在大数据时代的背景下，数据分析成为市场营销必不可少的环节。

Facebook承载了海量的用户数据，对于使用Facebook进行营销推广的人员来说，这是最好的时代。

巧用Facebook数据分析，可以帮助跨境营销人员在海量的受众数据中抽丝剥茧、洞察市场，实现降低投放成本、提升广告效益的最终目标。

然而，很多Facebook广告优化师在初入行业的时候，关于如何测品，如何加预算，如何扩量的知识在耳濡目染中学习了很多遍。

但是怎么看数据，然后根据数据来判断接下来的操作，却一直没有很好的把握。

基于这一问题，小编总结了下面这篇文章来讲解一下如何分析Facebook广告数据？

一、如何看广告数据？

查看广告数据，先确认要看什么，再确认怎么看，即解读正确数据和正确解读数据。看起来，这两个文字方面相差无几，但实际上意思却差很多。

一方面，解读正确数据意味着卖家要了解并掌握消费者的购物历程。在每一个购物历程上，相应地去设置一个行销活动。

假如，卖家要跟消费者产生互动，就可以投一个Cost Engagement帖子互动的广告。从这个广告里，卖家应该去看Cost Per Engagement每一次互动的成本是不是足够低。

如果足够低，卖家就可以判断这个Engagement的广告是好的。

所以，在不同的行销活动阶段，卖家有针对性地去投放广告，每一个广告系列都有应该要查看的KPI。

为什么要有针对性地去设定KPI，解读正确的数据？当卖家设定了系列广告的campaign objective之后，其实已经决定了系统要优化的方向以及要达成的主要成果。

卖家要寻找点击者、浏览者还是转化者？最终都得看系统是否找能到对应的目标。

另一方面，正确解读数据分成两种类型：

1、单一广告组成效分析。即通过Total value=广告主竞价+预估操作率（如点击率或转化率）+用户价值（广告质量）这一公式去分析数据，看哪个环节的因素可调控成效。

通常情况下，能够影响Total value的因素有出价方式、出价金额、预算金额、受众设定、版位设定、优化方式、转化时间窗、素材等。

2、整个广告账号成效分析。整个广告成效分析最主要的就是以用户为主。

用户的消费历程通常为看到广告—点击—加入购物车—购买，每一个环节的变化和留存率，是卖家们在看整个广告成效分析最应该关心的问题。

二、如何根据数据提高预计行动率和广告质量？

衡量这两个数值的指标很多，但是我们可以选择最重要的指标，并明确这些指标之间的串联逻辑，按照阶段层层优化。以转化量广告为例，在所有数据之间，最重要的广告数据始终围绕着五个数据标准，它们分别是：

1、CPM

每一千次广告展示的机会花你多少钱。这个费用越低，证明你广告的竞争力强，在广告位的争夺上占据优势。千展这个指标还能侧面说明不同国家地区消费水平，美国的cpm大多数情况下比印尼的高。大部分国家的千展都有一个合理的范围。

2、CPC

单次点击费用。这个指标大家很熟悉，同样是越低越好。越低证明你素材好，别人愿意点击。

3、CTR

click through rate。点击率，不同行业不同标准和表现，个人觉得3%以上的点击率广告算是及格了。

4、CVR

用户点击广告后产生转换的次数，计算方式为广告转换次数/广告被点击次数。

5、CPA

每次行动成本，用户完成某一个特定的转换动作，如填写报名表单、购买产品、注册为网站会员，广告主需要支付给平台的费用。

从产品「曝光」、产生「点击」到带来实际「转换」，再透过「点击率」及「转换率」来检视用户对此次广告内容的反应。以下图来表示各个数据之间的关系及影响因素：

根据上图，我们发现可以从CPM看受众选择优化，从CTR看点击率优化，优化两个数据从而得到最佳CPC，结合CVR，提高落地页转化，从而提升CPA。除此之外，我们还建议辅以quality ranking，engagement rate ranking，conversion rate ranking等来判断广告质量，广告素材（图片视频等）和文案的质量。

相关文章：

Facebook推广方案及广告素材优化

facebook广告规避系统，违规政策

facebook营销技巧及涨粉攻略

Facebook广告扩量的8个方法！

作者：k哥

来源：K哥聊出海

随着这两年独立站市场的风靡，吸引了大量卖家的涌入。我们都知道，独立站不像平台是自带流量的，需要我们自己去推广引流。所以，我们在投放广告的时候，一定会优先考虑广告预算的问题。很多卖家也会问到：我们每个月没有像大企业那么多的广告预算，这样也可以投广告吗，会不会钱都打水漂了？

很现实的一个问题，其实，大多数广告主的预算都不是很大，刚开始投放Facebook广告或其他广告时，并不需要花费很多钱的。相反，我建议先从一笔小预算开始做起，当你通过广告测试开始赚钱了，才需要更多预算投放更大量的广告。

一：广告预算需要多少？如何定义小预算？

诚实地问自己有多少钱？你能承担的损失是多少？这是一个非常简单的通用法则。如果投入10000元人民币而测试失败，你能负担得起这个成本损失吗？

假设可以，那就放胆去做。相反，假如根本无法承担或害怕这笔损失，那就要调整你的广告预算与计划了。

说实话，小预算取决于企业和市场规模，一般小型企业而言，我会建议大约5000元到20000元作为广告投放的测试起点。

二：广告预算怎么设置？

（1）单日预算：

每天愿意为广告组花费的平均金额。

单日预算是一个平均值，也就是说，Facebook广告会尽力每天为你带来价值接近单日预算的成效。但有的时候，你的广告可能有更大的机会获得更多成效，这样的话，广告花费可能在单日预算的基础上最多上涨 25%。比如：你的单日预算是 10 美元，系统在某一天的实际花费最多可为 12.50 美元。

这么做的目的是尽可能高效的利用你的预算提升转化率，但你也无需担心过度花费，因为你的花费会在一周时间内趋向平均化。

如图所示，70 美元预算，平均每天为 10 美元。

（2）总预算：

在整个广告组投放期愿意花费的金额。

Facebook广告组的成效费用不会超过总预算，比如广告主投放 5 天，总预算为 250 美元。

前两天，可能每天花费 50 美元。

第三天，为获得大量成效花费 75 美元。

第四天，由于获得成效的机会不多，因此只花费 25 美元。

第五天花费 50 美元。

（3）最低预算：

最低预算是根据单日金额计算的，无论你使用的是单日预算还是总预算，都需要设置最低预算。比如：一条将投放五天的广告使用的是总预算，那么这笔预算必须是最低单日预算的五倍。

三：广告数据不稳定怎么办？

一个广告系列今天表现还很好，但是不管有没有加预算，明天都有可能崩掉。或者刚测的广告系列连续3天以上CPM、CPC数据都很好，也有一定的转化，原系列不动，复制出去的新系列，刚开始几天还很稳定，然后还不到一周可能就崩了。

这些都是正常的一个现象，不必担心，做出相应调整就好。

毕竟处于测试阶段，不管是产品还是广告素材都是未知的，一般来说需要先选好品，然后拿几个广告素材进行测试。这边主要看个人习惯，不管是用系列预算去测试，还是用组预算去测试，底层的东西都是相通的。我个人会更加偏向用组预算去测试，一般会选择将广告排期在结算点：

（1）使用组预算7-15美金去测，等到第二天早上七八点左右看下数据进行调整。

（2）或者在下午五点左右进行投放，直接用20美金左右的组预算去测试。

（3）在晚上七八点左右去看下数据，数据好的组可以留着过夜，数据不好的直接降低预算或关掉。

这种情况从本质上来说，不是去想办法让新的广告系列/组稳定，而是果断及时止损。所以在测试时我会更加偏向使用组预算，不好的直接就可以关掉。

使用系列预算的话，比如一个广告系列，三个广告组，但是跑起来后，发现其中两个组数据都不好，然后一个系列就剩一个组，复制在原系列会影响机器学习，直接关掉感觉数据又还行，就会造成犹豫。而组预算就不会有这个问题，广告数据好就留，数据不好就关掉。

四：复制出去的广告组不稳定怎么办？

一般来说，产品要测试个1-3天，切记不要一开始就加预算加的很猛，很容易影响机器学习。我们设置好广告，Facebook会根据我们设置的兴趣受众，竞价等去给我们找人群，当受众基数很大时，我们一下子加预算加的太急，Facebook就不会跟着原先转化的方向去学习，而是会随着预算的加大，扩大他的展示基数，这样就很容易造成不稳定的广告数据出现。

所以这种情况下，我们不要太过着急的去加预算，而且一定要复制出单最好的组。有些时候一样的广告组，广告素材，广告数据就是不一样，很多人可能觉得关键词都一样，就没差，就复制了数据不好的组，但这是不对的。

在扩量的时候要有养兴趣受众的想法，对于广告数据好的兴趣受众，假如复制10个广告组，其中要有5个组去测试新的兴趣受众，简单来说，就是用今天赚的的利润拿出一部分去测试新的产品、新的受众，这样才能最大程度避免广告数据的不稳定。

广告投放不是一蹴而就的事，需要我们长期的摸索，积累经验，不断测试，从经验中学习改进。另外需要注意的是，建好一个网站第一件事不是去做推广，而是要把网站优化好。很多公司在这一步上就走错了路，广告烧了很多钱，但是没效果就是因为这个！

你想想，你花钱去打广告，老外进到你的网站，看到一个low到爆的首页banner图，大小不一的产品图，图片没有一点新意，连继续点击的欲望都没有，还谈什么购买？

所以，增加流量之前，先要做好站内优化，才能有效提升转化率。

相关文章：

Facebook广告账户开户资料和流程

Facebook投放广告基础框架

Facebook广告开户指南

作者：Declan Little

来源：Declan Little