如何优化360信息流推广账户？

如何优化360信息流推广账户？

一、如何搭建账户，提前规划优化顺序和步骤

账户搭建就是优化策略的搭建，优化落地执行的方案。我通常分以下几步：

第一步：确定推广目的，在商业闭环中作用

第二步：找到影响完成目的的核心因素

第三步：对影响因素进行排序，筛选强相关影响因素

第四步：以强相关影响因素为维度搭建账户（比如影响购买额强相关因素是价格，那就以价格为维度，搭建账户测试价格因素，选出最优定价策略）

第五步：做几个落地页版本测试，优化全路径的每个节点，测试出较优版本

第六步：根据数据分析，拆分维度做AB测试，得到结论应用结论，持续优化。

AB适合测试核心维度，如果每个因素都做AB测试的话，那会让优化崩溃。前期账户适合多维度优化，找不错落地页，文案，定价套餐，定向方便快速启动；后期量级大了数据丰富了，适合用AB测试优化关键维度。

二、如何做好360信息流广告监测

监测广告全路径：追踪路径的每一个节点。展示，点击创意入口，未进入落地页，已经进入落地页，首屏跳出，2屏跳出，3屏幕跳出...末屏跳出，填写跳出，成功下单，电话未接，电话接了不要了，电话确认发货，未加微信，加了微信，拒绝签收电话立刻挽回，拒绝签收无人管理，重复购买，推荐购买，加盟分销等。以上是以二类电商为例，走了一遍全粗略全路径，方便读者了解全路径的含义。具体到工作中，会细分每个路径的节点，在细节中掘金。监测工具：媒体平台提供的，在投放后台设置好了就行。第三方监测工具（友盟+，秒针，百度统计，GA等），有免费的也有付费的。肉眼识别和人工统计，一些工具无法监测的数据，比如说预约到店。

监测方法：工具监测，客服追踪，运营拆分追踪。做好监测就能够清晰的了解每个环节的数据情况，方便挖掘增长点做广告优化。

三、如何做360信息流广告数据分析

拆解维度细分对比归因找到增长点数据分析我只会四个简单有效的方法，维度拆分法，细分法，对比法，归因法。每个分析法都很简单，即学即用。在做简单的数据分析时，学会excel表格就基本够用了，不需要其他复杂的数据分析工具。

维度拆分法：把影响目标完成的因素挖掘出来，以影响因素作为维度进行数据分析。

实战：影响服装购买的因素有价格，地区，天气，款式，年龄，消费能力，品牌，明星代言等多个因素。我要分析价格个因素时就以价格因素为维度，降序成交人数发现哪个价格卖的最多，哪个价格利润最高，哪个价格卖的最少，一目了然！

细分法：把一个大环节细分成几个小的节点，然后进行数据对比。实战，细分打电话预约到店。细分成电话拨打，未接，已接，回复不来，答应来，来了，答应来的有事说不来了，答应来的联系不上。细分未接电话：电话被标广告，被手机软件屏蔽，在忙，不方便接电话的场景，不接陌生电话，信号不好。优化细分未接电话：开多张手机卡每张每天拨打不超过运营商限定次数，二次拨打时用固定电话号码避免被标记广告推销，开本地卡，换时间再打，先发送短信再打电话，加微信联系。每一个节点都能细分成多个小节点，在监测工具追踪不到的情况下，人工记录统计好每个节点数据，根据数据优化每个细节点，每个细节点提升一点，就能大幅度提升预约到店率。天下难事，必做于易;天下大事，必做于细！

对比法：环比，同比，同维度降序数据发现异常数值。

归因法：数据找到原因，数据就是行为的结果，从数据倒推原因。在归因法使用时多数人仅仅只是挖掘了一个为什么，而高手往往会深挖多个为什么，直到发现本质。

四、如何优化360信息流广告

通过数据分析找到多个增长点，对多个增长点进行排序，设计投放实验开始测试，得到结论应用结论，不断优化。学会从上至下思考，从下至上执行。从上至下思考，利用思维导图工具全局思考信息流投放的闭环，搭建系统框架。从下至上执行，用excel表格制定目标，拆解目标，倒推目标完成的关键数据节点，制定执行方案。每天用任务清单降序优先完成重要任务，定时定量执行，管理目标完成进度。

不要去关注别人口中的数据，一切以测试结果为准，任何人的投放数据大概率不具有实际参考意义。

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