A/B 測(cè)試、效果評(píng)估、廣告歸因，數(shù)據(jù)分析不會(huì)的，手把手教你

本書回顧和總結(jié)了大量有關(guān)廣告效果的研究工作。本書主要關(guān)注于廣告的瞬時(shí)效果和延遲效果對(duì)于消費(fèi)者選擇、銷

有人問我如何評(píng)估廣告投放效果，我談下我的看法，大家可在下方留言探討。 首先我要表達(dá)一個(gè)觀點(diǎn)：廣告效果評(píng)估，不能是廣告投放后才去評(píng)估的。 我認(rèn)為廣告評(píng)估，應(yīng)該涵蓋2個(gè)階段。 創(chuàng)意階段和執(zhí)行階段。 創(chuàng)意階段：評(píng)估廣告創(chuàng)意、廣告制作。 執(zhí)行階段：評(píng)估廣告投放計(jì)劃、廣告效果（宣傳投入及市場(chǎng)表現(xiàn)）。 廣告效果評(píng)估，應(yīng)該涵蓋廣告投放前與投放中/后各階段，并且是一個(gè)周而復(fù)始、不斷改進(jìn)的過程。 具體的做法是： 創(chuàng)意階段評(píng)估，可做定性與定量研究。 定性研究：評(píng)估指標(biāo)包含— 廣告創(chuàng)意方向、創(chuàng)意概念、創(chuàng)意手段、創(chuàng)意腳本； 定量研究：可做小范圍的廣告定量測(cè)試，理解廣告對(duì)目標(biāo)群的吸引力和說服力、廣告片是否能達(dá)到預(yù)期效果、對(duì)進(jìn)一步微調(diào)廣告片的建

In [1]: import pandas as pd import numpy as np import random from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns import time, datetime from pyecharts import Funnel 分析目的 實(shí)現(xiàn)淘寶展示廣告精準(zhǔn)投放，提高廣告投放效果。 數(shù)據(jù)來源https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=56 數(shù)據(jù)說明 原始樣本骨架raw_sample 從淘寶網(wǎng)站中隨機(jī)抽樣了114萬用戶8天內(nèi)的廣告展示/點(diǎn)擊日志（

1 提出問題：如何實(shí)現(xiàn)廣告的精準(zhǔn)投放 實(shí)現(xiàn)廣告的精準(zhǔn)投放就是最大化投入產(chǎn)出的過程，需要知道我們的用戶在哪里，在哪些渠道能夠更大化用戶價(jià)值，以及各個(gè)渠道用戶價(jià)值的變化規(guī)律。通過對(duì)渠道方式和渠道質(zhì)量的追蹤，以引流和轉(zhuǎn)化率為關(guān)鍵事件，做好渠道的優(yōu)化和維護(hù)。 本文通過研究阿里天池?cái)?shù)據(jù)，僅從渠道，投放時(shí)間，投放人群，以點(diǎn)擊率為數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而給出更好的方案和建議，實(shí)現(xiàn)高效率高產(chǎn)出。 如何評(píng)估渠道質(zhì)量確定投放優(yōu)先級(jí) 2 數(shù)據(jù)來源 2.1 數(shù)據(jù)源 阿里天池 tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=56 2.2 數(shù)據(jù)理解 （1）user_profile.csv.tar.gz

贊同 @孫星越 @馮易 兩位的維度方法。 首先投放前就需要界定清楚本次投放的媒介傳播目標(biāo)是什么。比如說： 1.教育市場(chǎng)，提升品牌或新品知名度——新品類新品牌或新產(chǎn)品常設(shè)立的目標(biāo)，期待達(dá)成的效果就是大家提到你的品牌或者新品反應(yīng)都是：哦，我聽過/我見過。 2.刺激試用或者購(gòu)買行為——廣告能夠達(dá)到的是一個(gè)引流效果，從網(wǎng)絡(luò)廣告來說一般是把流量直接帶到電商商城或者客戶信息搜集頁(yè)面。 然后，衡量投入的價(jià)值分為兩塊： 一是絕對(duì)數(shù)據(jù)反映的。 網(wǎng)絡(luò)廣告相較于平面、戶外廣告來說，可量化數(shù)據(jù)指標(biāo)是其大受廣告主喜愛的原因之一。 總曝光數(shù)量、曝光頻次、總點(diǎn)擊數(shù)量、點(diǎn)擊率、總引流量、獨(dú)立訪客，然后換算出CPM、CPC等一系列數(shù)值，基本上就完成這一