Facebook广告投放数据分析

Facebook是国外许多商家青睐的广告平台之一,本文站在广告商家角度,对投放效果进行数据分析,帮助商家找到问题所在,提高广告投放效果

数据来源及字段解释

该项目中使用的数据来自匿名组织的社交媒体广告,包含11个变量中的1143个观察值。

字段名字段解释
ad_id广告ID
xyz_campaign_idXYZ公司广告活动ID
fb_campaign_idFacebook跟踪每次广告活动的ID
age用户年龄
gender用户性别
interest用户兴趣所属类别的编号
impressions广告展示量
clicks广告点击量
spent广告花费
total conversion产品咨询次数
approved conversion产品购买次数

Facebook的广告投放行业主要业务指标

效果指标:
CTR=(Clicks / Impr)*100
咨询转化率=Total_con / Clicks
付费转化率=Approved_con / Clicks

KPI指标:
CPM=(Spent / Impr) * 1000
CPC=Spent / Clicks
CPA=Spent / Approved_con

财务指标:
ROAS=Revenue / Spent

从业务角度来看,我们希望这些数据可以用来改善业务绩效。在不了解公司的营销策略或活动目标的情况下,我们不知道哪个关键绩效指标最重要。 所以我们将假定这是一个电子商务公司,专注于利润最大化。本次分析聚焦的问题:

  • 三支广告组各自的效果如何?(浏览量,点击率,咨询转化率,付费转化率)
  • 三支广告组各自CPM、CPC、CPA及ROAS指标表现如何?
  • 用户点击量、转化量与广告花费是否成正相关?
  • 从性别、兴趣、年龄三个方面来看,如何改善投放效果?

Facebook广告投放数据分析

数据预处理

1、删除重复数据选择ad_id作为每一条数据的唯一标识,删除重复数据,结果是未发现重复值。
2、观察数据共11列,1143行, 无缺失值。Clicks列为0,但Total_Conversion列大于0,可能是未统计到点击次数,我们将这类数据作为异常值删除。
3、由于此次数据集的转化量没有对应的收益,现在假设用户咨询一次收益5美元,用户付费一次收益100美元。


三支广告的广告效果如何?(浏览量,点击率,咨询转换率,付费转换率)

由上图可以看出,该公司进行了3个系列的广告投放,广告组ID分别为916、936和1178。916投放了35个广告,花费约149.71美元,促成了16次付费转化;936投放了288个广告,花费约2893.37美元,促成了118次付费转化;1178投放了613个广告,花费约55662.15美元,促成了869次付费转化。

各行业之间的点击率可能会有所不同,但2%是合理的基准。三支广告的平均点击率在基准水平,其中916和936的点击率高于基准水平,而1178的点击率较低;916的咨询转化率及付费转化率最高,而1178的付费转化率仅为5.21%。

三支广告组各自CPM、CPC、CPA及ROAS指标表现如何?

三支广告组中,916的ROAS最高,1178的CPA远远超过其他两支广告,同时ROAS仅有3.76,表现欠佳。

用户浏览量、点击量、转化量及ROAS与广告花费是否成正相关?

首先先看广告费用的多少与浏览量、点击量、付费次数,ROAS的关系,是不是广告花费约多,这些指标就越高。这里我们用散点图:

正如我们期望的那样,广告费用与获得的浏览量和点击量之间有很强的相关性,广告费用越高,浏览量和点击量越多;而广告费用和付费次数没有太强的相关性。

从广泛的数据概览中,我们可以看到,广告支出越多,获得的浏览量和点击量就越多,但这并没有为我们提供具体可行的方案。在下一阶段的分析中,我们将更详细地研究特定的广告组,并提供具体措施。 我们选择广告组1178,首先因为它的投放量最多,拥有最多数据,且广告花费最多,我们也希望能够获得更多转化。其次,广告组1178在ROAS分析中表现欠佳,我们将对它进行详细分析并且提供一些投放优化建议。

从性别、兴趣、年龄三个方面来看,目标受众是否定位准确以及找出投入产出最大的是哪一部分群体,如何改善投放效果?

首先,我们来看整体性别与点击量、广告费用、付费次数及ROAS之间的关系

从图中可以得知,对女性用户的广告花费远高于男性,但ROAS较低,整体上可以适当增加对男性用户的广告投放。

整体年龄段与点击量、ROAS之间的关系

45-49年龄段的点击量最高,但ROAS最低,可以适当减少在45-49年龄段的投放;且30-34年龄段人群ROAS最高,可以增加对该年龄段的投放。

兴趣标签与点击量、ROAS之间的关系。

ROAS排名前五的用户兴趣标签为104、101、102、31和112,可以优先考虑投放具有这些兴趣特征的用户。

前文已计算出点击量与广告费用呈正相关,而兴趣标签为29,16,10,27,28的点击量非常高但ROAS并不理想,意味着广告支出较多而收益较少,可以减少对具有这类兴趣标签用户的广告投放。

结合用户的性别属性,我们选取了三个兴趣标签进一步分析,提出优化建议,分别为点击量多且ROAS表现较好的兴趣标签101;ROAS较好,但广告费用相对较大的兴趣标签15;广告支出较多但ROAS没有达到理想效果的兴趣标签29。

从上面的结果来看,我们可以增加对兴趣标签为101的男性用户的广告预算,因为目前每1美元的支出能够带来30美元的收益。 但这也可能是点击量较少(17)的偶然现象,可以结合实际业务确定。

兴趣标签29的男女性用户点击量差别较小,但男性ROAS远高于女性,建议增加对该兴趣的男性用户的广告投放,减少对该兴趣女性用户的广告投放。

为避免幸存者效应,对于点击——咨询——付费过程中的流失客户需要进行流失原因分析。以下是根据用户兴趣标签,分析各阶段的转化率

总结:

了解了三支广告组的投放效果及KPI表现情况
广告费用与浏览量和点击量呈正相关,广告支出越多,浏览量和点击量越高
针对广告组1178,整体上可以增加对男性用户的广告投放和30-34年龄段人群的投放;可以优先考虑投放兴趣标签为104、101、102、31和112的用户,同时减少对兴趣标签为29,16,10,27,28用户的投放

广告投放需要不断进行调整优化,根据数据分析结果优化投放后,需要再次从数据反馈中进行调整,判断之前分析结果的准确性。实际业务中应结合业务部门的各项指标来分析,理解业务逻辑和业务模型,有一套清晰的目标,能够在特定问题中深入数据,从而做出适当的决策。

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