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广告数据体系搭建指南:四步构建高效监测模型

时间:2025-02-26 16:36:35 浏览量:1939

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广告技术

从2012年开始,大数据就被许多人提及。但是经常听到的都是大数据的概念和趋势,落地而务实的介绍相对较少。当前,大数据的重要性随着移动互联网的兴起以及信息量暴增,如何有效运用大数据已成为企业竞争的关键。

可以说,发展至2022年,大数据还在持续影响着整个移动营销领域的生态。

那么如何快速有效地搭建一套完整的数据指标体系呢?看看我司高级数据分析师的经验分享:

为什么需要搭建指标体系

著名管理学大师彼得・德鲁克曾经说过“如果你不能衡量它,你就不能增长它",其实说的就是数据指标体系。一个好的数据指标体系对于业务的影响是至关重要的,因为我们要通过它来衡量目前正在做的事情是否正确,效果如何。

我认为数据指标体系的主要目的有:

建立业务可量化衡量的标准,帮助确认关键指标;搭建产品数据监控指标看板,方便综合分析各项指标,帮助快速定位问题;成熟的指标体系可以高效地为各部门各团队提供数据支持。

如何搭建一个完整的数据指标体系

就移动互联网广告行业而言,要搭建一套完整的数据指标体系,主要包括4个步骤:了解业务模式、确认数据流向、关键指标拆解、指标评价。

1.了解业务模式

业务模式决定了指标重点关注的方向,俗话说“方向不对,努力全白费”。我们都知道,广告生态链路大致如下。

广告主/代理商:他们的目的是买量(拉新)、促活、重定向等,希望通过广告带来实际价值,例如用户购买、扩大品牌影响力等。

dsp(需求方平台):他们是专门为广告主/代理商提供服务的,广告需求方可以在dsp平台上管理广告活动和出价策略,包括设置目标受众的定向条件、预算、出价、创意等。

adx(广告交易平台):作为广告交易的中间平台,能够促成广告交易双方的顺利进行。

ssp(供给方平台):作为供给方平台,主要服务于媒体方,将媒体的流量资源对接到广告交易市场中进行售卖。

媒体:主要网站或app,是众多流量的拥有者。

2.确认业务数据流向

通过以上的广告生态图,我们大致知道了数据的流向,根据各个模块主要关心的指标给出指标的具体定义。

例如针对dsp平台而言,他们主要关心的是广告效果指标,例如竞赢率、点击率、点击成本、激活成本等。他们的具体定义如下:

竞赢率 = 竞赢量/竞价量点击率 = 点击数/曝光数点击成本 = 广告消耗(花费)/点击数激活成本 = 广告消耗(花费)/激活数

针对ssp平台而言,他们主要关心广告的价值ecpm、广告填充率、广告点击率等。

ecpm:广告千次展示收入(预估值)广告填充率 = 广告返回量/广告请求量广告点击率 = 广告点击数/广告曝光数

……

其他各模块类似,这里就不一一列举

3.关键指标拆解

从上图中我们可以知道,adx处于整个广告交易的中间环节,负责广告交易的撮合。就dsp而言比较关键的指标有竞赢率、点击率、点击成本等,而其中竞赢率与出价又是紧密相关的,因此可以拆解得到竞赢率与出价之间的关系。

对于adx/ssp平台而言,比较关键的指标包含广告填充率,广告曝光率,广告点击率等,而广告填充率与响应超时关系较大,因此可以拆解得到广告填充率与超时响应率之间的关系,同时这里的广告曝光率与dsp平台的曝光率计算上也有差别,这点需要注意。

4.指标评价

好的指标一定是经得起评价的,也一定能反映业务水平的好坏,好的指标应该是比率而不是具体数值,因为数值反映不出指标的具体变化情况。同时指标要注意一个误区,不能哗众取宠,这种指标对业务没有实际价值,有时候反而会影响我们对业务的判断。

“千里之行,始于足下”,通过4个步骤我们就可以实现一套指标体系的快速搭建,将“数据增长”融入到日常工作流程中,帮助理解增长体系、真正地落地增长。

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