信息流优化师每天除了上计划、看账户之外就剩下数据分析了，但是实际上有很多人都被这一点困住了，信息流广告优化的数据分析，数据都有哪些?怎么分析?我今天不说那些条条框框的东西，就以我自己的信息流广告优化案例来给大家说说我是怎么做数据分析的。

背景：某游戏账户，一条正在跑量的计划突然成本严重超标，导致我的客户紧急缩减预算!

数据分析的流程

先确认是否异常

一般来说，信息流广告账户小幅度成本波动是正常现象，先确定成本波动的幅度是否正常，观察信息流账户整体成本，如果信息流账户整体成本合适，即为正常。如果是周期性波动也属正常，拉取同比数据查看信息流广告账户的波动周期。看是某个时段成本突然升高还是持续走高。

大盘的问题还是信息流广告账户的问题

如果是多个信息流广告账户出现这个问题那肯定是大盘的问题。

但是我发现同公司其他同事的信息流账户一切正常。所以我判断大盘正常，是我个人账户的问题。

其次，Ecpm并没有明显上涨，所以大盘竞争情况平稳，且当时并非节假日，所以我判断，并非大盘趋势影响了信息流账户的成本，于是我就进行下一步数据分析。

全渠道还是单一渠道

我要清楚，是所有渠道的成本上升还是个别渠道的升本上升。最终我得到的结果为：不受外界影响，只是单独信息流广告账户的问题。至此，我开始针对信息流账户进行分析。

流量层面

通过信息流广告账户后台拆解了用户画像，与历史数据对比，看是否买来的流量质量变差了。看信息流账户的转化数据是在哪个时刻发生的异常，该时间节点是否修改过计划定向。

展现层面

查看用户的跳出率是否很高，是否存在骗点击的情况，可能是素材和下载也相差很大。应用商店页面是否涉及不当或者品论评分较负面

到这个层级之后，信息流广告账户的数据分析告一段落。

结论：通过以上的数据分析，页面的跳出率非常高，由此可见页面的承载能力不够，用户点击进来，但是吸引不到，所以我最终是优化了页面。

可能还有还很多同学到这里依然没有检查出问题，那你可以继续查看是否安装包太大导致用户没下载完成，安装包是否有bug，导致用户安装失败。

或者是app在启动的时候出现问题，例如闪退，或者是第三方检测的问题导致激活数据无法回传。

以上就是我针对信息流广告账户的数据分析的案例和步骤拆解，数据分析对于一个优化师来说，简直太重要了，数据分析的目的是为了发现问题，从而解决问题，当你发现不了问题的时候，优化更是无从下手。