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深度解析:如何屏蔽广告异常数据

2018-09-17

99click商助科技

选择专业的数据分析方法加上公平的第三方数据监测工具,必定能将广告主的损失减少到最小化,提升广告ROI。

对于大多数广告主来说,广告投放的目的无非就是吸引更多的用户,最终实现营销转化。但众多周知,广告数据造假已经成为行业的潜规则了。他们最怕出现这些问题:投放结果不理想,转化率低;所投入的财力与投放结果不成正比;广告费浪费严重等等。这已经严重侵害了广告主的权益。

广告异常数据多样性

我们都知道影响广告投放效果的数据指标很多,如曝光量、点击量、到达量、二跳量、到达率、二跳率、转化量等等,其中任何一个数据都异常(造假),都会影响整个投放效果。其中任何一条有异常(造假),都会影响整个投放效果。

以点击量为例:(如图)               

2.png

通过这张图我们可以看到曲线曲折最大的时候出现在4、6、8这三个月,但这并不能直接下结论正常或是异常,应该看与实际的投放计划是否匹配,包括地域维度、客户端的维度。比如广告主正好是在这三个时间段加大了广告投放力度,那么出现这种情况自然是正常的,反之就是异常。

投放是因,异常是果                                                                                                       

所谓因果相连,因为投放异常,所以才会出现异常数据这种结果,我们根据异常数据进行分析,从而得知是哪个投放环节出现的问题,进而及时优化投放,避免异常数据。

解决屏蔽异常数据三步走:

如何屏蔽这些异常数据,该如何解决呢?这也是本文的重点内容。通常来说,发现解决异常问题分三步。

第一步:IP屏蔽,对广告数据,可以通过IP屏蔽一部分。

第二步:进行人工分析,目前这是比较有效的方法,可以从三个方面进行。每个方面我们结合一个案例进行分析。

1.通过基础指标初步判断

1.1用户平均点击量、IP平均点击量、用户平均到达量是否正常:一般来说,大于2次,可能存在异常

1.2广告到达率是否正常:如果小于活动整体比例,可能存在异常

分析案例示意图:

3.png

从图中可以看到“文字链_原创频道9字”这个广告的点击量与到达量相差甚远,从数据表中可知,到达量仅为点击量的39%,很明显点击量存在异常,这时我们就可以对点击量进行分析,查找异常的原因,及时调整优化广告投放的渠道。

2.结合细节数据进行确认

2.1地域分布是否存在大部分数据集中在某一个或者个别地域

2.2 24小时分布是否存在大部分数据集中在某一个时段或者凌晨

2.3 地域分布或者24小时分布数据不区域定向、时段定向差异较大

分析案例示意图:

4.png

如这张图所示,对细节数据的监测分析,发现当点击量数据集中在21-22时,到达量却没明显变化,这就出现了异常数据。

3.通过深度数据进行验证

3.1是否存在同一时间同一IP点击多次,或者产生多个转化明细的情况

3.2是否存在同一天,同一IP点击量、转化明细量比例较大的情况

3.3分析广告点击来源,看是否有大量点击来源和媒体页面不一致

分析案例示意图:

5.png

从图中可以发现两个广告的到达量超过千次却未产生任何二跳,同时用户平均到达量大于2次,不难看出这是异常数据。

第三步:选择专业、公证的第三方网络广告监测工具(比如99click的SitemFlow数据分析系统),一款好的数据分析工具将大大提升数据分析的效率。借助工具分析检测各项数据的真实性。

如:监测媒体流量是否有异常?投放排期是否符合当初的规定,有没有漏投?定投区域是否正确?投放效果是否与媒体投放前的承诺一致?……

最后,对监测到的网络广告数据进行分析和效果评估。如:哪个媒体渠道流量多?哪个媒体渠道转化多?哪个搜索引擎效果好?用户是通过搜索哪些关键词进入网站?用户主要来自哪些区域、省份?……通过这些数据调整优化广告渠道,分析广告效果,进而提升广告投放roi。

通过上述的分析,我们了解了广告投放中常见的异常数据,正是因为这些具有欺诈性的数据蒙蔽了很多广告主的双眼,看不到广告投放的实际效果,所以你的广告费也在无形中被浪费了。

也许有人会问,是否解决屏蔽了这些异常,就能保证广告投放的效果呢,减少不必要的费用支出呢?针对这个问题只能说这仅仅是影响广告投放效果的一小部分因素,影响广告投放效果的因素很多,需要我们具体问题具体分析。

总之,专业的数据分析方法加上公平的第三方数据监测工具,必定能将广告主的损失减少到最小化!

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