1.5.1　目的性Purpose

上文说到，广告优化应以两个ROI说话，以终为始，我们做广告数据定量分析的起点也应该是这两个ROI。对广告数据的定量分析，一定要有很强的目的性，不能直击核心指标优化的数据分析可能有理论意义，但是没有现实价值。这里可以给大家分享一下我走过的弯路，我曾经花费大量的时间精力研究了根据历史数据预测当天小米应用商店分时段的曝光量和下载率，估算百度SEM中App下载样式的展现概率等，实际上也确实取得了一些成果。但我后来反思，这些问题都太“绕”，哪怕得出的结论具有借鉴意义，也不能直接有效地影响核心指标优化。更何况，这类问题往往具有天生的局限性，受媒体流量、产品逻辑的影响很深。

我所称的“目的性”，简单来说就是不要太“绕”。想优化什么核心指标就去找与它直接相关的变量，科学地进行对比试验、数据分析和效果评估。例如，在SEM广告优化中，想提高单个关键词的点击量，可以采取的方法包括但不限于：1）曝光量相对稳定的条件下，研究不同排名对点击率的影响，寻找最适合的排名位置组合，比如第2名和第3名各占50%（普遍认为排名越靠前点击率越高）；2）轮替多套创意，对比多套创意的点击率优劣，得到点击率显著最优的那一套，请注意是显著最优，而非我们觉得最优，有疑惑的读者建议回顾1.2.1节中提到的A/B测试例子。