如何核對信息流數據

㈠ 信息流內容運營的工作內容都包含哪些

1、每日數據監控多位置，分不同時段查看流量趨勢等，進行同比，環比，及時洞察數據波動;

2、計劃設置調整通過查看數據分析，及時按需求調整計劃，如出價、預算、文案、落地頁、時段等調整;

3、數據再跟蹤基於計劃前期的調整，復盤數據，對比分析，找出最優投放思路;

4、定期上新計劃，監控數據實時做出調整;

優化師常見問題由厚昌學院來為您解答：

1、新計劃冷啟動出價無競爭力導致展現量低，怎麼辦?

建議：新計劃高出價：持續密切關注數據，數據走勢呈現上揚和穩定趨勢，逐步降價。

2、大圖、組圖小圖出價一樣導致展現量低，IOS出價和安卓一樣導致展現量低，如何解決?

建議：大圖新計劃建議出價高於組圖、小圖，IOS計劃出價應高於安卓計劃，參考實時轉化成本、轉化量級、點擊率、轉化率情況，更改出價;展現低於正常水平，提價後沒有起色，建議更換素材或新建計劃。

3、廣告組或廣告計劃預算設置較小且出價較低導致展現量低，怎麼調整?

建議：首先根據轉化量目標和歷史投放效果反推預算。

公式：預算=T/CVR/CTR/1000*受眾CPM

如果你的轉化目標T是一天20個，轉化率CVR是5%。 那麼，20個轉化需要，20÷5%=400個點擊。點擊率CTR是2%，所以400個點擊 需要20000展示，如果你定向的客戶CPM浮動在12-20之間(也就是一千個展示需 要12-20元購買)，所以如果要達到20個轉化目標，就需要設置 20*20000/1000=400元的預算。

然後進行相對應的優化，注意廣告組預算與計劃預算的限額，保證賬戶余額充足;提示接近預算時及時提高預算;新計劃建議設置較高預算，跑到一定量級再及時調整;持續觀察轉化效果，按轉化成本、ROI、 ARPU分配預算。

㈡ 信息流廣告展現量低怎麼辦

信息流廣告展現量低可以嘗試一下"四維數據分析法"。

一、賬戶分析

賬戶分析通過後台的分日數據報告，分析賬戶的流量大方向，從而找出變動的參數，這里需要重點關注的參數有：展現量、點擊率、千展消費、轉化率、轉化成本。還有一點需要注意，如果這個賬戶的數據量很少，單日轉化數據小於20，那麼則最好是選取一周以上的數據來進行分詞，才能夠客觀的找出關鍵的變化指標。

二、流量分析

流量分析這個階段主要是以單元為維度進行分析，優先分析消費、數據量最大的單元，從年齡、性別、地域等特徵來判斷我們的廣告所吸引的訪客，是否符合這個行業的受眾特徵。舉個實際例子：如果通過人群畫像的分析結果得出我們的消費人群主要是男性、20-30歲，沿海城市居多，而我們實際成交的客戶，更多是女性、30-40歲，北上廣深佔比居多，那麼這個時候，對於定向的調整方向就比較明晰了。

三、意圖分析

意圖分析這里主要是對於賬戶消費排名前三十左右的意圖詞進行分析，分析這些的意圖詞的訪客意圖，是否為高意向或中等意向人群。防止投放"跑偏"，造成更多的預算浪費。"意圖詞"是信息流獲取意向客戶的重要手段之一。

四、興趣分析

興趣分析這里要特別注意一下，興趣消費可以看到每個單元到底是哪個興趣在消費，維度不同分析結果也是天差地別，所以興趣分析結果，更多要反推到單元的調整與部署。

㈢ 頭條信息流沒展現怎麼辦

頭條信息流沒展現是什麼原因？為什麼頭條信息流沒展現？

針對頭條信息流沒有展現的原因，分析總結主要包含以下8點，你可以根據賬戶實際情況一一對應查找核對：

首先廣告主要明確自己的營銷目標，不用固定的規范限制，但要確保賬戶結構清晰合理，這樣可以提高管理效率並方便數據統計和分析。

其次要詳細定向方式。將廣告受眾人群限定在更加精準的范圍內。

這就需要需要做好目標人群畫像，分析人群的特徵，越詳細越好。例如：地域、年齡、瀏覽習慣、興趣愛好、結合網路指數分析人群地域分布，年齡段分布等。

然後通過後台數據，了解用戶的地域分布、年齡分布、性別分布，及推廣計劃在不同客戶群體的受歡迎程度，增加精準度。

然後通過實際數據反饋分析如何做針對性的優化調整，比如某地域點擊量特別多，就可以單獨建立定向投放到該地域，也可以設定獨立的計劃，分配預算，設計針對性創意、頁面，進一步提升效果。

然後使用多種定向組合投放，多做一些嘗試，觀察設置不同定向條件實際投放效果，逐步優化出最適合的定向設置。同一賬戶中，相同定向的、相同規格的創意會相互競爭流量，不建議同一定向、同一種規格的創意或計劃重復提交。

定向不宜過窄，定向條件過細或交叉復用過多，會導致廣告曝光過低。信息流所有數據中，曝光是非常重要的，如果資金充足開始投放時建議定向先大後小，開始通投，然後縮定向；

初始環節，最大程度的曝光，優化出效果後，再優化興趣或者行為這些定向，開始設二級定向。

㈣ 電商數據分析指標都有哪些該如何進行分析

此文是對最近學習的電商相關知識點做一個鞏固

傳統零售利用二八法則生存，電商靠長尾理論積累銷售。
傳統零售是小數據，電商是大數據。
傳統零售是「物流」，零售過程就是商品的流動；電商是「信息流」，顧客通過搜索、比較、評論、分享產生信息，達到購買的目的。
傳統零售注重體驗感，電商注重服務和效率。
傳統零售是做加法，電商是做乘法。傳統零售是通過一家家店擴大影響力，電商通過資金的投入迅速搶占市場。
傳統零售的主要成本是房租和人工成本，電商的主要成本是物流和營銷成本。
總結：電商和傳統零售雖有千萬種差別，但總歸都是零售，融合是二者註定的趨勢，即現在火熱的新零售。

傳統零售的數據主要是進銷存數據、顧客數據和消費數據。電商的數據卻復雜得多，數據來源渠道也很多樣化

電商數據來源廣泛，常規的流量數據、交易數據、會員數據在品牌的交易平台都有提供。一些第三方網站也提供數據源及分析功能。

1、網路統計：包括流量相關的網站統計、推廣統計、移動統計三部分內容。分析內容包括趨勢分析、來源分析、頁面分析、訪客分析、定製分析和優化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、內容分析、社交分析、移動分析、轉化分析、廣告分析幾部分內容。
3、Crazy egg熱力圖：主要特色是對頁面熱點追蹤分析的熱力圖。
4、CNZZ數據專家（友盟）：包括站長統計、全景統計、手機客戶端、雲推薦、廣告管家、廣告效果分析和數據中心等。
還有一些無需埋點監測數據的產品，如GrowingIO、神策數據、諸葛io等。

以下為用思維導圖進行梳理的電商數據分析指標，總共包括六大類

對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據指標可以網頁進行改進

這里需要注意兩個點

1）影響因素不同：UV 價值更受流量質量的影響；而客單價更受賣的貨的影響；

2）使用場景不同：UV 價值可以用來評估頁面 / 模塊的創造價值的潛力；客單價可以用來比較品類和商品特徵，但一個頁面客單價高，並不代表它創造價值的能力強，只能得出這個頁面的品類更趨近於是賣高價格品類的。

如果網站是為了幫助客戶盡快完成他們的任務（比如：購買，答疑解惑），那麼在線時長應當是越短越好；如果希望客戶一同參與到網站的互動中來，那麼時間越久會越好。所以，分析在線時長是否越長越好，要根據產品定位來具體分析

從注冊到成交整個過程的數據，幫助提升商品轉化率。

對於一個新電商來說，積累數據，找准營運方向比賣多少貨，賺多少錢更重要。這個階段主要 關注流量指標 ，指標如下：

對於已經經營一段時間的電商，通過數據分析 提高店鋪銷量 就是首要任務。此階段的重點指標是 流量和銷售指標 ，指標如下：

對於已經有規模的電商，利用數據分析 提升整體營運水平 就很關鍵。重點指標如下：

數據指標分為追蹤指標、分析指標和營運指標，營運指標就是績效考核指標。一個團隊的銷售額首先是追蹤出來的，其次是分析出來的，最後才是績效考核出來的。銷售追蹤自然是按天、按時段說話，分析一般是以周和月為單位，績效考核常常是以月為主、以年為輔。

執行人員側重過程指標，管理層側重結果指標。對於數據分分析人員來說要學會根據職位提供不同的數據。

1、無流量不電商，對於流量分析，我們常用漏斗圖來做分析，幾乎每個流量的細分都可以用到漏斗圖。
2、漏斗圖就是一個細分和溯源的過程，通過不同的層次分解從而找到轉化的邏輯。
3、漏斗圖的弱點，就是反應一條轉化路徑的形態，我們可以稍加修改實現漏斗圖的對比功能。

1、流量的質量分為質和量兩方面，只有質沒有量的流量是沒有多少實際價值的，流量的質體現在不同的營銷目的上，例如獲得點擊、注冊、收藏、購買或者獲取利潤的目的。
2、可以通過四象限分析圖來對比分析流量的質量。下圖是針對購買的轉化率和流量的四象限圖，其中第一象限的流量應該是高質量的，流量和轉化率均高於平均值；第二象限渠道的流量轉化率高，但量不大，通過搜索來的流量大部分屬於此類；第四象限流量屬於質低量高，站外購買的流量這種情況比較多；第三象限屬於質低量低的雙低流量，不用特別維護，任其發展即可。
3、圖中的Y軸可以根據具體的分析目的替換成點擊率、注冊率、收藏率、ROI（單元產出）等進行對比分析。
四象限分析圖中，X軸、Y軸、分析對象都可以根據不同的目的進行替換。
4、散點圖的四象限分析可以結合趨勢，或者演變成四象限氣泡圖，氣泡圖的大小為ROI，這種四象限圖信息量更大。

1、電商的銷售針對比傳統零售復雜很多，主要復雜在流量的多層次多渠道上，互聯網的好處是幾乎能將用戶的每個動作記錄下來，然後我們從中找到關鍵點進行診斷即可。下圖，是一個類似杜邦分析的圖，從值（圖中紅色）和率（圖中藍色）兩個方面，訂單、新客、老客三個維度將銷售額拆成五個層次，每個層次間具有加或乘的邏輯關系。
2、銷售額是一個結果指標，圖中的20個指標是過程指標，每個指標的變化都會影響最終的銷售額，基本都是正相關。（折扣和銷售額的關聯會稍微復雜一些）
3、通過上圖，使用對比、細分的原則分析可以判斷出哪兒些指標變化對銷售額產生了影響。

參考書籍為《數據化管理——洞悉零售及電子商務運營》

㈤ 指令和數據均存放在內存中，計算機如何從時間和空間上區分它們是指令還是數據

1.數據區分兩種，一種是 棧數據，和堆數據。

2.而全局變數和靜態變數和常量字元串放在文本區或者叫全局區，

3.並在文本區的隔壁還有一個是指令區，專門放指令

他們分別有一個段基址寄存器指向他們的。所以怎麼之別是不需要你來關心的，是由操作系統和進程tcb塊來管理。