在当下的互联网时代，我们将众多营销场景主要布局于互联网之上。
开展互联网营销，我们必须具备
互联网营销思维
，其能够助力我们明晰互联网营销在方向、目标、策划以及执行等方面的各类问题。
同样，身为广告优化师进行分析时，也需要拥有
数据分析思维
。
数据分析思维能够切实地协助我们
优化账户
，同时还能够提升我们的
工作效率
。
对于广告优化师而言，后台操作已然熟悉到极致。然而在操作过程中，我们应当清楚：
• 账户存在哪些问题？
•
操作的目的究竟为何？
•
为何要如此操作？
•
操作完成之后会产生何种结果？
大多数的竞价员在日常工作里，频繁地对后台予以调整，例如：否词、加价、降价、调匹配模式等等，然而仅有少部分人知晓自己这样做的原因，以及如此操作会带来怎样的成效。
这便是为何众多竞价员工作多年，却无法成为一名真正的广告优化师，而仅仅只是一个后台操作员的缘由。
而这一问题的产生，就在于我们进行数据分析时缺乏一种正确的数据分析思维。
以下我将从 5 个方面展开讲解：
•
发现问题
•
分析问题
•
制定方案
•
执行方案
•
复盘
首先，来看一组优化之前的广告投放数据：
1、发现问题
浏览完上图的数据，我们能够清晰明了地察觉到：
问题 1：
广州、重庆、郑州、西安的线索量甚少，数值分别为：40、20、4、6，并且平均线索成本均偏高。
问题 2：
成都的平均线索成本在六个城市中处于最低水平，然而线索量也仅有 70 个，
虽然相较上述四个城市稍高一些，不过相对于深圳的
211
个线索量依然偏低。
2、分析问题
经过初步的察看，我们发觉了上述问题，但如此观察，仅仅只是触及到了表面。
在数据分析思维当中，最为关键的一点即为：
透过现象洞察本质，解决根本问题，方可有效地优化广告效果。
从表面来看，由于广州、重庆、郑州、西安线索量较少，致使平均线索成本偏高，然而我们要明晰线索量偏少的根本原因究竟是什么？
▶ 广州
我们先对深圳和广州的数据进行对比：
从以上数据我们可以看出，广州的线索率仅仅只有 60.6%，正常数值应当在 80%以上。
通常来讲，线索率偏低的原因与客服的业务能力存在关联，所以查看了一下商桥会话记录，发现广州的受众人群和深圳的受众人群有所不同。
相同的话术，深圳的咨询能够获取线索甚至达成成交，而广州的咨询却无法实现，这便是问题的关键所在。
广州的展现量、点击量约为深圳的 1/3，但是咨询量却仅有深圳的 1/4，由此造成了广州的咨询率仅有 4.85%。
针对咨询率偏低的状况，我们深入剖析发现落地页的制作欠佳，并且落地页在广州地区的转化能力较弱。
为了提升广州的咨询率，我们能够单独制作契合广州人群的落地页来进行转化，在线索率方面我们可以通过对客服人员进行话术培训。
依照当前广州 66 个咨询，如果线索率能够达到深圳的 80.5%，则能够拥有 53 个线索，成本能够降低至￥368.83。
▶ 重庆
重庆实际上和广州较为相似，根本问题都是咨询率偏低，仅有 4.15%。
倘若咨询率能够提升至深圳的 7.03%，那么咨询量将会提高 1.66 倍，咨询成本将会降至￥165.81。
▶ 成都
对于成都线索量少的问题，我们从中加以分析：
•
线索量=咨询量×线索率
•
咨询量=点击量×咨询率
•
点击量=展现量×点击率
依据公式可知：线索量与线索率、咨询率、点击率、展现量存在关联。
从上述的数据我们能够发现，成都的线索率在所有城市中是最高的，达到 87.5%，咨询率为 10.10%，点击率为 2.92%，均属于较为良好的数值。
但是成都的展现量仅有深圳的 23%，所以根本问题在于成都的展现量过低。
在效果较好的情形下，我们可以尝试进行拓展流量，从而带来更多的转化。
▶ 郑州和西安
最后，我们对郑州和西安线索量少的原因展开分析，发现这两个城市的消费总和仅仅只是比重庆略高一些。
这两个城市的流量相对较少，所以还需要进一步拓展流量，这样才能够拥有足够的数据来支撑我们分析原因，只有充足的数据才能够正确地剖析出问题所在 。
这五个城市的问题看似均是线索量偏低，但实际分析之后，各自有着不同的情况，这也正是我们所提及的透过现象看本质，本质问题才是我们需要去解决的关键问题。
不要一看到问题就立刻在后台盲目操作，这是竞价员普遍存在的问题，盲目操作有时只会让情况变得更糟。
3、制定方案
依据上述的问题分析，我们着手制定具体的优化方案：
在制定优化方案时，我们要清晰地知晓优化方案的目的所在，并且需要将目标进行量化，设定 KPI（关键绩效指标），这有助于我们在后期复盘时检验效果。
4、执行方案
随后我们依照方案进行操作，在此就不过多赘述了。但需要注意的是，在执行之前，我们要确定一个检验效果的时间周期。
在这个周期内，如果效果不佳，就执行下一个方案，在整个方案执行完毕之后，我们就开始进行复盘。
操作记录
我们在操作后台的时候，要做好操作前的记录，明确自己操作的内容。
这样能够避免操作失误，并且在出现问题时能够找到原因，还能够清晰地了解进行了哪些操作，操作之后是否有效果。
这是一名严谨的广告优化师应当做到的，也能够避免许多不必要的麻烦。
5、复盘
回顾目标
：方案的 KPI 是怎样的？
效果对比
：是否实现了这个 KPI？
分析原因
：为什么没有实现？
总结优化
：之后需要如何调整？
回顾我们所做的事情，从中洞悉问题的本质。
复盘是自我剖析的一个过程，我们需要对关键事件进行回顾，深入探究重点环节出现的问题。
比如：为何没有达到预期的效果？是不是操作存在问题？是不是方向出现错误？需要如何解决？
复盘的时候需要不断地自我反问，从回顾中找寻答案，明确问题的所在。
复盘能够有效地避免今后犯相同的错误，将经验转化为自身的能力，并且提高工作效率。
这是一名合格的优化师必备的技能，也是一种持续提升自我的方式。
总 结
贯穿整个数据分析思维的核心宗旨是：
深度领会行动的本质目的
。
千万不要为了优化而优化，而是要为了提升广告效果来进行数据分析和优化广告！
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