每家公司都会随时生成大量数据。这一趋势很大程度上受到互联网创造的许多新渠道的影响。所有这些渠道都会创建新的数据流，这些数据流不断运行并将数据提供给企业主。
了解如何使用所有这些信息及其确切目的是一个令人兴奋但具有挑战性的前景。这可能会让人不知所措。
本指南的目的是专注于使用数据优化 Google Ads 上的 PPC 广告活动。本文涵盖的一些主题包括：
– 分解数据分析过程
– 可用于 PPC 广告的不同类型的数据分析
– 确定正确的数据源
– 如何使用数据来审计您的 PPC 活动
– 数据分析
的优缺点- 如何使您的数据与您的 PPC 活动
保持一致- 通过可视化讲述数据的故事
什么是数据分析，为什么它很重要？
根据定义，数据分析是一个多步骤的过程，其最终目标是发现有用的见解、得出结论并找到令人信服的证据来支持决策。此过程涉及许多不同类型的分析和步骤，本指南的后面部分将对此进行解释。
就 PPC 活动而言，分析数据是一种必要的策略。广告主必须监控和分析其效果指标，以了解其广告活动的整体健康状况，并确定应进行哪些调整。
这些指标涵盖了付费广告的主要组成部分，但专业的 PPC 广告商知道其他数据源对于其广告活动的成功也很有价值。
销售数据、行业基准、客户互动，所有这些都很重要。您可以从中提取的数据源越多，图片就越清晰。
通过提取有关您的客户、竞争对手和整个市场的可操作见解，您可以对 PPC 活动进行路线修正。
PPC的数据分析类型
您可以使用五种不同的方法来执行与 PPC 相关的数据分析。您选择的方法将取决于您的最终目标。
您希望从分析中获得什么？
一旦你回答了这个问题，选择正确方法的方法就会变得清晰。
值得注意的是，您将为不同的项目使用每种方法。没有放之四海而皆准的方法。通常，您将从一种分析策略开始，该策略将导致需要使用第二种或第三种方法回答的问题。
让我们分解每种方法以及何时应该使用它。
描述性数据分析
描述性分析是使用数值数据的商业智能 （BI） 的一种形式。
PPC创建大量统计数据。只要看一下你的广告活动仪表板，你就会看到很多数字盯着你。
这些数字为您提供了有关广告系列的最新数据。但是，通过查看这组更广泛的结构化指标，您可以开始检测无法立即看到的趋势。
统计数据中的这些模式可以帮助您检测甚至预测趋势。更好的是，统计数据可以帮助广告商了解为什么会发生这些变化。
如果您的最终目标是了解和提高广告系列的整体效果，那么统计数据分析方法非常有用。
探索性数据分析
这种方法也称为“向下钻取”，旨在超越统计分析。
探索性方法更加集中，涉及单个数据集。当您发现统计分析中的潜在趋势并希望获得更多证据来支持相关性时，此方法非常有价值。
如果您想深入研究单个指标，这是一个很好的策略，这对 PPC 广告商很有帮助。
通过仔细检查最重要的指标（展示次数份额、点击率、每次点击成本等），您可以更好地了解哪些因素对这些数字产生积极和消极影响。它还有助于确定广告活动中的潜在问题所在。
关联数据分析
每当您查看两个或多个数据集之间的关系时，这就是关联分析。
关联分析是所有 PPC 广告商和数字营销人员都使用的东西，因为营销和广告指标密切相关。
通过探索两个或多个相关数据集之间的关系，它为我们的理解增加了背景。我们开始看到数据背后的大局，以及每个数字如何影响下一个数字。
当我们能够识别这些关系和顺序时，就更容易了解受众并制定提高广告效果的策略。您还可以查看广告活动中出现问题的位置。
例如，当我们查看转化率低于平均水平的广告系列时，我们可以通过检查多个指标来找出原因。首先，我们可以分析点击率。广告没有转化是因为人们没有点击吗？
然后我们看到点击率是正常的;我们知道人们在点击。现在我们可以推测问题发生在点击后。因此，我们调查了跳出率，发现人们并没有离开着陆页。
浏览此序列有助于我们了解正在发生的事情。这就是联想分析。
历史数据分析
与统计分析类似，历史分析方法使用数据来识别趋势和模式。不同之处在于，历史数据分析侧重于过去的效果，而不是您当前的广告状态。
如果你需要进一步说服为什么这种类型的分析是必不可少的，你可以打开你的历史书，看看丘吉尔在下议院的著名演讲。“那些不从历史中吸取教训的人注定要重蹈覆辙。”
每个PPC广告商过去都犯过错误。它可能是像否定某些关键字这样小的事情，也可能是更大的事情。
无论哪种方式，了解您过去活动的表现并利用这些积极和消极的见解来指导您现在和未来的战略都至关重要。
归根结底，您不想继续投资于糟糕的关键字或不相关的受众！
历史数据分析是对其他见解进行事实核查的好方法。例如，当您发现两个数据集之间可能存在的关系时。为了测试其准确性，您可以查看这种关系是否是一种新趋势或有历史证据支持的东西。
如果这是一个新趋势，那么最好在确认它是准确的之前仔细查看它。如果您有足够的历史数据来支持这种关系，那么将其称为特定关联会更安全。
这些都是历史分析方法的好处。
数据比较分析
顾名思义，比较数据分析用于比较两组数据。通常，这两组数据来自不同的时间范围。
通过分析数据随时间的变化，您可以了解性能是如何变化的，或者您所做的调整对性能有何影响。
换句话说，它提供了“之前”和“之后”的比较。这对于判断您是否对广告活动进行了正确的更改至关重要。
在研究竞争对手时，您还会提到比较数据分析方法。
将您的策略与竞争对手的策略进行比较至关重要。竞争对手比较分析显示了您的竞争对手定位的关键字、他们使用的广告标题类型以及他们取得的成功。
你需要知道你所面对的是什么，因为这可以让你更深入地了解制定反击策略。
定性和定量数据
在数据分析方法方面，处理定性和定量数据也很重要。
PPC中的定量数据丰富。任何可以用数字来衡量或量化的东西都是定量数据——数字。它是原始的结构化数据。点击次数、展示次数、转化次数、广告支出、点击率、跳出率、会话持续时间，所有这些都是定量数据点。
另一方面，定性数据是非结构化的或半结构化的。它不是用数字来衡量的，而是用分类属性、标识符或其他质量来评估的。我们使用定性数据，尤其是在将关键字分组到广告组或细分受众群体时。
定性数据在广告相关性、着陆页体验和预期点击率等领域也发挥作用，谷歌在这些领域给出的评分低于平均水平、平均水平或高于平均水平。
当我们查看质量分数时，这条线变得模糊。Google 使用大量定性数据来确定您的质量得分，即使结果以定量数字表示也是如此。这是这两种类型的数据如何协同工作的完美示例。
了解这两种数据之间的关系是任何成功的 PPC 分析的关键。
数据分析流程
在本文的最后一部分，我们将探讨数据分析过程的五个阶段的基本概述。让我们来看看五个基本阶段：
1. 规划
2.采集/采矿
3.过滤/清洁 4.
分析
5.可视化/报告
第 1 阶段：规划
在没有良好计划的情况下进行数据分析不仅会损害分析，还会损害您解释和利用研究结果的能力。
为了分析数据而分析数据是对资源的浪费，不会产生准确、有价值的见解，从而推动更好的决策和更深入的理解。
所以，我们的第一步是有一个目标。通常，我们的目标是使用数据来回答问题。目标本身可以采取问题的形式。例如，“我们如何在不增加广告支出的情况下获得更多转化？
此目标必须与整体组织目标保持一致，这一点很重要。为了设定目标而设定目标与为了分析而分析数据是一样的。
您想回答一个有助于进一步实现该总体目标的问题。
第 2 阶段：收集/采矿
一旦我们有了问题来指导我们的分析，我们就可以开始选择相关的数据源。
从表面上看，收集这些数据似乎很容易。有时确实如此。然而，其他时候，情况就不那么重要了。
眼前的挑战是，我们希望用最少的数据量实现我们的分析目标。额外的数据源通常会使获得见解变得更加困难，并可能导致不准确和不正确的结论。
如果我们可以使用两个数据源实现所需的结果，那么我们使用两个数据源。稍后，当我们提出后续分析问题时，我们可以探索其他来源。
拥有多个指标密切相关的数据集是一项挑战。这在 PPC 中很常见。
例如，展示次数与展示次数份额、收入与利润、转化价值与每次转化价值 – 每对字词都非常相似。在确定哪些选项与您的分析最相关时，可能会令人困惑。
第 3 阶段：过滤/清洁
我们已经收集了正确的数据源，几乎可以开始分析了。但在分析数据之前，我们需要确保每个唯一的数据源都是干净的。
干净的数据集准确无误。如果一个不准确的问题没有得到检查和纠正，它可能会毁掉你的整个分析！
清理数据应具有以下功能：
准确性：您获得的真实值有多接近？
完整性：由于各种原因，数据集可能存在差距;必须确定哪里有不完整的集合并填补缺失的环节。
有效性：对于PPC，有效数据通常基于时间框架或平台。
一致性：如果您的数据集附加了单位，则这些单位在所有来源中都需要相同。如果您以美元为单位查看广告支出，则需要转换以欧元显示的数据集。
一致性确保不同的数据集可以“相互对话”，这对于准确分析至关重要。
这是一个巨大的挑战，尤其是在同时处理非结构化和结构化数据时。
第 4 阶段：分析
分析数据既是一门艺术，也是一门科学。
本领域在于确定操作数据以创建预期结果的正确方法。这门科学涉及识别、计算和理解各种趋势、相关性、异常值和其他关系。
大多数数据科学家都是从数据透视表开始的。这允许您根据平均值、最大值、最小值、标准差和其他变量筛选数据。或者，您可以在图表上绘制数据并以这种方式查找相关性。
您的数据可能不是正确的数据，或者您最初的问题可能已经转移。在这些情况下，您可能需要返回到步骤 2 和 3 并引入新的数据源。
在某种程度上，没有一种方法可以进行数据操作。任何查看信息的新方法都可能具有您在原始电子表格中看不到的结果。
但是，有一种适当的方法可以处理您的数据，最终提供您正在寻找的答案。
第 5 阶段：报告/可视化
分析完成后，任务将转移到报告和可视化您的发现。在这里，我们解释了结果，并找到了有效地向自己和他人展示这些发现的方法。
您需要的报告和可视化级别很大程度上取决于分析的范围。
如果您自己进行基本分析，一份简单的报告就足够了。它可以是对调查结果的简要总结，以及您最初的问题或假设是否已得到回答或确认。
但是，当您需要向他人展示您的发现时，将需要更详细的报告。这份报告不仅将详细说明调查结果，还将分解整个分析过程，强调结果的潜在局限性以及仍需要做的任何进一步研究。
通常，数据报告将包括表格、图形和图表，以帮助直观地表示结果并讲述这些结果是如何实现的。
这称为数据可视化。
在向可能没有分析思维的利益相关者展示您的发现时，可视化尤为重要。直观地表示数据可能是帮助他们理解您传达的见解的唯一希望。
有时，以不同的方式可视化数据还可以向数据科学家揭示他们在原始电子表格中看不到的见解。
使用数据优化 PPC 活动的好处
数据分析无疑是复杂的。当你的思绪在一碗装满数字、指标和其他数据核心的鱼中游泳时，你可能会开始怀疑，我为什么要做这一切？
好吧，因为您希望您的 PPC 活动得到改善，对吧？数据阐明了您的 PPC 工作所在位置和您希望它们所在位置之间的路径。
识别关键字的正面和负面变化
改善您的 PPC 活动并阐明前进的道路涉及对您的得失的深刻理解。
这些核心的胜利和失败都集中在优化关键词出价上。具体来说，哪些关键词表现良好，值得更多关注，哪些关键词需要放在否定关键词列表中。
这不是一件容易的事，因为即使是小型 PPC 活动也可能包含数百个单独的关键字。每一个都受到许多不同因素的影响，例如用户行为、竞争对手策略和平台变化。
单独研究每个关键字可能既麻烦又低效。您希望更聪明地工作，而不是更努力地工作，这就是数据分析的优势所在。
通过分析关键词的趋势和变化，可以更好地识别行为异常的字词，并快速进行必要的调整。
数据分析还揭示了这些变化背后的原因。这不是一次性的异常，对吧？或者，这种外围设备的变化是否反映了您可以利用的更关键的趋势？
优化广告支出
当我们谈论PPC中关键字的成功和失败时，这不仅仅是关于性能。这也与钱有关。
您希望充分利用您的广告预算，尤其是当您是一家小型企业并且没有竞争对手的雄厚财力时。
这就是优化关键字以两种方式使您的 PPC 活动受益的地方。通过保护自己免受负面或表现不佳的条款的影响，同时加倍关注那些带来高回报的条款，您可以更好地分配预算。
因此，您将看到更好的广告支出回报，这将有助于发展您的业务。
利用用户意图
在优化关键字时，您将检测具有用户意图的搜索查询。例如，“购买新自行车”表示用户打算购买自行车。如果潜在客户搜索“最好的自行车”，我们没有相同的购买意向。
用户意图是 PPC 营销的关键部分，因为它使我们能够定位漏斗底部的客户并准备好进行转换。产生高质量的潜在客户是 PPC 的一个关键优势。
通过探索哪些字词在您的数据中带来了最多的转化，您可以开始了解这些搜索的意图水平。他们的意图是否与您的广告所提供的内容一致？否则，可能表明您需要在广告中突出显示不同的优惠、产品或优势。
有效细分受众
PPC广告商的下一步自然是受众细分。我们对受众进行分组得越好，就越容易了解他们的行为以及如何使用有效的 PPC 内容来接触他们。
相关性是 PPC 成功的关键。如果您的广告无关紧要或缺乏价值，您的广告将不会产生点击或转化。开发与每个人相关的广告内容是很困难的。
另一方面，通过深入研究受众定位，您可以直接满足每个小受众群体的特定需求。
有效的细分需要您识别受众并分析最有效的策略。它是市场研究和数据科学的一部分。
您可以通过多种方式细分受众，例如按人口统计、位置、行为等。这些是可用于执行分析项目的非结构化和结构化数据点。
确定受众类别后，您可以再次使用数据分析来衡量您的策略在每个细分市场中的成功。这有助于更深入地了解每个群体的行为以及他们的兴趣和态度。
衡量竞争
PPC广告具有竞争力。您总是会有其他广告客户争夺相同的顶级广告位置和展示位置。
将您的策略与竞争对手的策略进行比较有几个好处。首先，它允许您衡量您在市场上的地位。你是小池塘里的大鱼，还是相反？
接下来，它可以让您深入了解您的竞争对手如何利用相同的 PPC 环境。换句话说，他们定位的关键词是什么，他们使用的广告标题类型，以及他们取得的成功。
回答这些问题可以让您更清楚地了解您如何与 PPC 竞争相匹配。如前所述，您可以使用这些见解来有效地制定应对策略。
成功的竞争对手分析可以揭示您可以在竞争中获得优势的机会或差距。这是一个关键的优势，尤其是在激烈的竞争中。
使用数据优化 PPC 活动时的障碍
使用数据来优化活动没有固有的缺点。如果您想在 PPC 市场取得成功，这是必不可少的一步。
但是，您需要注意一些障碍。
– 时间：进行PPC分析需要时间。这不是一个一次性的事件，而是一个持续的过程。一种分析导致另一种分析，然后导致另一种分析，依此类推。同样，收集和清理数据是一项持续的操作。
– 复杂性：数据分析是一个复杂的过程。是的，即使是初学者也可以相对容易地进行一些简单的分析。但是，产生推动重大变革的有影响力的见解通常需要深入分析，这需要分析思维和对数据科学的广泛理解。
– 成本：无论您是需要聘请数据专家还是投资复杂的分析软件或其他工具，适当的分析都是有代价的。
谨防数据疲劳和其他与数据相关的障碍
处理大量数据还会产生其他分析障碍。
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