误解数据就像进入汽车的小挡泥板弯道。你不惜一切代价试图避免它，但有时它就发生了——这是一个意外，一个轻微的判断失误，一个分心或匆忙的时刻，然后砰的一声。
这些小事故，无论是数据还是车辆，都可能代价高昂。当您损坏您的汽车时，维修费用可能是惊人的。错误解读您的数据可能会带来类似的代价，尤其是当您根据并非看起来的趋势做出战略决策时。
您的数据很容易发生事故，尤其是当有很多指标和维度在起作用时。PPC 广告系列就是如此，其中可能有数千种不同的数据组合。忘记包含变量或过度简化指标的含义可能会导致您的广告系列走上错误的道路。在分析大量 PPC 数据时，课程修正至关重要。您可以使用 PPC Signal 等工具从您的 PPC 数据中获得可操作的见解，并使您的活动保持在正轨上。定期进行小的更改可以随着时间的推移提高投资回报率。
在本指南中，您将了解这些数据误解可能对您的 PPC 决策产生的负面影响，以及您可以使用哪些类型的营销分析来避免这些错误。
第 1 部分：数据分析概述
在探索可以帮助您避免误解 PPC 数据的营销分析类型之前，您首先需要了解数据分析的基础知识。
什么是数据分析
根据定义，分析是在一组数据或数字中发现有用模式并将这些结果传达给其他人的科学过程。从本质上讲，数据分析的目标是将庞大的原始数据电子表格转化为可操作的见解，以帮助营销人员做出更好、更准确的决策。
这是一个涉及使用统计数据、计算机编程和运筹学的过程。这些研究协同工作以解开复杂的数据并找出数字背后的含义。它在创建大量数据的领域特别有用，这使它成为您的 PPC 活动的有意义的实践。
在一个日益由数据驱动的世界中，分析变得必不可少。每个公司、运动队和其他组织都在产生海量的数据，所有这些信息至少在某种程度上是有用的。但是，如果没有分析，就不可能理解这一切。
因此，分析被用于多种不同的方式，包括：
- 网络分析
- 欺诈分析
- 风险分析
- 广告和营销
- 企业决策
- 营销优化
- 营销模式
数据分析在 PPC 中的作用
如前所述，PPC 是分析大放异彩的领域之一。如果不进行某种形式的分析，则无法浏览您的广告系列产生的大量数据。如果你想改进你的 PPC 营销，你需要分析这些数据并得出准确的结论。
PPC 中的数据分析有几个优点：
- 一种向利益相关者和客户展示进展和发现的更具吸引力的方式。
- 确定您的 PPC 活动中值得注意的趋势和变化，这些趋势和变化可能会带来降低和提高绩效指标的风险或机会。
- 研究竞争，这样就不会出现您没有准备好的意外情况，也不会出现未被发现的新竞争对手。
- 揭示收紧广告系列以实现更好优化的方法，从而实现更高的性能和更高的投资回报率。
- 跟踪获得牵引力的关键字，这使您可以将广告系列中的最大推动者归零。
- 测试新策略、广告文案、活动等的可行性。
- 通过不断认识改进活动的方法，保持业绩的向上攀升。
您的 PPC 广告系列在不断变化，因为有许多因素始终会影响性能。竞争对手的行为和用户/客户的行为是导致 PPC 数据出现波谷和波峰的动态因素。
借助分析，您可以消除所有噪音，深入了解最新变化对您的营销活动意味着什么，以及如何最大限度地提高结果，同时降低风险。
数据与意见
数据、分析和可操作的见解已成为流行的流行语，并且几乎出现了淘金热式的效应来获取和利用数据。在 PPC 活动管理方面，忽视利用其数据的营销人员注定会落后于竞争对手。
这引发了一场有趣的辩论，即相信数据胜过经验和意见是否更好。对于老牌和传统公司来说，忽视多年经验和专业知识的想法是有严重缺陷的。他们质疑数据的重要性是正确的，因为过度依赖是一个常见的陷阱。数据可能是错误的。当您允许它完全推动您的营销活动时，这些数据的不准确性和失误可能会带来灾难性的后果。
数据和分析并非旨在取代或替代您的专业知识和经验。相反，它们应该被用来提供证据来支持你的观点和直觉。您的 PPC 策略和决策应该以数据为依据
数据质量至关重要
在这场经验与数据的争论中，许多高管开始质疑他们数据的质量和可靠性。您如何知道何时信任数据？您如何测试其可靠性？如果你的数据不可靠，那么你的分析和见解的准确性和有效性也是错误的。
为确保您的数据可靠且高质量，您可以实施一些策略。这些步骤将更好地确保您的数据被正确、准确地使用。例如，如果您想防止滥用统计数据，则采取控制措施至关重要。
数据收集方法
为确保见解的可信度和数据的准确性，您需要考虑如何在组织内收集和利用信息。
主要有两种方法：自上而下和自下而上。
这些是经济、金融和其他领域中常见的术语。对于数据收集，自上而下的方法从一般性开始，然后变得更加具体，而自下而上的策略在变得更广泛之前先具体化。
进一步解释：
自上而下的方法：在自上而下的数据收集中，您创建了一个数据收集和分析的总体系统。你收集一切可能有用的东西。然后，您在这个更广泛的框架内开发更小的系统。这些子系统是根据您的分析项目的需要创建的。
自上而下的方法还规定了数据在组织中的控制和移动方式。在此策略中，数据由高层管理人员处理。现场工作人员提交数据请求，管理层决定发送什么信息以及发送到哪里。
这种方法通常是最安全的，并且可以更好地确保数据在整个组织中得到妥善处理。管理层对如何利用数据有更好的总体了解。
自下而上的方法：使用这种技术，数据以相反的方向传输。现场工作人员根据他们的分析需要选择收集的内容。然后将信息传递给管理层，以决定如何利用数据和见解。
这种方法在 PPC 管理中很常见，因为付费广告通常是更大的总体营销策略的一部分。由 PPC 经理进行相关分析，然后将见解传递给营销部门的其他成员。
自下而上的方法还可以帮助您避免数据疲劳和过载，因为只会收集所需的数据。因此，不会有多余的信息来分散您对分析目标的注意力。
第 2 部分：营销分析的类型
在分析 PPC 和其他营销数据时，涉及三种主要类型的分析。
他们是：
- 描述性分析
- 预测分析
- 规范分析
这三种方法之间有一些重叠。营销人员应该实施这三者，以全面了解他们的环境并从他们的大数据中提取最大价值。
什么是描述性分析？
描述性分析专注于回答“发生了什么？” 在此分析中，实时和历史数据用于了解您过去的位置、现在的位置，以及这两点之间的差异如何帮助您在未来蓬勃发展。
最终，它被用来找出失败或成功发生的原因。例如，如果您的 PPC 广告活动中的特定关键字过去每天产生数千次展示，但现在只有一百次，这是怎么回事？人们不再对这个话题感兴趣了吗？是否发生了查询不再相关的变化？描述性分析旨在找出答案。
每当您查看指标在上个季度、上个月、上一周甚至最后一天的变化时，您都在进行描述性分析。
什么是预测分析？
预测分析不是弄清楚发生了什么，而是着眼于未来并试图回答：“可能会发生什么？” 如上所述，预测分析通常使用在描述性分析中发现的见解。毕竟，除非你知道你去过哪里，否则你不知道你要去哪里，对吧？
预测分析有局限性，因此是“也许”。它不是水晶球，也不能完全保证分析结果 100% 准确。相反，预测分析根据数据对特定事件发生的可能性进行猜测。
它与用于预测天气或创建信用评分的模型相同。气象学家通过查看天气数据来预测温度、降雨量和其他自然事件。这些预测不准确或完全错误的情况并不少见——数据误解的结果！同样，信用评分基本上是金融业预测您按时偿还贷款的可能性的方式。
对于 PPC，预测分析可用于开展主动活动，这些活动不仅对变化做出反应，而且提前为它们做好计划。它可用于识别增长趋势的早期阶段，并预测它何时会达到临界点。
什么是规范分析？
首先，您根据历史表现（描述性分析）找到见解。然后，您使用这些见解来预测未来的情况（预测分析）。下一步是什么？规范性分析是关于选择如何处理这一切。您如何更好地改变分析过程？
与其他类型的营销分析相比，规范性多样性明显更复杂。您不仅要查看内部数据，还要查看可能影响数字的外部因素。
目标是优化数据以获得最佳结果。为此，您需要首先了解哪些决策会导致最佳结果。这称为随机优化。在这方面，规范分析回答了两个问题，而不是一个：
- 如果……会怎样？
- 应该怎么做才能达到预期的结果？
规范分析的复杂性导致最多的数据误解。然而，如果正确准确地进行，这种类型的分析会对 PPC 活动的成功和企业的整体增长产生最重大的影响。
例如，在 PPC 中，规范分析可用于回答诸如“如果我每月将预算增加 500 美元会怎样？”之类的问题。或者，“如果我想本月收入增加 12%，我需要定位哪些新关键字？”
其他分析类型
描述性、预测性和规范性分析都是探索 PPC 活动生成的数据所必需的。但是，您还需要合并来自其他来源的外部数据。这可能需要您使用除上述三种之外的其他类型的营销分析。
情绪分析：客户情绪控制着目标受众如何看待您的品牌和产品。简而言之，就是观众对你的感觉。这些情绪会影响您的 PPC 性能。如果情绪压倒性地积极，人们将更有可能转变。如果这些情绪是负面的，他们甚至不会费心点击。
情绪分析从评论、社交媒体反应和其他来源寻找积极、中立和消极的反应和感受。此数据可能是您的 PPC 指标的一个有影响力的变量。
竞争分析：您的竞争对手对您的 PPC 活动有非常重要的影响。您很有可能直接与这些邻居竞争广告排名和点击次数。在分析您的 PPC 性能时，这些其他实体所采取的行动是需要考虑的重要变量。
鉴于它们的影响，您需要始终敏锐地关注竞争。竞争分析将比较和对比每个竞争对手的优势、劣势和策略，这可能会为您提供宝贵的见解，让您了解如何更成功地进入 PPC 市场。此外，您不会因竞争策略的转变而措手不及。
第 3 部分：常见的数据误解案例
在任何类型的分析中都可能发生数据误解，即使是简单的描述性分析。确定这些数据事故背后的常见原因很重要，因为这将帮助您在自己的分析中避免这些错误。
数据收集不佳
甚至在它离开大门之前，如果您的数据收集过程出错，您就可以在腿上拍摄您的分析项目。当您从多个来源收集数据时，特别容易出现收集错误。通常，需要清理这些外部数据集，以便它们能够相互“交谈”。否则，它会造成严重的不准确和其他错误。
示例：如果您从 Google Ads 和 Google Analytics 中提取数据，则可能会遇到转化问题。这两个平台不仅对转化的定义和属性不同，而且可能会导致您重复计算转化，从而导致不准确。
数据和业务专业知识的不平衡
PPC 经理和业务专业人员不是数据科学家，数据科学家也不是营销或业务专家。但是，您需要业务和数据专业知识才能成功驾驭 PPC 分析的复杂性。严格按照数据科学家的身份思考的人可能无法理解对实现业务目标至关重要的指标。相反，没有太多数据专业知识的业务专业人员可能会得出错误的结论或错过可用于扩大 PPC 活动的关键见解。
示例：数据科学家可能不了解哪些指标与企业的营销目标相关。他们可能认为 PPC 广告印象很重要，因为它可以提高品牌知名度。但是，该业务具有不受展示次数支持的与转化相关的目标。
缺少重要变量
PPC 活动会产生大量数据。您的 Google Ads 信息中心是一个指标库，很容易让人不知所措。主要困难之一是了解哪些指标和变量对您的给定分析很重要。当您省略关键维度或信息时，实际上可以保证您会得出错误的结论。这就像读一本整章都不见了的推理小说。您需要这些重要信息来破案！
示例：这是 PPC 活动中误解的常见原因，它可以通过多种方式表现出来。良好的质量得分可以降低您的成本、提高广告评级并为您的广告系列及其效果带来其他一些好处。如果您忽视衡量质量得分，很容易误解这些降低成本和提高广告评级的结果。
未能调查不同的聚合
您可以从许多不同的镜头和放大倍率检查您的数据。每一个都像是从一个新的角度看同一个问题。换句话说，不同级别的聚合可以讲述不同的故事。如果您在一个水平上发现趋势，您可能需要调整放大倍数以查看数据在哪个点反映了不同的结果。或者，查看相同数据的不同变体以找出差异或相似之处。
示例：如果您在广告系列级别发现令人兴奋的见解，请不要忘记调查每个广告组和关键字以查看是否存在相同的趋势。如果没有，那么您可能会找到有关为什么这种趋势只影响某些广告组或关键字的线索。但是，如果您不查看这些不同的级别，那么您将永远不会知道！
变异的来源被忽视
当您调查不同级别的数据并检查这些不同的“镜头”时，您可能会遇到另一种风险，即忘记查看所有可能的变化。您需要翻转每块岩石并检查每个角度以检验您的数据结论，原因与查看所有不同变量的重要性相同。有时变化很明显，但有时则不然。
示例：更广泛的关键字匹配类型会产生很多变体。关键字术语可能表现非常好，但这种表现可能只是更广泛的匹配变体范围内的一种或两种匹配类型的结果。
包括太多数据
虽然您的大多数 PPC 数据和变体都很重要，但它们并不重要。您应该测试某些变化和聚合的影响，但是将这些不同的维度包含到您的分析项目中是非常混乱的。每当您进行分析时，都应该有一个目标。您正在尝试回答特定问题。因此，您只想包含支持找到答案或反驳您的结论的数据。
示例： PPC 营销人员使用关键绩效指标来衡量其活动的成功和绩效。选择这些指标是因为它们直接影响企业的营销目标。您的数据分析应该增加您对这些 KPI 的理解，而不是分散它们的注意力。
对 PPC 数据进行概括
您从各种分析项目中提取的每个数据洞察力都是有条件的，这意味着您不能在整个帐户范围内应用它们。通常，这些见解仅反映一小部分用户。当您根据从其他分析中学到的知识对 PPC 受众进行推断时，这些推断通常是错误的。这些错误假设的属性会影响您的判断并严重扭曲您的理解。
示例：如果您的广告文案在一个广告系列中效果非常好，则不能保证它在另一个广告系列中也同样有效。这些活动针对不同的关键字，这些关键字背后的意图不同。因此，用户不会对相同类型的标题、优惠等做出反应。
将相关性误认为因果关系
两个数字之间的相关性通常会被混淆为因果关系。这在 PPC 中尤为常见，因为许多指标彼此之间有着密切的关系。一个指标的微小变化会产生连锁反应，影响其他几个指标。例如，更多的点击会带来更多的转化。但是，这并不意味着点击导致了转化。
示例：每个 PPC 营销人员都曾或多或少地对他们的活动进行了调整，然后在所有不同类型的指标中看到了许多积极的变化。人们很容易认为这就是您所做更改的所有直接原因，但事实并非如此简单。性能飙升的原因有很多：季节性、竞争的变化、更高的质量评分等。
选择太小的样本量
PPC 数据需要时间才能成熟。许多营销人员错误地仓促下结论并在他们认识到潜在趋势或洞察力的那一刻改变他们的活动。他们想成为第一个利用这个机会的人。一个月后，这种坚如磐石的洞察力可能开始变得不那么具体了。
示例：当您查看日常 PPC 数据时，您会每隔一段时间看到一些大峰值。通常，这些是营销人员知道要忽略的简单异常值。离群值也可能在多日内发生。您需要给数据和见解时间来成熟。如果它是一个坚实的洞察力，它不会去任何地方。
仅依靠数值分析
眼见为实。当您只看数字时，很难识别某些趋势。在其他情况下，趋势或异常值的重要性可能很难仅用数字数据来可视化。通过将数字转换为数据可视化，您通常可以仅通过查看原始数字来了解您的大脑无法识别的内容。
例子：
只有数据表中的数据才能理解和推断结果，这不仅是解决方案。拥有详细级别图表和不同的数据可视化分析可以让您更好地了解 PPC 活动中发生的事情。
复杂的报告
重要的是要认识到数据误解不是一个单一的问题，而是一个组织问题。您可能完全了解您的 PPC 数据，但您的利益相关者或同事可能不了解。而且，错误信息具有像野火一样传播的诀窍。因此，当您向他人展示您的发现和创建报告时，使用每个人都能理解的简单行话很重要。清晰度是重中之重！
第 4 部分：修复数据误解问题
您希望您的数据为您服务，而不是对您不利，这就是了解这些问题发生的原因很重要的原因。一旦您了解了数据误解背后的原因，您就可以开始寻找加强分析流程的方法，以更好地保证您解锁的洞察是稳定、准确和值得信赖的。
当数据被误解时会发生什么
由于数据误解背后的所有潜在原因，这种情况并不少见。自然地，你可能会想，“我应该担心吗？由于误解数据而可能发生的最坏情况是什么？”
答案取决于您对不准确数据或错误见解的反应。一些营销人员会完全信任数据产生的洞察力。由于发现他们认为是绝对正确的真理，他们将在竞选活动中改变整座山峰。如果他们错了，这个高度信任的决定可能会造成毁灭性的后果。
定义分析的目标
您的第一步是为您的分析设定一个明确的目标。PPC 分析不是一项巨大的事业，而是许多较小的和正在进行的分析项目的顶点。如果您尝试一次回答所有问题，您肯定会遇到数据被误解的问题。
从问一个单一的、具体的问题开始。例如：“如果我将竞争对手关键字的出价提高 0.50 美元，会发生什么情况？” 或者，“我怎样才能将我的转化率提高 2 个百分点？” 您的问题将指导您的分析，并确保您不会被不必要的信息或见解分散注意力。
你的目标是尽可能完整和准确地回答这个问题。在您分析时，您可能会想到其他问题。现在不要因为试图回答这些问题而分心。相反，您应该记下它们，然后追查这些线索。一个分析问题引出其他问题是很常见的。
选择您需要的营销分析类型
您的分析通常会导致跟进问题。您需要使用不同形式的分析也很常见。如前所述，描述性、预测性和规范性分析彼此有着密切的联系。有时您可能需要利用所有三种类型的营销分析来寻找问题的答案。
例如，您可能首先必须查看历史数据以衡量您处于当前情况的原因。然后，使用在此分析中获得的见解，预测您的广告系列在未来会是什么样子。最后，看看改变该预测轨迹的见解。
您可能还需要查看外部数据以找到正确的解决方案。
例如，活动效果的下降可能与您的 PPC 调整无关，而是客户情绪的下降或竞争对手定价的变化。您还需要进行竞争分析或情绪分析以获取这些见解。
决定收集什么数据
在开始进行每项分析之前，请考虑需要收集哪些数据。不要担心小变量或变化。相反，请专注于粗略的笔画。您需要收集和分析哪些明显的数据才能得出答案？
最好逐步收集数据，而不是一次收集所有数据。添加的维度越多，分析越复杂，获得洞察力就越难。一次添加一个数据集比一次将它们全部放入锅中要容易得多。
当您将每个数据块添加到拼图中时，请衡量其对目标的影响。它会让你更接近或更接近你的答案吗？这个过程可能会更慢，但它会帮助您避免数据误解，并确保您纳入分析的所有数据都是有用且相关的。
探索变量和变化
一旦您确定了为分析目标达成可能的解决方案所需的主要数据，就该开始查看影响这些数据的变量和变化了。这是您在上一步中付出的时间和耐心将会得到回报的地方。您无需研究每个可能的角度，而是需要探索的变量和变化的列表要短得多。
在测试变量和变化时，您的目标是找出哪些部分可以组合在一起以支持您的假设。或者，哪些部分是引导您找到所需答案所必需的。有时，这需要您操作数据以查看重大更改的影响。
如果你找不到数据来支持你的理论或结论，那么你需要找到证据来证明为什么会这样。这将帮助您避免在未来做出同样的错误结论。它还将加深您对数据和数值关系的整体理解。
咨询您的团队
在您分析的这一点上，明智的做法是咨询您的团队。请记住，从数据科学家到商业专业人士是有界限的。每个利益相关者和同事都位于这条线上的某个地方。这意味着他们每个人都为您的分析项目提供了独特的视角。
将其视为对您的分析的第二、第三甚至第四（取决于您团队的规模）意见。这些新鲜的眼睛可能会引入您未曾想到的变量或未被探索的变体。它还可能会引入您之前不知道的新数据。
最好在过程的早期与您的团队核对，而不是在后期阶段。如果他们确实有影响您分析的重要角度或数据集，您不想等到最后才知道。在某些情况下，他们可能已经在他们自己的分析项目中回答了您的客观问题！
让算法和 AI 完成繁重的工作
您的 PPC 分析过程很快就会变成一个复杂的泥潭，简单的纸笔和电子表格统计分析将无法再处理。如果没有算法和人工智能工具的帮助，您的活动会产生海量数据，这些数据是无法遍历的。
例如，验证因变量和多个独立变量之间的相关性可能需要您将数据点插入回归公式以找到“最佳拟合线”。这使您可以更准确地了解变量之间的关系，从而得出更好的结论。
市场上充斥着丰富的 AI 工具，可以让您的数据分析更加轻松。如果你想投资这样的解决方案，目标是找到一个提供特定于 PPC 的分析支持的解决方案。最好是购买具有您所需解决方案的特定工具，而不是购买具有许多功能会让您不知所措的强大工具。
可视化数据
您需要可视化分析结果的主要原因有两个。首先是因为，如前所述，它可以帮助您了解原始数字隐藏的内容。例如，当离群值和异常值只是电子表格中的另一个条目时，它们很容易被检测不到。一旦将这些数字绘制成图表，就会更清楚地看到。
可视化还将帮助您将最复杂的数据洞察力传达给没有非常重视统计数据的利益相关者。如果这些人不理解这些见解，或者更糟的是，误解它们，那么您的辛勤工作和仔细分析很容易出错。在这两种情况下，他们都会滥用您提供给他们的宝贵信息！
数据可以通过多种方式可视化。对于所有这些不同类型的营销分析，甚至可以通过更多方式对这些分析进行美学表示。条形图、折线图和饼图只是一个开始。双轴、雷达、分时段、堆叠网格、Sankey——还有一长串其他可视化，其中可能包括让您的数据报告讲述故事并帮助利益相关者查看重要细节的完美方式。
与利益相关者分享报告和发现
您现在处于分析的最后阶段，您的结果已在易于理解的报告中进行组织和可视化。理想情况下，您的报告应概述各个部门和团队成员需要执行的一些后续步骤，尤其是在所获得的见解范围广泛的情况下。
这也是请求额外反馈的好时机。利益相关者对您的发现满意吗？他们还有其他问题吗？如果利益相关者对结果不满意，可以做些什么来改进它们？这就是为什么不仅要展示数据发现，还要展示基于获得的洞察力进行优化的行动计划。
同样，员工的不同观点是宝贵的资产。重要的是，他们有机会就数据提出自己的想法和专业知识。他们可能会在您的报告中没有考虑到的数据中看到优势或机会。这将有助于扩展您的见解的价值！创建 PPC 报告并与您的团队共享的最佳工具。
审查并准备后续分析
每次完成分析时，您都应该回顾该过程。项目的哪些方面进行得很好？而且，如果有的话，减慢流程或导致您发现误导性见解的障碍在哪里？
通过花时间审查您的流程，您不仅会获得有助于您的 PPC 活动的见解，而且还会找到帮助您在未来以更短的时间执行更高质量分析的方法！
这也是考虑需要通过其他分析项目解决的后续问题的时候。如果您在此过程中写下了一些内容，请查看您的列表并确定哪些问题最紧迫。然后，您可以以该问题为目标重新开始分析之旅！
包起来
数据是您的企业可以利用的宝贵且必要的资源。如果您想改进您的 PPC 广告系列，那么您需要不断探索和分析您的指标以找到提高性能的机会。
也就是说，数据和分析存在很多危险。误解您的见解可能会损害您的活动，而不是帮助他们。为避免这种情况，您需要确保您的见解准确无误且解释正确。
通过遵循本指南的建议，您可以更好地保护自己免受可能导致基于数据做出错误决策的常见陷阱的影响。因此，您将更成功地实施不同类型的营销分析！