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投放效率翻倍–GPT4.0的Code Interpreter

ChatGPT10个月前发布 张3Phone
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对于快消品,或者说做的类目毕竟多的商家,以前我们投放数据要进行分析的时候,少则半天,多则1~2天。用了最新的Code Interpreter,几分钟就可以出数据初步分析了,真的爽歪歪。

 

Prompt: 你现在是专业的数据分析师,请你根据文档的谷歌投放数据,分析出目前广告的问题,以及给出如何能更好在谷歌上面获取客户

 

GPT反馈:

整体表现:

总点击次数:所有广告活动的总点击次数为 643 次。

总展示次数:所有广告活动的总展示次数为 5370。

总体点击率 (CTR):总体点击率定义为总点击次数除以总展示次数,约为 0.12,即 12%。 这意味着平均有 12% 的广告展示产生了点击。

平均每次点击费用 (CPC):所有广告活动的平均每次点击费用约为 10.08 元人民币。 这是每次点击支付的平均金额。

总成本:所有广告活动的总成本为 8367.54 元。

平均转化率:所有广告活动的平均转化率约为 0.015,即 1.5%。 这意味着平均有 1.5% 的点击产生了转化(例如销售或注册)。

总转化次数:所有广告系列的总转化次数为 15。

平均每次转化成本 (CPA):所有广告活动的平均每次转化费用约为 64.76 元人民币。 这是每次转化支付的平均金额。

活动表现:

点击次数最高的活动:“XXXX”活动的点击次数最高。

点击次数最低的营销活动:“XXXX”营销活动的点击次数最低。

成本最高的活动:“XXXX”活动的成本最高。

成本最低的活动:“XXXX”活动的成本最低。

转化率最高的活动:“XXXX”活动的转化率最高。

转化率最低的活动:“XXXX”活动的转化率最低。

最高每次转化费用 (CPA) 广告系列:“XXXX”广告系列的每次转化费用 (CPA) 最高。

最低 CPA 活动:“XXXX”活动的 CPA 最低。

这些发现可以为确定广告活动中的成功领域和潜在改进领域提供一个起点。 例如,进一步调查点击次数最多的“XXXX”活动和转化率最高的“XXXX”活动中使用的策略可能会有所帮助。 相反,分析“XXXX”活动以了解其点击次数最低的原因,分析“XXXX”活动以了解其转化率最低的原因可能会有所帮助。

 

现在,让我们进入下一步的分析。 我们可以分析点击次数、成本和转化等不同指标之间的相关性。 这将帮助我们了解在广告系列上花费更多(更高的成本)与实现更多点击和转化之间是否存在正相关关系。

 

我们还可以分析每个营销活动的转化率和每次获取成本,以更好地了解其效果。 这将使我们能够建议继续、停止或调整哪些营销活动。 我们继续这个分析。

投放效率翻倍--GPT4.0的Code Interpreter

 

热图可视化点击次数、成本和转化的相关矩阵。 我们可以观察到以下几点:

 

点击次数与费用之间存在很强的正相关关系。 这是预料之中的,因为更多的点击通常会导致更高的成本。

点击次数和转化次数也呈正相关,尽管不如点击次数和成本密切相关。 这表明更多的点击通常会带来更多的转化,但并非总是如此。

成本和转化次数也呈正相关,但不如点击次数和转化次数强烈。 这表明在营销活动上投入更多资金可以带来更多转化,但这种关系并不那么直接或牢固。

我们还可以看看每个广告系列的转化率和每次转化成本:

 

在上面的输出中,我们可以看到每个广告系列的点击次数、费用、转化次数、转化率和每次获取费用。 看来“XXXX”活动的转化率最高。 然而,“XXXX”广告系列的每次转化成本最高,这意味着就每次转化成本而言,它是最昂贵的广告系列。

 

另一方面,“XXXX”活动的单次获取成本最低,但转化率也最低。 这表明,虽然该广告系列的每次转化成本较低,但在将点击转化为转化方面并不是非常有效。

 

这些发现提供了对不同活动的有效性和效率的见解。 它们可以帮助指导决定继续、停止或调整哪些活动。 例如,每次获取成本高且转化率低的营销活动可能需要审查或停止,而每次获取成本低且转化率高的营销活动可能值得扩展。

 

接下来,我们可以更深入地研究各个广告系列,探索广告类型、定位设置和广告创意等因素,以了解推动其效果的因素。 不幸的是,我们当前的数据集不包含此信息。 为了进行更详细的分析,我们需要更精细的数据。

 

此外,我们还可以考虑运行 A/B 测试来尝试不同的策略并比较它们的性能。 这可以帮助确定提高点击次数、降低成本和提高转化率的最有效策略。

 

最后,考虑业务目标和限制也很重要。 例如,如果目标是无论成本如何都最大化转化,则策略将不同于目标是最小化每次转化成本。

 

Emm,一整套投放都可以AI做了

 

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