好像调价成了调整效果的最好方法，的确提价可以解决不少问题，但他绝对不是全能的，也不是唯一的最好的方式！
这里笔者要说一个核心问题，调整效果一定要学会看数据，重要的事情说三遍，看数据！看数据！看数据！
那么随后的事情就来了，数据要怎么看呢？分两步来看，第一步，了解展现，点击，获客数据相关影响因素。第二步，分析了解数据。
一、展现，点击，获客数据相关影响因素
1、展现
展现受大概两方面因素影响：1. 账户预算；2. 行业及产品因素。
系统自动预判高预算计划对流量的需求更大，并给予更多的展现，所以对每个单元分配预算的多少会影响流量的大小。
行业及产品市场现状，是影响流量最大的一个因素。比如双十一很多行业流量上不去，那是无法改变的，我们只能了解然后采取措施避免或者减少损耗！
2、点击
先说几个概念CTR (Click Through Rate)=点击率；CPC (Cost Per Click)=按点击计费，点击成本，点击价格；Click=点击量；CPM (Cost Per Mille)=千次展现计费；Impression（show）=展现量。
CTR（点击率=点击量／展现量）
CPC（点击价格=消费／点击量）
推广的目的就是以最低的CPC获得最高的CTR。
（1）CPC
CPC受大概四方面因素影响：1、行业及产品因素；2、出价；3、物料质量；4、CTR。
这里可以看到行业及产品因素这个方面同时影响展现和点击两个方面，这个也好理解，因为竞价及信息流广告都是同行竞价。系统会综合评判一条广告的竞争力，用以和其他广告主竞争展现机会。竞争人数越多，出价同比越高。
为了保证展现量，点击率低时相应都会调价换物料，这个就是文章开篇所讲的方法。广告物料同样也是一个非常重要的因素，好的物料很大程度会提升一个广告的CTR，从而有效降低CPC。
（2）CTR
CTR受大概三方面因素影响：1、定向；2、广告创意；3、内容质量。
系统对CTR是有预估的，定向对后期投放影响比较大，初期对CTR预估影响不大，但精度不能太低。广告创意的内容就好理解了，这个要合乎客户心理，新颖独特让客户有点击的欲望。不要格式化，不要太官方，这样很难有好的表现。另外文案及图片要和产品有高度的相关度，清晰度也要在满足要求的前提下尽量的做到最好。
3、获客
获客是广告引流这里的最终也是最重要的指标。
获客成本=（消费量／获客数量）
CPC（点击价格=消费／点击量）
由以上两个公式不难推出点击价格*点击量=消费
获客成本越低越好，上面的公式，由此可见，由此可见获客成本=（点击价格*点击量／获客数量）
当CPC（点击价格）获客数量越高时，获客成本才会越低。
那就需要在尽量低的CPC（点击价格）下尽量高的获得转化数量。那么影响转化数量的因素有哪些呢？人群定向、推广时段、创意内容、落地页。
人群定向优化
做好目标人群画像，结合数据分析人群的特征。明确自己的营销目的，通过实际数据反馈分析如何做针对性的定向优化调整。人群定向越平衡，越精准，相对获客效果就越好。
推广时段优化
根据不同媒体人群日活指数，结合自身产品人群定向，定制投放高峰时段。优化过程中慢慢找到自己产品最优时段，这个对降低成本有明显的效果。
创意优化
1. 创意和产品要有一致性，避免客户流失：这个很好理解，现在社会，广告满天飞，一旦客户看到创意和实际产品差距过大很容易产生被欺骗的感觉，流失几率马上up！Up！
2、做好素材质量：分析受众心理，提炼不同卖点，总结经验。文案要清晰明确，主题突出。构图要美观简练，风格统一。
落地页优化
1、落地页、创意、产品要一致。页面要美观简练，布局合理。辅助功能简洁完善，活动刺激合理有吸引力。
2、减少引起安全怀疑的敏感信息，让客户信任。
3、方便客户操作，不要加验证码。如果规则允许尽量添加电话或微信等主动联系方式，与人方便自己方便。
7、不要在跑的好的页面上做太多改动，可以周期性的做一些新的页面新的尝试。
二、分析了解数据
清晰账户数据分析思路，掌握优化方法是保证广告效果的重要条件。一般情况下，分析账户问题一般我们分三步走：
第一步：分析比对数据，找到问题所在。
第二步：结合我们前面所讲的关键因素了解数据问题背后的实际原因。
第三步：根据分析结果制定相应的优化策略。
1、分析比对数据抓关键
广告投放的数据非常多，媒体提供了近百维度的数据。这么多的数据，光看看就眼晕了，要怎么分析呢？
这里有一个重要的方法：就是要抓住关键点，抓住几个关键指标。
那什么是关键指标呢？消耗？CPM？CPC？点击率？转化率？
都是关键指标，也都不是关键指标。这里的关键是选取和转化成本直接相关的一条或者几条指标作为关键指标，集中力量把指标做下来，这样就可以避免在账户数据处理中迷失。成本和量都围绕这个关键指标来处理。
2、数据分析找前提
数据分析的前提很重要，这个是数据分析的基础。这个就是：数据样本足够大。这个前提很重要，要是数据样本太少，其实数据分析就失去了其意义。这个有个很好理解的例子就是大数据。比如人们出行的规律，当有一个人一天的出行路线给你展示的时候你看不出什么，十个人的路线画在一个图上，一样没什么规律。但当这个数字足够大的时候，比如几十万，几百万人的路线，这个时候你就会发现这个人群路径的大致规律，这个数据对于很多行业就会有巨大的价值。
比如下图：
早高峰时，通勤人群从通州、房山等四周向中心地区聚集。
早高峰通勤起点主要分布在城市外围，也就是五环外地区，最远到燕郊。
数据越大，数据置信度越高，当达到足够的数据量的时候，数据分析的结果就会让你感到震惊！这就是数据分析的魅力所在。
广告投放也是这样，数据样本小，无分析价值。数据样本足够大，才进行分析。所以投放广告测试的钱是一定要花的，这个钱省不了，也不能省！所有要入坑的小伙伴们一定要有心理准备！！
3、数据分析方法
数据分析要有耐心，要像查案找线索一样，一点一点的找问题。就像PS作画一样，要分开各个部件来一个一个画，然后把无数的细节组合在一起就是一副完美的画作了！
那么具体怎么操作呢？
1、先从上往下，从大到小看。顺序基本上是：账户→组→计划→创意。
创意众多就从多到少，具体顺序：消耗多的创意→消耗少的创意。
看账户整体先做到心中有数，然后具体到细节，一层一层的排查，按顺序找到问题所在。排查创意的时候要从多到少，把对账户成本影响最大的，消耗最多的创意先排查好，再去管其他零散消耗的创意。
2、单位时间和时间段的概念
数据是有波动的，尤其是网络广告，有时候数据的波动还比较大。这个要怎么办呢？
这个时候就要分单位时间和时间段的概念了。设置一个排查的单位时间，比如一天。那么几天就是一个时间段。
单位时间的数据波动不是你要找的关键，一个时间段内的数据表现才是关键。从时间段入手分析，然后再具体到每个单位时间，这样结合关键指标一步一步，一点一点的推，一点一点的找，这样问题就无处遁形了！
诚然数据分析实际上不止这些，其中涉及的因素方方面面，这里笔者只是分享一个思路，一点浅见，希望对大家能有所帮助。后续还会对数据分析的一些深入知识及技巧进行探讨和分享。
