从这3点进行数据分析，有效提高广告投放效果

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互联网时代，信息流广告越来越多。而信息流广告的投放以大数据测算为依托，同样的数据，不同的解读方式，在进行投放指导时会产生不同的效果。

那么，如何正确解读数据就成为至关重要的事情。

在进行数据分析时，我们往往会面对这样五种乱象。

1、数据造假

最常见也最简单的数据乱象是数据造假。

当广告效果不佳时，为了应付广告主，让广告主满意，继续进行广告投放，投放方会对数据进行人为干预，从展现量到点击量等都进行一番美化，从而促使广告主继续进行广告投放。

而随着数据造假的情况越来越常态，更多的广告主开始对广告投放进行监测。

那么，当我们没有对广告投放进行监测的时候，我们要如何识别数据造假呢？

首先，我们可以了解，分析一下自己行业的行情，与同行业的数据进行对比。假如数据非常好，就需要询问投放方，支持数据这么好的理由是什么？是创意非常好，还是定向特别准？更加得到的回复，考虑是否需要继续进行投放。

然后，在了解投放背景的条件下，通过各个指标之间的耦合关系，对数据进行分析。

在数据分析中，各个数据并非独立，而是相互影响的。比如，落地页影响着用户转化，转化率高，我们会认为落地页设计的好。但是，如果转化率非常好，进入落地页的用户却几乎不在落地页停留，这显然就是数据有问题了。点开落地页就立即实现转化的现象在信息流广告中几乎不会出现。

最后，我们还可以参考其他的分析方法识别数据。比如：日常的数据高峰期都在上班下班的时间段，某天在凌晨两三点的时候却突然出现了高峰，这个时候我们就要对这个异常数据进行分析，了解它出现的原因。很多数据分布都是有规律的，如果出现异常数据，我们就要给予重视。