什么是数据可视化?28个谷歌推广PPC图表,让营销人员更好地可视化您的活动数据 | 南京·未迟 | Google 出海体验中心

什么是数据可视化?28个谷歌推广PPC图表,让营销人员更好地可视化您的活动数据

PPC 营销是一个多步骤的过程,从创建帐户和发布活动开始。任何有经验的 PPC 营销人员都会告诉您,他们的大部分时间都花在管理活动上,而不是开发新的广告文案和创意。

什么是数据可视化

PPC 管理是一个同样复杂且多层次的过程,包括分析活动创建的大量数据,以期发现机会、降低风险并最终找到对您的业务和广告绩效产生积极影响的方法。

不幸的是,PPC 活动创建的数据复杂、多维且难以处理。在许多情况下,当您发现隐藏在数字中的可行见解时,机会已经过去或风险已经对您的活动造成损害。

换句话说,您拥有大量触手可及的可操作数据,但无法足够快地对其进行分析以适应市场的动态特性。您需要的是用于处理和理解该数据的适当数据可视化工具;您需要的是 PPC 图表,以帮助您可视化数据并查看数据中出现的机会和风险。

数据可视化是 PPC 数据分析和报告的重要步骤。直观地表示您的指标和绩效将帮助您更快、更有效地更好地理解关键见解。

本次讨论将着眼于 PPC 营销人员在可视化其广告系列数据时使用的来自 ChartExpo 库的 28 个图表选项。这个库不包括折线图、条形图和饼图等常见图表,但很少有具有出色可视化效果的高级图表。

表中的内容:

  • 为什么可视化在 PPC 中很重要?
  • 您可以在 Google Ads 中找到哪些可视化效果?
  • ChartExpo:您需要的 PPC 图表工具
  • 垂直条形图
  • 单轴雷达图
  • 综合图和明细图
  • 高峰时段图表
  • 坡度图
  • 甜甜圈图
  • 堆叠网格图
  • 水平分时图
  • 线条和填充比较图
  • 投标图
  • 更改图表
  • 机会图
  • 搜索词图表
  • 条形堆叠比较图
  • 双轴折线图
  • 双轴线和条形图
  • 多轴折线图
  • 双轴雷达图
  • 径向条形图
  • 垂直帕累托图
  • 质量得分图表
  • 瓷砖图表
  • 分层条形图
  • 散点图
  • 相邻条形图
  • 垂直分时图
  • 桑基图
  • 关键字和搜索词链接图表

为什么可视化在 PPC 中很重要?

由于大脑的运作方式,可视化非常强大。从你作为新生儿第一次睁开眼睛的那一刻起,你大脑中的视觉处理超级计算机就启动并开始下载视觉数据并使用这些信息来理解你周围的世界

作为人类,我们生活在一个非常视觉化的世界中。在您睁开眼睛的每一刻,您的大脑都在处理关于周围环境的数百万条视觉线索。它是处理特定类型数据的向导。

事实上,您的大脑处理视觉信息的速度比文本快 60,000 倍。所以,那句老话一图抵一千字,其实应该是一图抵六万字。这意味着您的大脑会在 13 毫秒的闪光中“读取”图像。那很快。

这就是为什么可视化在 PPC 中很重要的核心。它是关于将您的 PPC 活动的数字和指标转换为您和您周围的人更容易理解的格式。

在这方面,可视化不仅有利于您自己的理解,也有利于团队成员、利益相关者、客户、顾客等。每当您向自己或他人报告数据发现时,可视化都会以一种细节立即呈现的方式传达信息吸收和理解。

简而言之,您需要了解您的 PPC 数据在告诉您什么,但原始数字掩盖了意义和洞察力。可视化通过将视觉故事注入数字来提供解决方案。

您可以在 Google Ads 中找到哪些可视化效果?

当您加载 Google Ads 仪表板时,您会立即获得一些简单的可视化效果来衡量您的广告系列的进度。您还可以创建饼图、折线图和其他简单图表来帮助跟踪您的关键指标。

大多数营销人员面临的问题是这些图表本质上是基本的。它们适用于简单的数据集,但是当您的数据变得复杂时会发生什么?然后,这些图表在可视化数据方面不再具有同样强大的效果。

Google Ads 以及所有其他广告平台都存在明显的可视化选项不足。您的复杂数据需要复杂的图表选项,这些选项旨在处理管理和分析 PPC 数据的困难。

ChartExpo:您需要的 PPC 图表工具

作为一名付费搜索专家,您希望根据数据做出有关如何最好地改进您的营销活动并取得更大成果的决策。为此,您需要可视化选项来进一步了解您的 PPC 数据。

凭借专用 PPC 图表库,ChartExpo 是解决缺少可视化选项的完美工具。ChartExpo 提供功能强大的交互式图表,旨在以可视化方式表达 PPC 数据。

ChartExpo 提供的可视化效果允许营销人员:

  • 评估整体帐户和活动的健康状况。
  • 识别隐藏的、当前的和新兴的趋势。
  • 快速找到失败的策略和成功的策略。
  • 调整活动后立即收到反馈。
  • 向团队、利益相关者和其他人报告调查结果和活动状态。

ChartExpo 可帮助您了解隐藏在数字背后的故事,并在此过程中发现重要的见解。您可以快速响应新兴趋势并做出快速而准确的决策,这将帮助您的客户在竞争中获得关键优势。

在接下来的部分中,您将了解 ChartExpo 工具中包含的 28 个面向营销人员的 PPC 图表。

垂直条形图

当您想要将一个指标与一个维度进行比较时,垂直条形图和磁贴图很有用。

通过将多个条柱堆叠在一起,您可以比较前一时期的数据。自上次分析以来,性能是否有所提高或降低?

数据可视化

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在此示例图表中,平均每次点击费用按质量得分的 11 个值细分。蓝色条代表当前每次点击费用的平均值,而灰色条代表上一时期。这使您可以轻松地将每个类别的值与其历史表现进行比较。

可视化顶部的图块显示了当前和过去时期的总体平均值。

数据可视化

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在后面的部分中,您将了解有关磁贴图表以及何时使用它们的更多信息。

单轴雷达图

当您需要比较多个项目或变量以发现变化之间有趣或有用的差异时,使用单轴雷达图。在三种不同的情况下,单轴雷达图非常有用。

  1. 您想查看多个变量之间的范围或分布
  2. 您正在寻找比较多个变量以找到相似之处
  3. 您正在处理包含大量变化的数据
  4. 您想要比较历史数据集和当前数据集的直观表示

数据可视化

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在此示例中,活动按星期几进行衡量。灰色形状反映了历史表现,而蓝色形状是当前时期。马上,您可以看到性能有所提高。

形状的辐条表示尖峰不活动。在示例中,您可以看到从星期四到星期六晚上的性能稳定。可视化还反映出星期三是表现不佳的一天。

综合图和明细图

此可视化着眼于各个部分如何对集体整体做出贡献,这就是复合和详细信息图表也称为整体和部分图表的原因。在 PPC 中,有很多这样的整体-部分关系——影响更大组件的多个指标。

质量得分是 PPC 中这种整体-部分关系的一个例子。您的质量得分评级由多种因素决定。广告相关性、预期点击率、着陆页体验和帐户历史记录只是影响质量得分的众多因素中的一部分。

通过合成图和细节图,很容易看出小细节的变化如何影响整体。

数据可视化

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您很快就会看到,在过去几周内,整体质量得分从 5 增加到 9。由于部分-整体可视化的设计方式,您可以看到这种转变是因为第 3 周广告相关性的增加,第 5 周登陆页面体验的提升,以及第 7 周预期点击率的提高。

高峰时段图表

定位是成功的 PPC 营销的重要组成部分。如果您没有在正确的时间、在正确的设备上向正确的人展示您的广告,那么您的广告系列将会举步维艰。

高峰时段图表旨在回答这个时间问题。具体来说,它会查看您的广告系列在一天中的哪些时间获得最佳效果。您可以使用此数据来确定您的广告投放时间,并确保您的付费消息在目标客户活跃并愿意参与广告消息时显示得最多。

数据可视化

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基于这种可视化,您可以看到一天中的什么时间可以为您的 PPC 广告活动带来最佳的投资回报率。

坡度图

您的 PPC 活动由许多活动部分组成。指标永远不会长期停留在现有水平。跟踪这些变化对于积极调整您的广告系列至关重要。斜率图表旨在突出显示两个时间段内排名或指标的变化。这是监控广告系列活动的完美方式。

数据可视化

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查看图表,您可以获得每个关键字排名的“前后”。当一条线的斜率急剧上升或下降时,这是关键字性能发生重大变化的标志。

如果斜率为正,那么这是您的团队利用它的巨大潜在机会。然而,急剧的负斜率(如关键字 #7 的情况)可能预示着潜在风险。此关键字的效果正在下降,可能不再与您的广告相关!

甜甜圈图

许多指标彼此共享的密切关系也可以通过圆环 PPC 图表可视化。当您查看密切相关的指标(例如印象份额、损失的印象份额预算和损失的印象份额排名)时,这是一个很好的图表。

有几种情况需要使用圆环图:

  • 您有多个要绘制的数据集。
  • 您的数据系列中的所有值都不是负数。
  • 您的数据系列中的所有值都不为 0。
  • 每个数据系列的类别不超过 7 个。
  • 每个集合中包含的类别代表整体的一部分。

数据可视化

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通过这种可视化,圆环的深蓝色区域表示广告的印象份额,而橙色反映按排名损失的印象,浅蓝色表示按预算损失的印象份额。

从这张图表中可以看出,即使您获得了很多印象,但由于排名不佳或预算太少,您也失去了几乎同样多的印象。这意味着您的广告系列错失了大量展示机会!

堆叠网格图

堆叠网格图旨在让您可以比较对总和有贡献的多个总计。这是查看质量得分数据时常用的另一种可视化方式。

数据可视化

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每行中的数据添加到第一列中的总计中。总列加起来为 100%。这使您可以查看与构成质量得分的组件相关的广告系列的优势和劣势。

预期点击率和着陆页体验产生了大部分高于平均水平的分数,而广告相关性产生了大部分低于平均水平的分数。这是一个直接的见解,展示了如果您想提高质量得分评级,您需要在哪些方面集中精力。

水平分时图

这是另一种可视化效果,可帮助您更好地了解营销活动的时间安排,以实现最佳绩效和投资回报率。此图表的优势在于,它会同时查看一天中的几个小时和一周中的几天,以找到性能或指标值激增的热点。

数据可视化

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水平时段图表可用于许多不同的指标,例如点击次数、展示次数、转化次数等。方块越暗,特定日期/时间段收到的您正在衡量的指标的价值就越大。

当您可以找到成群的黑色方块时,它表示在一段时间内性能很高。识别低活动或无活动的集群也很重要。这些是您在安排广告时可以避免的区域,因为它们不会产生效果。

数据可视化

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这些只是您可以看到的一些集群。图表左侧的大矩形显示,在 00 点到 02 点之间的几乎所有日子里,性能都非常好。周六是性能最好的日子之一,几乎一整天都出现在深色阴影框内。星期二的 4 点到 11 点之间也是活动的温床。

线条和填充比较图

顾名思义,折线填充对比图就是用来对比两组数据的。比较可以是两个不同时间段内的相同度量或比较相同时间跨度内的两个或多个度量。

比较对于获得 PPC 见解非常有帮助。通过比较两个指标,您开始了解这两个数字如何相互关联。当您比较短期或长期的变化时,也可以这样说。

如果您牢牢掌握了历史数据,就可以更轻松地了解您的帐户当前的表现。

数据可视化

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在此线条和填充比较图中,比较了两个时间段之间的每周平均每次点击费用金额。图表的填充部分涵盖了过去,而线条反映了最新的 CPC 趋势。

如果填充和线条相对相似,则性能保持不变。这两个数据集之间的差异反映了性能高于或低于历史显示的时间。这可能是一个积极的迹象,也可能是需要进一步调查的潜在竞选失败。

投标图

出价是 PPC 管理的重要组成部分,它直接处理您的成本和广告支出。出价图表用于可视化不同关键字的出价数据。从本质上讲,此 PPC 图表显示了与不同广告位置相关的成本,例如首页、页面顶部和第一位置。

出价图表不仅可以用来帮助标记者决定对每个关键字出价多少,还可以用来确定为每个术语或整个活动获得所需的广告位置需要多少预算。

数据可视化

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使用此 PPC 图表,您可以比较和对比每个位置的出价。这使您可以优化支出以实现最大的投资回报率。这也是一个有用的图表,用于检测每次点击费用的缩放方式以及您是否需要调整最高每次点击费用值。

更改图表

变化是衡量 PPC 营销的一个关键因素。由于各种原因,您的广告系列、广告组和关键字不断变化。客户可能会改变他们的搜索行为,或者您的竞争对手会改变他们的策略。市场本身也可能发生重大转变。

无论原因是什么,都需要识别、分析和理解这些变化。然后,需要相应地调整活动。变化图表旨在帮助 PPC 营销人员发现和分析这些变化。

变化图表可视化当前数据与之前时期的对比,并突出显示两点之间的差异,无论是正值还是负值。例如,考虑下表查看各种关键字的点击率:

数据可视化

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当您使用更改图表可视化此表时,结果如下:

数据可视化

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通过可视化过去和现在之间的变化,您可以立即看到您的关键字是如何变好或变坏的。在示例中,有几个关键字发生了积极的变化。这些关键字是 PPC 市场中潜在的宝贵机会。

还有一些关键字正在失去性能,需要密切关注。如果业绩继续呈下降趋势,可能有必要暂停这些条款的支出。

机会图

PPC 营销中的机会代表了尚未实现或抓住的潜在增长领域。机会图表是一种有效的方式来显示有关您当前和过去的活动的信息,以查看您还有多少机会留在桌面上。

另一种考虑 PPC 机会的方法是衡量您的活动中有多少潜在增长,这意味着这种可视化也可以用来衡量您的活动中还剩下多少工作。还有多少机会?

数据可视化

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此机会图表查看您的印象份额与符合条件的总印象份额,并将差异显示为机会百分比。当您知道您的活动中有多少机会可用时,您可以衡量剩余的进度以及仍有多少潜在价值。

搜索词图表

关键字分析是与 PPC 营销和您的数字营销策略相关的一项持续且重要的任务。您实施的几乎任​​何策略都需要关键字研究。

与关键字研究和规划相关的困难之一是对某些主题的兴趣有起伏的趋势。这意味着您本月最好的关键词在未来的兴趣和效果可能会下降。相反,现在甚至不在您关注范围内的关键字可能会突然飙升至您列表的首位。

搜索词图表旨在可视化有关相关主题和搜索词的流行度和媒体报道的数据。这使得发现新关键字机会以及跟踪现有关键字中值得注意的变化变得更加容易。

数据可视化

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此示例搜索词图表按搜索词查看点击数据,并根据点击量列出每个关键字。

条形堆叠比较图

条形堆叠比较图与普通条形图没有太大区别。主要区别在于此图表中的条形图相互堆叠,以便于比较。

有多种方法可以使用此 PPC 图表:

  • 将各种值并排显示以便于比较
  • 显示结果如何从一个时间段到下一个时间段发生变化
  • 突出显示并直观地显示您已经从其他分析中发现的更改

PPC 营销人员利用条形堆叠比较图的一种常见方式是展示损失的印象份额预算与损失的印象份额排名的增加或减少。

假设这是您的数据表:

数据可视化

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快速浏览一下,您不可能真正了解该表告诉您的内容以及您丢失的展示次数份额指标的实际情况。同样,这就是可视化的力量。一旦数据被直观地描绘出来,一切都变得清晰起来。

数据可视化

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现在,您可以轻松比较预算损失的展示次数份额与因广告评级低而损失的展示次数。此外,您还可以看到不同匹配类型对这些指标所起的作用。

这是数据可视化的另一个重要好处;您可以从更多角度查看数据。当您向表中添加数据时,它会混淆您的理解并使其变得更加复杂。数据可视化不是这样的!

双轴折线图

在典型的折线图中,您有 X 轴和 Y 轴。双轴折线图具有一个X 轴和两个Y 轴。双轴允许您说明两个变量之间的关系,并使用两个独特的尺度或测量量级。本质上,双轴折线图用于将来自两条折线图的数据组合在一起。同样,这会导致简单快速的比较。

使用此 PPC 图表有许多不同的实现。例如,您可以根据期望或预期的投资回报率检查广告系列的效果。或者,您可以查看两个相似的指标如何相互关联。

数据可视化

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下面是一个双轴折线图的示例,该图表着眼于转化与非转化支出。通过将这两条线并排放置,营销人员可以快速查看转化支出对营销活动有利的日子,以及营销活动因未转化而浪费预算的时间。

当非转换线在正转换线上方飙升时,是时候采取行动并查明这个失火的底部了。这可能是着陆页错误或广告相关性问题,但这是一个需要调查的问题,以便您可以恢复积极的转化支出。为了获得最佳的广告活动效果,非转化趋势线需要位于图表的下端。

双轴线和条形图

此 PPC 图为双轴折线图添加了另一个元素。此可视化中添加的条形意味着您可以查看不同范围内的更多数据,并将所有信息包含在同一个图表中。

还有一个将趋势线与条形图数据相结合的视觉元素。更容易将两者分开并快速得出准确的结论。

这是一个例子:

数据可视化

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这是一张充满洞察力和数据的宝贵图表。此图表的目的是根据一天中的每个小时比较平均每次点击费用和点击率。将这些元素中的任何两个可视化在一起本身就是有效的,但是将所有三个元素结合起来会增加另一层理解。

例如,在第 18 小时,您可以看到 CTR 相当低,尤其是与 6、8、14 和 15 等其他时间相比。这本身就是一个有价值的见解。但是,使用双轴线和条形图,您可以添加 CPC 数据。这进一步表明第 18 小时是有问题的,因为此时的平均 CPC 也处于较高端。

现在,您有双倍的证据来支持您对广告投放时间所做的任何更改。

多轴折线图

如果您认为双轴折线图是强大的可视化效果,请准备好使用多轴折线图。使用此交互式数据可视化工具,您可以将图表配置为包含多个轴。

为什么有多个 Y 轴有用?其一,它允许您同时衡量多个指标,即使这些指标的规模完全不同。例如,您可能正在跟踪点击次数(很容易达到数千次)和转化次数(可能只需要 1-50 的比例)。

如果没有这种多轴、交互式可视化,您将不得不为每个指标比较多个不同的图表以获得相同的效果。

下面是一个多轴折线图示例,它按日期衡量平均每次点击费用、费用和点击次数。

数据可视化

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天蓝色填充区域表示成本,橙色线表示点击次数,深蓝色线表示平均每次点击费用。如您所见,当点击次数减少时,成本也会降低。这是 PPC 营销中的常见关联。另一个有趣的见解是,平均 CPC 线在整个期间继续增加。

同样,这种可视化的美妙之处在于使用单个图表同时分析多个指标和趋势。无需在图表之间来回翻转并试图得出结论。您需要的一切都在一个屏幕上呈现在您眼前。

双轴雷达图

双轴雷达图利用了单轴雷达图的许多好处和优点,明显的好处是你有一个额外的轴。这意味着您可以比较同一类别的两个指标。

双轴功能还可以更轻松地发现这两个指标趋势之间的异常值、差异和共性。当这些数据模式很容易被发现时,这意味着您可以更有效地获得有关如何改进 PPC 活动的宝贵见解。

为了演示双轴雷达图的有效性,这里有一个可视化示例。此 PPC 图表查看一周中每一天的点击次数和平均 CPC 金额。

数据可视化

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蓝色覆盖区域反映了平均 CPC 数据,橙色区域代表点击次数。每个形状都依赖于自己的轴刻度,这使得这两个数据集可以在同一个图表中正确显示。

根据此图表,有些日子的点击次数和平均每次点击费用都很高,反之亦然。例如,星期日和星期五显示大量点击和相当低的每次点击费用。与此同时,像星期一这样的日子显示的点击次数非常少,但却是平均 CPC 值较高的一天。

径向条形图

径向条形图使用圆形来比较指标和类别。就 PPC 营销而言,当您想查看不同指标在您的广告系列中的比较时,最好使用它。这种做法不仅可以帮助您更好地优化广告系列,还可以了解哪些指标可以为您的业务和 PPC 帐户带来最佳回报。

径向条形图还可用于:

  • 比较两个时间段内的相同指标
  • 描述印象份额数据与剩余机会的另一种方式
  • 传统条形图或饼图的视觉替代品

数据可视化

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此径向条形图比较了所选关键字的当前和以前的印象份额百分比。通过可视化,可以很容易地看出上一时期的印象份额百分比高于当前时期。是时候改变您当前的策略以重新获得失去的印象份额了!

垂直帕累托图

如果您不熟悉帕累托原则,这里有一个简短的总结。帕累托是一位经济学家,他发现意大利 80% 的土地仅由最富有的 20% 的意大利人拥有。自帕累托法则作为财富分配模型起源以来,这种 80-20 的比例已应用于各种类型的营销。

在 PPC 营销方面,帕累托法则的 80-20 比例用于帮助您了解关键字的效果。您的大部分回报(约 80%)通常是通过一小部分(约 20%)关键字产生的。所有关键字都很有用,但这些表现最好的关键字对于您的广告系列的成功至关重要。

本质上,帕累托原则用于区分重要的项目和不那么重要的项目。下面是一个示例垂直 Pareto 图。

数据可视化

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这个可视化有很多东西要解压。顶部的横轴测量每个关键字的展示次数。关键字按垂直 y 轴降序排列,效果最好的关键字位于图表顶部。

每个蓝色水平条代表相应关键字对总展示次数的贡献。图表中呈对角线的橙色级联线表示每个关键字添加到总展示次数百分比中的累积值。底部图表的条形图也反映了同样的累积。

垂直 Pareto 的另一个不错的功能是方框,可以轻松区分产生 80% 的广告系列结果的关键字。因此,可以轻松识别最重要、最重要的少数关键词,而不是最有用的关键词。

质量得分图表

到目前为止,已经讨论了许多 PPC 图表,这些图表对于可视化质量得分数据和影响这些评级的因素很有用。质量得分图表直接着眼于可视化关键字得分,而不是这些影响因素。

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这是一个很好的数据可视化工具,用于识别与质量得分相关的有问题的关键字。任何红色分数都是有问题的区域,您绝对需要立即进行调查。绿色分数 – 7 或更高 – 是很好的关键字,可以为您提供积极的质量得分等级。然后,中间的数字是您在解决任何红色分数后想要尝试和改进的区域。

这种可视化的丰富多彩和简单的性质使其非常适合向不熟悉 PPC 术语的利益相关者或客户报告。他们可能不完全理解质量得分有什么影响,但红色到绿色的等级是每个人都认可的。红色为负;绿色是积极的。

瓷砖图表

瓦片图表是有用的、简单的图表,它们的使用方式多种多样。以下是您可以使用分块图表的几种方式:

  • 在现有图表上显示附加指标或平均值,如前面的示例所示
  • 将多个磁贴并排放置以同时测量多个指标
  • 查看活动指标的先前数字与当前数字
  • 仅将单个图块显示为简单图表,例如:

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这是另一个示例,其中多个图块彼此相邻放置。这种可视化效果几乎就像一个仪表板,您可以在其中查看所有最重要的 PPC 指标的进展情况。

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分层条形图

分层条形图在处理分层数据时使用。这意味着数据以树状结构流动。这听起来很熟悉吗?应该是因为您的 Google Ads 帐户就是这样构成的!

数据可视化

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层次条形图背后的概念是允许用户单击一个条形图,然后该条形图会展开以显示层次结构较低级别的其余相应数据。对于 PPC,此图表最适合用于比较不同广告系列的效果,尤其是在尝试突出显示您的军火库中的最佳广告信息时。

也就是说,分层条形机会也可用于帮助您优化不同的活动指标。例如,您可以查看所有广告系列和广告组中的关键字,以找到点击次数或转化次数最高的字词。然后,您可以进行相应优化并获得最佳投资回报率。

分层条形图的另一个用例是当您想要比较相同关键字在不同广告系列中的表现时。无论您如何使用此图表,都有很多价值和洞察力可以挖掘!

以下是分层条形图可视化的示例:

数据可视化

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在此示例中,分层条形图用于跟踪属于每个质量得分等级的关键字以及每个关键字获得的展示次数百分比。通过此图表,可以很容易地看出更高的质量得分如何有助于更好的性能和更高的印象。Q-Scores 低的关键字几乎没有任何印象!

散点图

如果您对高中数学课足够重视,您可能对散点图很熟悉。这种类型的图表使用点来表示两个不同变量的值。点沿 X 和 Y 轴的位置让您知道每个点后面的值有多高或多低。

当您想更好地了解两个不同值或指标之间的相关性或关系时,可以使用散点图。您还可以使用散点图来发现数据中的模式。当您的数据产生有趣的点排列和图案时,这是应该进一步探索的增长趋势的明显迹象。

使用散点图时的另一种策略是将数据点分成多个部分,然后更仔细地调查每个集群。您还可以测量每个聚类之间的距离以识别差距和异常值。

这如何应用于 PPC 数据?让我们来看看。

数据可视化

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此散点图用于查看质量得分和出价金额对广告是否出现的影响。谷歌喜欢通过提供降低的每次点击费用金额来奖励具有高质量分数的广告。该图表非常有效地帮助 PPC 营销人员了解较高质量得分和较低 CPC 之间的这种相关性是如何工作的。

相邻条形图

将数据与其他数据放在一起对大脑来说是一种有用的视觉提示,表明这两项是相互关联的。这是相邻条形图可视化背后的核心原则。

通过利用放样条和相邻条,此 PPC 图表可对多个类别进行数值比较。它主要用于识别传统柱形条形图遗漏的趋势和比例。

这是一个例子:

数据可视化

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通过这种可视化,您可以通过并排比较 CTR 和 CPC 数据来判断每个关键字的效果。这真的很有帮助,您可以立即收集到许多见解。

例如,关键字 1 的点击率相当低,为 5.3%,但它的每次点击费用最高,为 4.91 美元。将此与 #8 这样的关键字进行比较,后者的点击率更高(16%!),每次点击只需 3.01 美元。

通过分析此类图表可以获得很多此类见解。下一步可能还包括转化数据,看看那些成本高、点击率低的关键词是否产生了足够有价值的转化,值得进行这种权衡。

垂直分时图

您也可以垂直显示数据,而不是水平显示广告投放时间数据。请记住,您的大脑习惯于从左到右处理信息,就像阅读页面上的文字一样。

使用水平分时图表,您可以按天读取数据。但是,当您反转时段图表时,您的大脑会按小时处理数据。这可能会导致您在水平方向时看不到的不同见解。

也就是说,垂直分时段图与水平分时段图具有相同的所有优点。您可以根据所测量的指标查看有关每日和每小时广告活动的有趣集群或趋势。

在示例图表中,图表中间发生了很多活动,介于 09 点和 16 点之间。仔细观察,星期一是这段时间范围内广告的好日子;几乎每个方块都是浓密的深蓝色,表示高价值!

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桑基图

使用桑基图,您可以查看两个或多个变量之间的关系以及它们与特定指标的关系。例如,您可以使用 Sankey 图表查看关键字匹配类型和设备类型如何影响印象份额和机会。

桑基图说明数据的方式非常有用,可以轻松发现可能无法检测到的趋势。示例图表描述了您的大部分完全匹配关键字来自桌面搜索。

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这可能是有意为之,也可能是您设计广告系列和定位的方式。但是,如果不是故意的,这张图表非常有说服力,可能暗示您的竞选活动中存在重大问题。

关键字和搜索词链接图表

关键字和搜索词有着密切的关系。有时,两者可以互换使用,但实际上是不同的。关键字是您定位的字词,而搜索字词是根据匹配类型显示您的广告的实际搜索查询。

此可视化查看每个关键字如何针对特定指标执行,然后分解由关键字触发的每个单独搜索词的贡献。看看这个测量 12 个不同关键字点击次数的示例。

数据可视化

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不仅关键字按产生的点击次数的顺序列出,而且数据还按触发这些点击的确切搜索词进一步细分。这是深入了解关键字指标甚至在此过程中发现一些新关键字的好方法!

包起来:

作为 PPC 经理,您的主要职责之一是了解您的广告系列的表现并探索可能的途径来提高表现并在下个月产生更强劲的回报。

实现此目标需要与您的活动数据建立密切关系。一天中的每一秒,您的 PPC 活动都在产生大量数据,这些数据包含您提高性能所需的所有线索。

然而,倾听这些数据并理解混乱的海量信息是非常困难的。对于大型 PPC 帐户,如果没有合适的数据可视化工具,就不可能获得任何洞察力。

ChartExpo 解决了广告商可用的可视化选项不足的问题,并提供了 28 个 PPC 图表。这些可视化专门设计用于以创新的新方式分析和直观地描述活动指标。

通过这些图表直观地查看您的数据,将使您对 PPC 广告活动有一个全新的认识,并引导您找到有关如何改进广告策略的有趣且可操作的见解。

谁知道有什么等待被发现!

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