怎么做才能达到预期的结果？ 规范分析的复杂性导致最多的数据误解。然而，如果正确准确地进行，这种类型的分析会对 PPC 活动的成功和企业的整体增长产生最重大的影响。 例如，在 PPC 中，规范分析可用于回答诸如“如果我每月将预算增加 500 美元会怎样？”之类的问题。或者，“如果我想本月收入增加 12%，我需要定位哪些新关键字？”

其他分析类型

描述性、预测性和规范性分析都是探索 PPC 活动生成的数据所必需的。但是，您还需要合并来自其他来源的外部数据。这可能需要您使用除上述三种之外的其他类型的营销分析。 情绪分析：客户情绪控制着目标受众如何看待您的品牌和产品。简而言之，就是观众对你的感觉。这些情绪会影响您的 PPC 性能。如果情绪压倒性地积极，人们将更有可能转变。如果这些情绪是负面的，他们甚至不会费心点击。 情绪分析从评论、社交媒体反应和其他来源寻找积极、中立和消极的反应和感受。此数据可能是您的 PPC 指标的一个有影响力的变量。 竞争分析：您的竞争对手对您的 PPC 活动有非常重要的影响。您很有可能直接与这些邻居竞争广告排名和点击次数。在分析您的 PPC 性能时，这些其他实体所采取的行动是需要考虑的重要变量。 鉴于它们的影响，您需要