數據分析入門之FB廣告投放數據淺析 - Growth Hacking 成長駭 ...

然而廣告投放商想要實現更加精準的投放，需要利用數據分析判斷廣告效果是否達到預期，以及利用廣告數據找到目標受眾，不斷優化廣告。

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現如今，Facebook無疑是許多投放廣告的商家最青睞的原生廣告平台之一。

用戶可以根據一系列屬性建立，包括性別，年齡，地點和興趣，同時廣告商可以創建Facebook廣告，然後為該廣告或廣告組創建“受眾”，從而廣告商可以針對特定受眾，適當地定制內容。

然而廣告投放商想要實現更加精準的投放，需要利用數據分析判斷廣告效果是否達到預期，以及利用廣告數據找到目標受眾，不斷優化廣告。

本篇文章，是從廣告投放商的角度，對廣告數據進行分析，找到精準的受眾群體，從而實現提高投資回報率。

1.提出問題 這次分析主要想解決兩個問題： （1）用戶點擊量、轉化量與廣告花費是否成正相關？ （2）從性別、興趣、年齡三個方面來看，目標受眾是否定位準確以及找出投入產出最大的是哪一部分群體？ 2.數據獲取及理解數據 本篇分析的Facebook廣告投放效果案例數據集是從kaggle下載而來，其中包含了11個字段： -ad_id：廣告ID -xyz_campaign_id：XYZ公司廣告活動ID -fb_campaign_id：Facebook跟踪每個廣告系列相關聯的ID -age：用戶年齡 -gender：用戶性別 -interest：FB用戶興趣所屬類別的編號 -impressions：廣告展示量 -clicks：廣告點擊量 -spent：廣告花費 -totalconversion：轉化量 3.數據清洗 3.1選擇子集 隱藏不需要的列：fb_campaign_id（與ad_id可任選一個作為唯一標識，避免數據多擾亂軍心） 3.2刪除重複項 在理解每列數據後可知，廣告ID（ad_id）列是唯一標識的列，需要對其重複數據進行刪除。

點擊“刪除重複項”，在列選擇中取消全選，只勾選“ad_id”這一列，但並未發現重複項。

3.3列名重命名 為了方便分析，已將列名改為中文名：廣告ID、廣告活動ID、年齡、性別、興趣編號、展示量、點擊量、廣告花費、轉化量(後面才改的，上傳的圖片有幾張沒有改，沒關係哈哈) 3.4缺失值處理 廣告ID是位置標識列，通過把其他列行數與廣告ID列行數進行對比，未發現有多或少的行數，都是1144 3.5計算點擊率（CTR）、轉化率（CR）、廣告投資回報率（ROAS） （由於此次數據集的轉化量沒有對應的銷售額，現在假設成功轉化一次將帶來100$的銷售額） 點擊率=點擊量/展示量 轉化率=轉化量/點擊量 廣告投資回報率=轉化帶來的銷售額/廣告花費 以計算轉化率為列，後面幾個計算操作類似： 增加列“轉化率”—輸入公式—將結果小數點轉化為百分數形式 從圖中可以看到，計算結果出了大於1以及#DIV/0!的情況 大於1：由於在同一期間範圍內，點擊量>=轉化量，不可能出現大於1的，出現了的原因可能是FB後台系統並未跟踪到此次點擊或者是點擊發生在下載時選擇的時間區間以外。

#DIV/0!：被除數為0或計算的值是文本類型。

3.6異常值處理 3.5在計算轉化率時發現計算結果大於1以及#DIV/0!，說明這幾列數據不在這次分析的期間範圍或其他原因，我的理解是應作為異常值處理，篩選出大於1，並刪除這些行。

4.結論 4.1用戶點擊量、轉化量與廣告花費是否成正相關？ 為了清晰地看到點擊量、轉化量與廣告花費之間的關係，我創建了三張散點圖：分別是點擊量和廣告花費散點圖、轉化量和廣告花費散點圖、廣告銷售額和廣告花費散點圖。

從圖一可看出，點擊量和廣告花費成明顯的正比，點擊量越多，廣告花費越高；從圖二、圖三可知，雖然轉化量和廣告花費總體成正相關，但相關性弱，並且圖二、圖三從廣告花費200開始，線性兩端的點分佈太散，這說明廣告投放效果並不好。

那麼為什麼相關性弱，是受眾目標定位不准確嗎？此時應該加大廣告預算還是減少呢？在下面一個問題分析中才能找到答案。

4.2從性別、興趣、年齡三個方面來看，目標受眾是否定位準確以及找出投入產出最大的是哪一部分群體？ 由前面散點圖可知，此次廣告投放效果並不是太好，如何判斷受眾目標定位是否準確？應該加大廣告預算還是減少，是接下來要解決的問題。

首先通過數據透視表得出916、936、1178三支廣告活動分別的廣告花費、點擊量、轉化量、投資回報率（平均值），進行對比後發現廣告活動1178廣告平均花費最多（91.53）但是平均投資回報率確是最低的（8.83），那麼接下來選擇1178為代表進行分析。

4.2.1從用戶興趣編號出發 利用數據透視表，列出廣告組1178的展示量、點擊量、轉化量、廣告花費以及投資回報率平均值，然後按展示進行降序排列。

由圖可知，Facebook對標黃的前五個興趣編號投放力度最大，展示量都在1千萬次以上，可是投資回報率卻不是最高的，即廣告花費高但是效果並不好。

從中我們也可以選出幾隻廣告花費相對低但是投資回報高的興趣編號，例如：110、108、102、101等 4.2.2從用戶年齡出發 利用數據透視表，展示出不同年齡區間用戶的點擊量、廣告花費及投資回報率等，可以看出45-49這個年齡段廣告花費最多，點擊量最大，用戶的轉化量較小，投資回報率最低，說明這個群體對於廣告展示內容不太滿意或者他們的付費能力偏低。

相對來說年齡段30-24轉化量最高，廣告花費較少，投資回報率最好，適合進一步優化投放。

4.2.3從用戶性別出發 從圖中可以得知，對女性用戶的廣告花費最多，但是投資回報率缺低，說明應加大對男性用戶的廣告投放力度。

小結同時試著找出了更加精準的目標受眾，對廣告進行了優化。

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