優化師除了對素材的把控之外，另外一項非常重要的能力就是數據分析能力。不考慮對產品層面的研究，只是推廣賬戶層面，就有好幾個需要考慮的維度，再分為不同的時間周期，報表數量劇增，善于分析的優化師可能就是長在數據堆里的。 以下是一些常見的推廣層面的數據分析會需要到的報告分析： 一般一個優化師手里同時會有多個賬戶，不同賬戶之間投放久了也能感覺到優劣之分，如果需要更加客觀全面的對比和觀察各個賬戶的流量趨勢變化。 最好是以月或者雙周為周期，看覆蓋量，點擊量，安裝量，CPC和CPM等整體流量和轉化趨勢相關的數據，看看不同賬戶和不同周期之間的數據是否穩定，根據不同賬戶之間的變化，有針對的調整賬戶整體結構。 觀察分廣告系列的數據表現調整廣告系列也是每個優化師必備事項。分天或者分周的導出廣告系列的數據，能幫助我們更好的監控調整以后的數據變化。 重點關注消耗高的廣告系列，維穩指標好的，優化或者關停轉化低的，需要看的主要指標是花費，點擊率，轉化率，回收率等。 廣告創意也是我們會重點用到的報告，一方面素材的轉化率對于優化素材有著指導意義，關注素材展示量級，點擊率和轉化率；另一方面，對于一個系列中多個廣告創意的系列，有時候優化留存回收等數據但不想關停整個系列，廣告創意層面的數據分析優化也能幫助系列更加正向，需要看一下分廣告創意緯度的留存和回收數據。 這些只是賬戶優化中會用到的基礎數據，因為每個公司每個產品的KPI不同，只列出了賬戶中需要重點關注的一些數據方向，更加細分來說，谷歌平臺還有分版位，分用戶轉化類型，分投放網絡等；Facebook還有分用戶年齡，分投放平臺，分性別等緯度數據。 這些不同緯度的數據分析起來完全可以很全面的總結出用戶畫像，從而指導數據指標的進一步提高。 除了以上這些，甲方小伙伴需要同時研究分流量來源產品內數據，而乙方小伙伴也需要進行不同產品的分析，數據分析的能力基本覆蓋了優化師工作的很多板塊，這也是個人最喜歡優化師工作的一個地方：工作中的一切成果都能用數據來呈現。 ??
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