如何通过数据可视化分析，找出广告素材中错失的增长机会？

广告创意优化中总是会错失很多机会，这往往都是因疏忽而造成的。由于广告主会同时进行多个广告活动，每个广告活动中都有大量广告素材，因此广告素材容易出现利用不足、被彻底遗忘，或者投放周期过长等问题。

为避免错失优化机会，最好的方法是清晰全面地了解广告素材表现。通过对数据进行可视化分析，UA 经理和广告创意分析师就能从数据透视表和基础 BI 报告中洞悉出一些隐藏信息，从而更清晰地观察到广告效果趋势。

在本文中，我们将深入探讨如何通过在素材分析面板中进行数据可视化，找出广告活动效果趋势，不再错失可能的爆量机会。

选择 KPI

首先，我们需要选出希望优化的核心 KPI，来构建关于素材效果的顶层视图。您可根据想解决的问题、所在行业和应用类型来进行完全的自定义。在本例中，如果想更深入地了解哪些元素在拉高用户观看率，并在所有广告活动中复制这一成功元素，我们会使用 CTR 这一核心 KPI 来打造可视化数据。

通过分组获得顶层视图

下一步，是使用标签（或 tags）对广告素材进行分组。您可以根据任何标准进行分组，无论是按概念、类型还是正在测试的其他因素。这些分组可以跨广告活动采集素材，并将其打包为集合（sets），以便更轻松地衡量素材效果。

在本例中，我们按颜色对素材打上标签，并使用 CTR 这一指标来查看哪些特定颜色的素材观看量最大；您也可以选择加入其他指标（如素材总量和渠道支出）。这就是我们的顶层视图。

这里可以看到，蓝绿色的广告素材，观看率显著高于洋红色。接下来，我们要验证这个结论是否正确。

研究外部因素

为此，我们需要根据可能产生影响的外部因素来探究这些 CTR 数据，验证刚刚的结论是否成立，还是源于外部因素的影响。接下来我们以渠道支出为例来看看——这一外部因素常常会对结果带来显著影响。

通过这一角度来观察数据，我们就能判断 CTR 究竟是否与分组方式（素材颜色）相关，并判断这是否为错失的机会。

在本例中，我们现在可以确认这种差异与渠道支出无关。

明确指标变化趋势

接下来，我们会检查，随着时间推移，这一趋势是否在各个国家和平台间同样适用。为此，我们会将渠道支出与国家和平台这一参数进行比对。

我们先前看到蓝绿色的素材会拉升用户观看率，而洋红色素材则会拉低用户观看率。现在我们可以确认排除异常渠道支出的影响。事实上，我们看到了在澳大利亚和新西兰进一步投放蓝绿色素材的良机，这类素材大大拉高了这两个国家的用户观看率。

我们已经确认了这一趋势，是时候采取行动了。

数据驱动决策

对于表现不佳的颜色，我们可以减少这类广告活动的开支，或者完全删除这类素材，替换为已知更有效的素材；对于表现出色的颜色，比如蓝绿色，我们可以在未来的广告活动中多多采用。这一过程对于未来的素材制作也有指导意义，可以成为设计师的学习机会，为您的下一组素材提供丰富信息，并逐渐培养「数据驱动」的创作模式。

最终视图总览

我们几乎可以通过任意指标、KPI 和素材分组的组合，来判断和复盘广告活动表现，而可视化的数据视图则能帮我们更深入细致地了解每个标签和广告活动。

我们能看到每个标签和广告活动的整体情况，快速梳理这些分组，了解我们是否为某个素材打错了标签，每组里有多少个特定类型的素材，以及某个广告活动是否使用了正确的素材类别。这有助于我们防止常见的疏漏，确保不错过任何优化机会。

让素材分析更直观

好的素材分析和优化，是为了找出那些获客效率有待提升的部分。这些数据洞察可以帮大家进一步打磨广告活动，以获得更大影响和更高的用户观看率。

要找到数据洞察，您就必须高效而清晰地了解您的广告活动。数据可视化就能做到这一点。Luna Views 通过一目了然的面板视图和内置模块来打造数据可视化效果，让您尽早发现上升或下降的变化趋势，避免错失良机。立即预约演示，了解 Luna Views 能为您带来哪些帮助。