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学会挖掘,“过往数据”的价值。

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2026-03-23 04:11
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11.24 深圳 | 欧洲市场-TikTok直播电商的入局与增长实战>>>

我们开过很多广告,也关过很多广告,现在又要从废矿渣中提炼黄金。
人类做事,往往伴随着很大的局限性。比如我们会基于当下的“客观数据”得出一个看似客观的结论,一段时间后,回过头看,仍然存在着大量的“历史错误”。
很早之前,虽然我对广告的归因周期有一定的认知,但是真正实践起来,往往做不到绝对的客观和理性,因此就经常出现一个情况:前一段时间因为数据不好的广告活动,投放词被我们下调过一波“预期”,没过多久,又会因为统计的时间窗口,对那些已经被下调过出价,下调过预算的广告活动再次举起屠刀。这样的现象通常会导致一些原本能够出单,原本其实投产虽然高了那么一丢丢但是出单量还不错的投放词,被我们激进而频繁的优化,直接干到完全不出单了。
有个朋友跟我说,整个春节他们的小伙伴基本上都没怎么动广告,结果广告的表现比平时频繁优化的效果还要好不少,这大概率就是因为平时的频繁调整导致出现了大量的“数据断崖”现象的发生。
我在去写我们自己的广告优化系统时,对店铺的广告活动数据进行了相对系统的复盘,老实说,有点儿触目惊心。原本每天可以稳定出单,出价上只需要进行小幅度调整的投放词,因为我们的频繁优化,导致完全没有了数据,这种情况还不是个例,于是我决定用代码,用程序,彻底补上这个漏洞,对每一个投放词的数据进行回溯,找出稳定出单的时间区间,以这个区间的CPC做参考,校正我们目前的广告出价。
事实就是竞价调整越频繁,预算调整越频繁,数据越不稳定,有些小伙伴甚至到后边都开始迷茫了,明明也是按照特定频率,特定幅度进行的调整,最后为什么还会这样,直接给大家看我们做的不好的一面:
这些都是真实的数据,当然是部分数据,我看到的时候也是一脸懵逼,但现实就是现实,经过几个周期的优化,部分投放词的出价降幅已经到了不可接受的地步。究其原因如下:
因此,我们的优化到底应该以哪个时间段为指标呢,我个人更倾向于把数据量相对较多的时间区间当作数据的基座,然后调整优化的频率和幅度,增加优化的冷静期,同时设置出价的下限,以此来减少我们犯错的机会。
事实上,类似的问题,绝不仅仅只有这一点,有些产品,有些广告活动,有些投放词,从上线到被关闭,出价可能压根就没有接近过最低曝光成本,有的即使过了最低曝光成本,也没有达到可以转化的位置,因此,我们有必要好好复盘一下数据,学会从历史数据的矿渣中寻找金子的存在。
更为关键的是,应该思考如何从底层上避免这种现象的发生。

11.27深圳-文章页底部图片
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