如何核对信息流数据

㈠ 信息流内容运营的工作内容都包含哪些

1、每日数据监控多位置，分不同时段查看流量趋势等，进行同比，环比，及时洞察数据波动;

2、计划设置调整通过查看数据分析，及时按需求调整计划，如出价、预算、文案、落地页、时段等调整;

3、数据再跟踪基于计划前期的调整，复盘数据，对比分析，找出最优投放思路;

4、定期上新计划，监控数据实时做出调整;

优化师常见问题由厚昌学院来为您解答：

1、新计划冷启动出价无竞争力导致展现量低，怎么办?

建议：新计划高出价：持续密切关注数据，数据走势呈现上扬和稳定趋势，逐步降价。

2、大图、组图小图出价一样导致展现量低，IOS出价和安卓一样导致展现量低，如何解决?

建议：大图新计划建议出价高于组图、小图，IOS计划出价应高于安卓计划，参考实时转化成本、转化量级、点击率、转化率情况，更改出价;展现低于正常水平，提价后没有起色，建议更换素材或新建计划。

3、广告组或广告计划预算设置较小且出价较低导致展现量低，怎么调整?

建议：首先根据转化量目标和历史投放效果反推预算。

公式：预算=T/CVR/CTR/1000*受众CPM

如果你的转化目标T是一天20个，转化率CVR是5%。 那么，20个转化需要，20÷5%=400个点击。点击率CTR是2%，所以400个点击 需要20000展示，如果你定向的客户CPM浮动在12-20之间(也就是一千个展示需 要12-20元购买)，所以如果要达到20个转化目标，就需要设置 20*20000/1000=400元的预算。

然后进行相对应的优化，注意广告组预算与计划预算的限额，保证账户余额充足;提示接近预算时及时提高预算;新计划建议设置较高预算，跑到一定量级再及时调整;持续观察转化效果，按转化成本、ROI、 ARPU分配预算。

㈡ 信息流广告展现量低怎么办

信息流广告展现量低可以尝试一下"四维数据分析法"。

一、账户分析

账户分析通过后台的分日数据报告，分析账户的流量大方向，从而找出变动的参数，这里需要重点关注的参数有：展现量、点击率、千展消费、转化率、转化成本。还有一点需要注意，如果这个账户的数据量很少，单日转化数据小于20，那么则最好是选取一周以上的数据来进行分词，才能够客观的找出关键的变化指标。

二、流量分析

流量分析这个阶段主要是以单元为维度进行分析，优先分析消费、数据量最大的单元，从年龄、性别、地域等特征来判断我们的广告所吸引的访客，是否符合这个行业的受众特征。举个实际例子：如果通过人群画像的分析结果得出我们的消费人群主要是男性、20-30岁，沿海城市居多，而我们实际成交的客户，更多是女性、30-40岁，北上广深占比居多，那么这个时候，对于定向的调整方向就比较明晰了。

三、意图分析

意图分析这里主要是对于账户消费排名前三十左右的意图词进行分析，分析这些的意图词的访客意图，是否为高意向或中等意向人群。防止投放"跑偏"，造成更多的预算浪费。"意图词"是信息流获取意向客户的重要手段之一。

四、兴趣分析

兴趣分析这里要特别注意一下，兴趣消费可以看到每个单元到底是哪个兴趣在消费，维度不同分析结果也是天差地别，所以兴趣分析结果，更多要反推到单元的调整与部署。

㈢ 头条信息流没展现怎么办

头条信息流没展现是什么原因？为什么头条信息流没展现？

针对头条信息流没有展现的原因，分析总结主要包含以下8点，你可以根据账户实际情况一一对应查找核对：

首先广告主要明确自己的营销目标，不用固定的规范限制，但要确保账户结构清晰合理，这样可以提高管理效率并方便数据统计和分析。

其次要详细定向方式。将广告受众人群限定在更加精准的范围内。

这就需要需要做好目标人群画像，分析人群的特征，越详细越好。例如：地域、年龄、浏览习惯、兴趣爱好、结合网络指数分析人群地域分布，年龄段分布等。

然后通过后台数据，了解用户的地域分布、年龄分布、性别分布，及推广计划在不同客户群体的受欢迎程度，增加精准度。

然后通过实际数据反馈分析如何做针对性的优化调整，比如某地域点击量特别多，就可以单独建立定向投放到该地域，也可以设定独立的计划，分配预算，设计针对性创意、页面，进一步提升效果。

然后使用多种定向组合投放，多做一些尝试，观察设置不同定向条件实际投放效果，逐步优化出最适合的定向设置。同一账户中，相同定向的、相同规格的创意会相互竞争流量，不建议同一定向、同一种规格的创意或计划重复提交。

定向不宜过窄，定向条件过细或交叉复用过多，会导致广告曝光过低。信息流所有数据中，曝光是非常重要的，如果资金充足开始投放时建议定向先大后小，开始通投，然后缩定向；

初始环节，最大程度的曝光，优化出效果后，再优化兴趣或者行为这些定向，开始设二级定向。

㈣ 电商数据分析指标都有哪些该如何进行分析

此文是对最近学习的电商相关知识点做一个巩固

传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。
传统零售是小数据，电商是大数据。
传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。
传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。
传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。
传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。
总结：电商和传统零售虽有千万种差别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。

传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化

电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。

1、网络统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。
3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。
4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云推荐、广告管家、广告效果分析和数据中心等。
还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。

以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类

对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进

这里需要注意两个点

1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；而客单价更受卖的货的影响；

2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。

如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析

从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。

对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ，指标如下：

对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ，指标如下：

对于已经有规模的电商，利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下：

数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来的，其次是分析出来的，最后才是绩效考核出来的。销售追踪自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。

执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。

1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。
2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。
3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。

1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。
2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中第一象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。
3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。
四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。
4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。

1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。
2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响最终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）
3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。

参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》

㈤ 指令和数据均存放在内存中，计算机如何从时间和空间上区分它们是指令还是数据

1.数据区分两种，一种是 栈数据，和堆数据。

2.而全局变量和静态变量和常量字符串放在文本区或者叫全局区，

3.并在文本区的隔壁还有一个是指令区，专门放指令

他们分别有一个段基址寄存器指向他们的。所以怎么之别是不需要你来关心的，是由操作系统和进程tcb块来管理。