发布宣传后如果不分析信息，等于蒙眼驾驶，浪费资源很严重。有经验的人都知道，信息中隐藏着改善成效的宝贵线索。
明确核心指标
广告效果评估有三个关键指标，分别是传播次数、互动频率和成果转化，这三个方面是衡量成效的核心要素。传播次数指的是广告被呈现的频次，这是衡量成效的起点。比如说，信息流广告每日展现五万次，才算是初步接触到目标群体。
广告被点中的频次，能显示出宣传内容的吸引力，如果这个比例小到百分之一以下，一般说明内容本身或者目标人群的选择上出了毛病。最终能否达成目标，要看有多少人从看到广告，到实际完成购买或提供资料等必要步骤，这个比例才最重要。有个学培训的公司注意到，虽然广告被点中的比例有百分之二，看起来还可以，但真正办成事的比率只有百分之零点五，症结在于广告跳转到的页面制作得不够好。
搭建监控体系
广告发布之前，需要先构建数据监测机制。借助谷歌分析、百度统计这类软件，来观察顾客活动情况，同时为广告渠道，例如巨量引擎、腾讯广告，配置UTM参数，以便明确识别访客路径。
要保证网站上的关键行为，比如信息登记或者交易完成，能够被正确记录下来。比如，某个在线商店在交易成功后进行数据采集，能够精确计算每个推广活动所产生的具体订单数量，这样就防止了信息的缺失。
深入分析数据
不要单凭表面信息做判断，需要深入各个层次进行分析。要比较不同时段（比如周末和工作日）的统计情况，也要对比不同人群（例如新用户和旧用户）的反馈，还得观察各种宣传方案的效果。
研究客户接触广告后的操作流程，识别掉队阶段。某软件宣发时，尽管接触费用不高，但六成以上的人在下载后初次使用就离开，症结在于宣传内容同软件实际作用不一致。
及时调整优化
分析数据能帮助决定下一步怎么做。如果点进去的人很少，就赶紧换新的广告词和图片试试。如果吸引目标人群的成本太高，就要重新考虑描绘的用户形象，或者换个方式锁定他们的兴趣点。
调整竞价方案要随情况变化。转化表现出色的广告单元，可以适当增加出价来吸引更多优质用户。有个本地商家把资金集中投放到转化效果显著的夜间时段，整体投资回报率因此提高了三十个百分点。
利用A/B测试
改进不能单凭直觉，A/B测试是理性选择的基础。每次测试时，只调整一个因素，比如广告的标题文字、按钮的提示语或页面的整体安排。
实验要有足够多的对象才有参考价值。比如有个牌子为了增加成交率，把首页顶部的照片做了对比实验，持续了七天，最后发现展示使用产品的图片比只有产品照片的版本，成交率要高15%。
建立复盘机制
改进广告效果是一个不断进行的工作，要设立周期性的检查制度。每隔七天或者三十天，都要审视主要数据的表现情况，归纳出哪些做法可行，哪些失误需要吸取，把这些心得体会融入下一轮的宣传方案里。
要不断梳理重要变动的来龙去脉，记录具体做法和成效，以此建立完善的资料库。只有持之以恒，才能慢慢增强对广告信息的把握，确保每一笔投入都用在最关键的地方。
广告调整时，哪个步骤让您感到最吃力，最想得到详细指点？欢迎留言说出您的难题，如果这篇文章对您有些用处，也麻烦点个赞。