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2020-04-07 11:57
我們都知道GA-Google Analytics是一個(gè)非常好的監(jiān)測(cè)網(wǎng)站流量和數(shù)據(jù)分析的工具，但是Facebook Analytics不知道大家是否熟悉呢？其實(shí)它也是一個(gè)衡量我們網(wǎng)站和主頁各項(xiàng)指標(biāo)的一個(gè)重要工具，只要大家能夠做到定期統(tǒng)計(jì)和分析，對(duì)于我們的長(zhǎng)期廣告投放有非常重要的參考價(jià)值，今天我就帶大家一起來看看這個(gè)好用的分析工具。
對(duì)于初次使用Facebook Analytics的運(yùn)營(yíng)朋友來說，我們需要先做好像素的綁定工作，這樣生成的數(shù)據(jù)報(bào)告才有分析的價(jià)值。如果你的像素已經(jīng)綁定完成，那就隨著我們以下的步驟進(jìn)行吧~
首先，我們進(jìn)入BM的設(shè)置，找到“事件源組”（如下圖）
然后為新事件源組命名，選擇你想要分析的主頁，選擇正確的像素和應(yīng)用
接著我們進(jìn)入到頁面的概覽，可以看到許多主頁的數(shù)據(jù)，需要特別注意下圖紅色框選中的項(xiàng)目，今天我們會(huì)做重點(diǎn)討論分析。
當(dāng)然我們也可以通過生成自定義面板來選擇我們想要看到的數(shù)據(jù)類型，如下圖中我們?cè)O(shè)置的非常靈活的條件所得出的數(shù)據(jù)
設(shè)置的具體方法如下圖，我們通過在某一個(gè)周期內(nèi)的活躍用戶里，篩選出包含購買金額大于100美金的用戶，來查看他們的年齡，性別和相對(duì)應(yīng)的行為特征，這些數(shù)據(jù)能夠成為我們?nèi)蘸笸斗旁贍I(yíng)銷廣告積累參考數(shù)據(jù)。
我們?cè)賮砜纯绰┒窋?shù)據(jù)，通過設(shè)置漏斗的三個(gè)行為指標(biāo)，如下圖紅色框選中部分，我們可以觀察到每?jī)蓚€(gè)行為之間的斷層的大致情況，通過斷層的百分比來判斷究竟用戶是在哪一個(gè)階段放棄了進(jìn)入下一個(gè)階段的行為，那么我們就可以針對(duì)缺失最大的部分進(jìn)行廣告再投放的動(dòng)作來降低斷層的百分比。
而為了更精確地把握每個(gè)柱狀圖內(nèi)的人群特征，我們還可以分析他們的年齡和性別的一個(gè)分部情況，如下圖
接著我們來觀察隊(duì)列，它主要反映的是用戶在觀看了相應(yīng)的內(nèi)容/廣告之后28天的一個(gè)購買百分比，如下圖，它統(tǒng)計(jì)出在7月11日至7月27日期間，每天觀看了廣告的人數(shù)，以及他們?cè)谟^看廣告之后每天實(shí)際購買人數(shù)占總?cè)藬?shù)的百分比，從這個(gè)圖我們可以發(fā)現(xiàn)，在觀看廣告之后立刻購買的比例是最高的，由此可以判斷產(chǎn)品的價(jià)格和價(jià)值屬性。而通過下圖中間橙色框的數(shù)據(jù)后緊接的紅色框，有一個(gè)接近翻倍的漲幅，由此我們可以判斷在橙色框的時(shí)間段里曾經(jīng)做了一組再營(yíng)銷的內(nèi)容或廣告。
除了以上幾個(gè)重要的模塊之外，在我們給某個(gè)特定的用戶投放廣告的時(shí)候，他可能不僅僅只在一個(gè)媒介載體上看到我們的廣告，比方說，他可能在上下班的時(shí)候使用的是手機(jī)，工作的時(shí)候使用公司的電腦，回家之后用的是家里的電腦，那么也就是說我們的廣告可以同時(shí)通過PC端、移動(dòng)端（蘋果、安卓系統(tǒng)、messenger、游戲app等應(yīng)用）這些地方展示，我們把這樣一個(gè)過程放到了“歷程”這個(gè)模塊里面，通過下圖數(shù)據(jù)來展示有多少用戶通過哪些載體開始然后在哪些應(yīng)用中結(jié)束查看，這些數(shù)據(jù)可以有助于我們分析用戶使用最頻繁的載體，來分配投放和設(shè)置廣告。
好了，今天的Facebook Analytics就分享到這里，大家都學(xué)會(huì)了如何進(jìn)行廣告和內(nèi)容的分析了嗎？讓我們好好利用這個(gè)工具，優(yōu)化我們的廣告投放成效吧~
