多维度下的广告数据分析详解

大家知道ACoS这个指标只能体现广告内部的数据关系，却无法和总销售额联系起来，更无法体现出广告出单对于自然出单的促进作用，所以又引入了ACoAS(广告成本占比)、ASoAS(广告销售占比)、CPA（单次出单成本）等指标，结合这些指标对广告表现进行综合分析，可以更加全面的认识广告对整体运营的影响，常见的数据表现如下：

ACoS增加，ACoAS下降。这意味着虽然广告的投入产出比在变差，但是广告对自然出单的促进是比较明显的，同时也意味着产品品牌影响力和客户覆盖率也在增长，对于推广期的产品来说这其实是一个还算不错的情况。

ACoS下降，ACoAS上升。ACoS降低是好事，说明广告的投入产出在变好。但自然销售额却越来越低。说明我们更依赖广告来产生销售，此时一种可能是我们的自然排名和品牌知名度并没有上升，又或者说广告销售的增长其实并没有创造增量，综合来看这并不是一个好现象，因此我们需要调整广告策略，尝试降低广告投入，再根据对总销售额的影响进行下一步优化。

ACoS和ACoAS都在降低。这意味着广告的投入产出在变好，同时广告对自然出单的促进是比较明显的，同时也意味着产品品牌影响力和客户覆盖率也在增长，这应该是最理想的状态。

ACoS和ACoAS都在增加。这种情况不是很理想，广告投产比变差，对自然订单的促进也有限。如果这是产品在推广期，还是可以接受的，因为此时唯一目标是增加销售量。但如果产品处于维稳期，想要降低成本，那这种表现就很糟糕了，最常见的是在某个时间段来了很多差评，影响了广告转化和自然排名。

以上的情况首先要排除有站外引流的影响，否则多个变量影响下的数据分析结果是不准确的。