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百度推广数据分析能力是决定广告投放效果好坏的分水岭。同一个账户同一份预算，会做数据分析的优化师比不会做的转化效果目标高几倍。原因很简单，数据驱动优化能将浪费的预算一笔一笔砍掉，而只放在心上覆盖其账户操作却大批毫无依据。本文将分享数据分析的方法和步骤。
第一步：搭建数据统计体系。用表格把每个广告投放的关键数据按天记录，包括展现数、点击数、消费金额、转化数、转化成本等基础指标。不要只是保存，还要按周按月统计，上级趋势变化。这样可以及时发现数据的异常变化做出快速响应。建立数据的对比数据，横向与去年同期、上个月对比，纵向与预算金额的直接对比。
第二步：搭建深度的转化归因。用户是通过什么渠道、什么词成交的，需要有比较清晰的归因逻辑。完整建议百度推广的URL标记功能，通过不同的参数记录不同计划和关键词流量的转化路径。如果做了信息流和搜索充值的综合渠道，要对最后点击的渠道做分析，保证归因正确。
第三步：三个核心指标分析。聚焦点击率、转化率、转化成本三指标。点击率低了说明创意或排名有问题；转化率低了说明落地页需求或者用户需求弱点；转化成本高了是上述两者的综合反映。把这三者的关系理清，从最高的维度调整账户方向。同时注意数据量足够再下结论，数据样本大于20才看趋势数据。
第四步：找出游戏胜出。主后获得使用数据透视法，按照渠道、地市、应用映射、时间小时、设备在使用上做分布分析。比如发现商务渠道在某一小时转化成本很低，而某些时段成本很高，就能做出面对不同时段的竞价信号。又如发现某个城市的转化成本是其他城市的一般，建议优先增加该地区的预算占比。
第五步：归因建模分析。客户从首次触达最后随时可能经历多个推广点的多路归因。不能只让搜索渠道承接主要销售内容，信息流的品牌责任也带来了多次的用户教育需求。做归因分析可以看清不同渠道在用户决策中的多重角色，辅助优化渠道预算分配。
第六步：数据应用到账户更改决策。做完分析的空洞，可要真正用到实际的账户操作里。发现某计划质量度低，通过优化创意和落地页改进改进质量；发现某组关键词跑了很多无效流量，马上降出价精匹配。一个分析做出一个优化动作，靠一个数据，做一次行动，实现跳跃式优化。
数据分析值不值主要看方向正确与否，只要方向走得对耐心持续改进，投放效率就一定会越来越高。
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