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应用商店推广实战教程巧用相关性分析,优化广告位资源配比发布时间:2019-11-05

  当时一直很头疼的问题是,媒体方不允许监测各广告位的激活,seo培训学习而仅从前端的 曝光、下载、消费,难以判断各广告位的优劣。明明知道,某些广告位的转化不好,但因为客户的KPI对量有要求,只能硬着头皮、凭经验继续投。将目前正投放的6个广告位中暂停3个,再加上自然量,seo培训学习合计4个下载量来源。一周后,暂停6个广告位中的另外3个,开启已暂停的3个,以此类推。原理是:通过减少变量(即下载来源)的个数,来降低评估不同变量(即下载来源)对某一指标(即总激活量)的影响的难度。自然量、精品、装机必备 三个下载来源已占到70%以上,其他资源 也能占到10%左右,暂停广告位的测试方案很容易引起账户的流量波动,所以考虑方案二。精品的下载量占比提到了近10个百分点,其他资源占比逐渐降低至0,搜索的占比也在增加。企业站seo实战培训 装机必备的占比有较大幅度波动,主要原因:由于竞争对手做活动,精品的流量不稳定;KPI对量有要求;装机必备的新客率较高。下面是最最重要的数据,能证明方案二显著的优化效果(激活成本持续下降、下载激活率持续上升)在美国的中西部的一个小镇上,人们发现一个很有趣的不合逻辑的现象,就是冰激淋的消费量越高,犯罪率越高。这时候有人在想,如果人为控制改变冰激淋销量,是否可以改变犯罪率。答案是否定的。常识告诉我们,冰激淋与犯罪无关,之所以在统计上存在正相关是因为天气。冰激淋的销量与天气紧密相关,天气越热销量越高,同时,天气越热,人越容易在室外活动,越容易开窗(导致偷盗概率增加),女性越容易穿着暴露(导致性犯罪增加),人的心情也越烦躁(导致冲动型犯罪增加)。故事中,看似相关的两个变量(冰激淋的销量)(犯罪率)是高度相关的,但实际上都是受第三个变量(天气)的影响。而在上文的数据分析中,精品、装机必备等下载来源与激活量之间不存在明显的第三个变量,故可以判定变量之间的相关关系即为因果关系。第五大区服务器进一步优化…