Baiduの情報フローは伸びていない？多次元データ分析について学びましょう！

教育、ゲーム、小説、製品産業を問わず、Baidu の情報フローは現段階で最も重要な流通チャネルの 1 つになっています。多くの最適化担当者は、情報フローのデータ分析は難しすぎると考えています。これは、データ分析を通じて表を作成し、どの単語が最適化に適したコンバージョン率を持っているかを調べるだけの入札業界とは異なります。情報フローのコストは入札よりも高くなります。

アカウントを最適化する際に混乱し、どこから始めればよいかわからない場合。次に、多次元データ分析手法について学び、データを使用してアカウント効果を分析する方法を学びましょう。

1. アカウント分析：アカウント背景のマーケティングプロセステーブルまたは日報を通じてトラフィックの大まかな方向を分析し、変化指標（表示量、クリック率、コンバージョン率、平均価格に重点を置く）を見つけ、データの変化に影響を与える要因を見つけます。
追記：データ量が少なすぎると分析ができません。重要な指標を見つけるには1か月以上のデータが必要です。

2. 大規模トラフィック分析では、ユニットをディメンションとして使用して、消費量が最も多いユニットまたは変化が最も大きいユニットを見つけます。年齢、性別、地域を分析することで、アカウントの現在の主な消費者グループが業界のターゲットグループであるかどうかを分析します。例を1つずつ挙げてみましょう。

01. 年齢。人口プロファイルの 9 つの要素を分析すると、私の製品の視聴者は主に 25 ～ 30 歳であることがわかりますが、アカウントの実際の消費者人口は主に 18 ～ 25 歳であるため、調整する必要があるのは年齢です。

02. 性別。OCPC または OCPM を開始する前に、教育業界では、ユニットの大規模な消費者グループの性別が実際の取引グループの性別と一致しているかどうかを確認する必要があります。教育業界、特に K12 業界は女性が主流であるため、データ レポートの分析で男女比が半々であることが判明した場合は、調整を検討する必要があります。

03. 地域。地域レポートを確認するときは、地級市のレポートを直接確認することをお勧めします。省レベルのレポートはあまり意味がありません。北京、上海、広州、深センに投資した場合、アカウントの80％がこれらの都市で最も多く支出するからです。地域レポートを分析する際には、バックエンドリードが主にどの地域から来ているか、その割合はどの程度かを考慮し、調整することも必要です。

3. 意図語分析 Baidu は最終的には検索プラットフォームをベースとしており、意図語は潜在顧客をターゲットにする最も重要な手段の 1 つです。

ここでは、主な消費者の意図語（上位 10 ～ 30）を分析して、それが業界関連の意図語であるかどうかを確認する必要があります。

4. 興味分類分析では、主な消費者の興味が、より良いコンバージョンをもたらす単位の興味と一致しているかどうかを比較します。

ここで注目すべきは、Baiduの興味消費はToutiaoやGuangdiantongなどの他のプラットフォームとは異なるということです。ToutiaoとGuangdiantongはバックエンドのコンバージョン人口のすべての興味を分析しますが、Baiduの各ユニットは独立しており、各ユニットがどのような興味消費を持っているかを正確に見ることができます。

最後に、Baidu の情報フロー アカウントを取得するとどうなるかをまとめます。

まず、日次レポートを見て、アカウントに影響を与える主要な指標を分析します。次に、ユニットディメンションを見て、年齢、性別、地域が主要なオーディエンスであるかどうかを分析します。次に、インテントワードを見て、上位 10 ～ 30 の消費者インテントワードが業界関連であるかどうかを確認します。最後に、興味分類を見て、主要な消費者の興味分類を調整することで、ユニットのトラフィックの方向を調整します。