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  1. 估计
  2. 区间估计
  3. 转化率5.6%、6.1%，都需要加上一个抽样误差，即数据波动的范围。假设这个抽样误差都是0.2%，那优化前的转化率区间为[5.4%，5.8%]，优化后的转化率区间为[5.9%，6.3%]。简单来看，优化后的最低水平5.9%仍高于优化前的最高水平，因此可以得出这次优化是成功的结论。
  4. 总体比例的置信区间
  • 主要适用于用户转化漏斗各环节的转化率估计，比如点击率、点击下载率、下载安装率、安装激活率等。从统计学角度来看，总体比例的置信区间是：从一个大的总体中抽取一个由n个观测值组成的随机样本，点估计的结果是p。那么我们可以得到总体百分比的一个95%置信区间。该区间为：1.96（这个值来自正态分布，2.3.2曾提到，有95%的z值落在-1.96到1.96之间，从而构成了一个95%的置信区间）。
  1. 总体均值的置信区间
  • 通过样本数据计算的样本均值，估计总体的对应均值数的取值范围。主要使用于估计流量的大小，比如点击量、下载量、注册量等。
  1. 假设检验
  • 两个总体比例之差的显著性检验
  • 从统计学的角度来说，这个问题属于两个总体比例之差的显著性检验。同样的，后面还可能涉及两个总体均值之差的显著性检验。这两个显著性检验也就构成了互联网业内适用面最广的A/B测试的理论基础。
  1. 总体均值之差的显著性检验 x1：样本1的均值；x2：样本2的均值；S1：样本1的标准差；S2：样本2的标准差；n1：样本1的样本量；n2：样本2的样本量。 区别于两个总体比例之差的显著性检验，两个总体均值之差的显著性检验的适用范围相对窄很多，通常包括展现量、点击量、注册量、线索量等流量的数据指标。变量间关系 自变量和因变量 相关分析 回归分析：回归分析的核心价值在于“预测”，即通过对历史数据的分析，构建可以预测未来因变量值的数学公式。SEM优化 对于SEM广告数据分析，CPC一直都是重要的参考指标。我们应重点关注：CPC和出价、广告排名、点击率之间的关系。 1.根据SEM广告竞价排名原理可知，CPC和出价之间的差距较小，比如CPC略低，在10%以内，说明后一名广告位与我们的差距较小，同理，若CPC和出价之间的差距较大，说明我们的广告竞争力领先后一名较多。 2.广告排名如果相对靠前，关键词提价的空间相对较小；反之，广告排名相对靠后，可以通过提价获取更靠前的位置。 3.在广告排名相对不变的情况下，CPC与点击率具有一定的负相关关系，如果想放量，但提价空间不大，不妨从优化点击率着手。设计招聘”一词的转化成本高了约20%，CPC为3.62元，确实高了一点，CPC和出价差距非常小，说明排在后一名的竞争对手跟得很紧，从平均排名1.67来看，降低出价可能会使排名接近第2名。还差一个点击率没有看，对比来看，0.86%的点击率偏低，所以需要较高的出价来争夺靠前的排名。优化策略应为对创意进行A/B测试，提高其点击率，高级样式也可以考虑使用，待点击率提高之后，出价可适当下调10%～15%，最终达到目标成本。 “银行招聘”一词成本较高，CPC为1.11元，和出价1.35元的差距较大，说明领先排后一名的竞争对手较多。但从平均排名来看，大多数情况下是第3名，还算不错。点击率已经不低了，优化策略只能从出价着手。优化策略应保持点击率稳定，分多次下调出价，比如一次下调5%，密切关注CPC和平均排名的变化。 “前端招聘”一词成本偏低，优化方向主要是能否放量。CPC为2.65，和出价的2.80元的差距较小，有提价的空间，点击率2.03%算是比较高的。平均排名1.12，说明流量已经接近饱和了，调价的价值不大。优化策略应为在保证点击率稳定的基础上，提高转化率，包括各类高级样式等。 关键词质量度得分是衡量广告效果的关键指标之一，它直接关系到广告的点击率（CTR）和最终转化效果。然而，优化CTR的目标并非越高越好，而是需要在保证一定水平的前提下，通过合理调整来提高广告的相关性和吸引力。业内普遍经验认为，CTR的水平不应低于1%，因为低于此水平的CTR往往意味着广告相关性和创意质量存在问题，进而影响关键词的质量度得分。 决定关键词质量度得分的因素主要包括以下几个方面：
  2. 预估点击率：主要涉及广告标题和创意的撰写方面。一个吸引人且与关键词高度相关的标题能够有效提升点击率。
  3. 业务相关性：包括关键词与创意的相关性、关键词与着陆页内容的相关性等。确保关键词与目标用户的需求和搜索习惯相匹配，可以提高点击率和转化率。
  4. 着陆页体验：应避免图片的大量堆砌，保证网页内容清晰、充实、易于浏览。良好的着陆页体验对于吸引用户点击至关重要。 针对这些因素，可以采取以下优化策略：
  • 对广告词进行优化与分析，关注cpc出价、排名、点击率等指标，以实现广告投放的优化。
  • 在搜索类优化中，根据有转化关键词和无转化关键词分别进行归类分析和优化。对于有转化关键词，可以通过调整出价、排名和点击率等指标来提升广告效果；对于无转化关键词，则可以通过搭建账户评分体系，优化创意，提高展现量。
  • 在信息流广告优化中，重点关注点击率（CTR）和转化率（CVR）。通过AB测试、朴素贝叶斯等方法，定量化创意优化，以提高广告的吸引力和转化率。 为了实现这些优化策略，可以遵循以下步骤：
  1. 优化账户结构：将目前的推广计划缩减为2个，并根据广告定向划分推广单元，设计用于新创意测试的广告单元。
  2. 梳理目前投放创意的转化数据，挑选比较有代表性的创意，作为测试广告定向的创意。
  3. 通过推广单元的广告定向设置，设计多组对广告定向的测试。待样本数据积累到一定程度，通过显著性检验，得出转化效果较优的广告定向组合。
  4. 以上一步确定的广告定向，批量进行广告创意测试，密切关注数据，通过显著性检验，保留转化效果较好的创意。 总之，关键词质量度得分是一个需要长期关注的指标，对于CPC调控起着重要的参考价值。通过上述优化策略和步骤，可以有效提升广告的相关性和吸引力，从而提高广告的转化率和ROI。 在广告策略的执行过程中，第五步是至关重要的一步。这一步骤涉及到根据受众画像数据，运用朴素贝叶斯算法来优化广告定向。通过这种方法，可以确保广告投放的准确性和效果，从而提高广告的投资回报率。 第六步则是创意阶段的关键。在这一步骤中，需要积累足够的样本数据，以便进行创意画像数学建模。通过对这些数据的分析和处理，可以发现优质创意的设计方向，为后续的广告创作提供指导。 首先，确定广告的定向是非常重要的。这包括了解目标受众的特征、需求和行为习惯等。只有明确了受众的特点，才能制定出有效的广告策略，吸引目标受众的注意力。 接下来，一旦确定了广告的定向，就可以开始尝试通过创意画像来寻找优质的创意设计方向。创意画像是一种数学模型，用于描述创意元素之间的关系和相互作用。通过构建创意画像，可以更好地理解创意元素之间的关联性，从而发现潜在的创新点和改进空间。 最后，通过创意画像进一步优化创意是整个广告策略的最后一环。这一步骤的目标是确保广告创意能够有效地传达信息并引起受众的兴趣。通过不断的测试和调整，可以不断优化广告创意，提高其吸引力和影响力。 总之，在广告策略的执行过程中，需要先确定广告的定向，然后通过创意画像数学建模来寻找优质创意的设计方向。通过不断地优化和调整，可以确保广告创意能够有效地吸引目标受众的注意力并实现预期的宣传效果。