何为优化便是让好的更好差的变好的过程

　　何为优化？便是让好的更好，差的变好的过程。
　　对于很多竞价员来说，面对错综复杂的数据时，都会觉得无从下手。
　　其实数据分析不过就是一个细分的过程，通过将数据进行细分，然后针对每个数据指标进行考核。
　　例如，通过对某关键词报告的各项指标分析，我们发现xx关键词虽然展现和点击很差，但对话率很好；那我们便可对该词进行适当放量操作，万一是个潜力股呢
　　所以今天，，特地分享了一篇数据分析案例向大家详细讲解，帮助大家更为熟悉地了解如何进行数据分析。（附：末尾有小惊喜，你要不要看啊）
　　现在，让咱进入主题
　　下图，是某医疗账户6月份的数据。
　　从中我们会发现，每天的数据相差无几，很难看出具体是哪部分有问题。
　　所以，在此兔子教大家一个小方法：利用EXCEL表中数据透视表的功能将某两个时间段对比分析。
　　比如上图，共14天，那我们便可将6。96。15与6。166。22两周的数据进行对比分析。
　　结果如下。
　　通过数据对比，相比上周，我们会发现消费减少，但展现、点击等并没有减少，反而增加，且总线索量也有所提升，证明流量质量有所提升。但对话率却整体下降0。05，需要我们重点优化。
　　明确了问题之后，就需要我们去分析问题，使优化更有方向性。
　　那如何进行分析？此时维度就显得格外关键。通常，我们可将维度分为三类：
　　大的维度：计划、单元
　　细节维度：地区、时段、设备、关键词
　　相关维度：页面、客服
　　按常理来说，我们往往都是先看大的维度，再看细节维度，最后有必要的话再分析下相关维度。（具体由实际情况而定）
　　计划维度
　　先从整体计划这个层级进行分析，然后再一步步细分化。
　　哪些计划效果好？
　　哪些计划效果差？
　　哪些计划需要优化？
　　从图中，我们可以看出：
　　1。移动端的血小板减少、白血转化多，成本低但消费少
　　2。m血小板减少性紫癜，转化成本高但点击成本低
　　3。血液疾病和手机端的骨髓异常综合征，没有转化且消费多
　　以此确定优化方案：
　　1。手机端的血小板减少计划加词，白血计划优化创意或对有转化且低均价的进行提价
　　2。对m血小板减少性紫癜控制流量，根据搜索词对部分进行收匹配
　　3。血液疾病计划暂停
　　4。m骨髓异常综合征高消费无转化的关键词降价处理
　　地区维度
　　明确哪些地区转化好？哪些地区转化差？让好的更好或维持原状，差的进一步分析原因，确定优化方案。
　　从图中，我们可看出：
　　1。湖北地区转化好，转化成本也较低
　　2。贵州虽然消费不多，但是没有转化
　　以此确定优化方案：
　　1。湖北地区可增加出价系数0。1
　　2。贵州地区降低出价系数0。2
　　时段维度
　　从图中，我们可看出：
　　1。15点、14点、19点、22点转化率高，成本低
　　2。10点、12点、16点、20点消费高，没有转化
　　以此确定优化方案：
　　1。14点、19点、22点增加出价系数0。1
　　2。10点、12点、16点、20点降低出价系数0。1
　　关键词维度
　　（6。96。22有转化的关键词）
　　从上图，我们可看出：
　　1。有转化的关键词基本集中在意向高的治疗词，意向低的病种、症状、疑问
　　以此确定优化方案：
　　1。对怎么治进行放匹配操作，对好治吗进行创意优化
　　（6。96。22无转化的关键词）
　　从上图，我们可看出：
　　1。血小板的减少的怎么办单元，血小板减少性紫癜的危害方法怎么办花费多，没有转化
　　2。血液疾病的医院花费多、没有转化。以此确定优化方案：
　　1。对以上消费高但没转化的关键词进行手量操作：医院方法降价，危害怎么办收匹配
　　2。再结合搜索词对有消费但没有转化的关键词进行收匹配操作
　　其实，对于数据分析我们之所以觉得难，是因为它繁杂，让人无从下手。而现在，通过对数据的不断细分，分析数据反而是一目了然的事情。
　　1。利用营销流程表进行收集数据，按周期将数据进行对比，发现账户目前存在问题
　　2。对维度不断细分，并分析各项指标从而确定优化方案