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联盟营销第一博客

回到基础之: 不要基于不良数据做决策

May 28, 2016 by Charles Ngo Leave a Comment

quarter假设我有个硬币,我扔了五次。

假设每次都是背面朝上。然后我就下结论,基于这个结果,以后每次我扔硬币都会是背面朝上。

但我们都知道这是不可能的,扔到背面的概率是50%。

问题就是我们扔硬币的次数还不够多。

如果我扔100次,就会发现概率基本是50%。以上我们是因为用了不良数据才得出了错误的结论。

这就是为什么很多联盟营销者不能让campaign赚钱的核心概念。他们不明白统计学,在不良数据的基础上做出决策。

现在我们把这个概念运用到campaign例子,看看我到底在说什么。

 

统计显著性的实例

案例1

John刚刚在谷歌adwords推出了一个新的campaign,数据如下:

 

JohnExampleA

 

John可以说广告1效果更好,然后停止广告2。他对吗?

让我们用计算器(SplitTester)看看统计显著性。【博主备注:该网站的计算器已经不存在,我建议大家用这个计算器。】

 

Screen-Shot-2014-02-03-at-8.59.02-AM

 

“不是很有信心” (即图中的”not very confident”)意味着什么?数学上来说, 意思是我们不知道广告1是不是确实比广告2好。我们还得继续扔硬币。

如果我们让这个campaign再多跑几天呢?

 

excel2

 

好像广告2实际效果更好。

 

splittester

 

通过计算器,我们发现确实是广告2的效果更好。我们有多么确定呢?非常确定。95%是我常用的基准。

那为什么广告2在刚开始效果不好?没人在乎为什么,因为这根本无关紧要。这就像我们在本文开始时举的例子一样 – 虽然一连五次都是背面朝上,可是这只是碰巧而已。

生活中的一切都有运气的成分在里面,测试越多,运气成分就会越少,才可以找到真正的或然率。

你有没有明白我想说的点?很多人都过早对campaign做出调整了。

John用一个不怎么样的广告在跑这个campaign。他本来可以赚钱的,但是他做出了太多错误的决定。

 

案例2

John这周有200刀的移动campaign预算。他不知道应该推出多少广告。

他决定推出40个广告。

你发现问题了么?每个广告只会得到大约五刀的点击或展示,这样的数据不够达到统计显著性。

在这种情况下,他应该推广更少量的广告,比如7个。这样他也许可以找到一到两个表现良好的广告去继续完善他的campaign。

 

案例3

John周一推出了他的campaign。周四他就因为赔钱太多停掉了。

有可能campaign到了周五周六周天就赚钱了(有的垂直领域在周末的时候转化会更好)。

他不知道这点,因为他没有收集足够多的数据,太早停掉了campaign。

 

怎么把这些应用到你的campaign里

以上我是用广告做例子,但这种概念适用于别的一切 – 登陆页、offer等等。

很多新人都搞不清楚应该推广多少广告、登陆页和offer。

这取决于你的预算。

预算是200刀?也许三个offer,1个登陆页,7个广告。

预算是2000刀?也许五个offer,3个登陆页,50个广告。

我不会根据情绪来做决定。 我用数据做决策。

在2014年,我还会在优化时计算统计显著性吗?很少了。我都是跑很多流量,目测结果。只有在数字很相近的时候我才会用计算器。

但如果你的预算不多,那就一定要用计算器。

 

计算器

GetDataDriven

AdCalc

VisualWebsiteOptimizer

 

 

【原文: CharlesNgo.com】

 

Filed Under: 联盟营销, 联盟营销: 数学及统计学

About Charles Ngo

Charles Ngo 是全球最著名的网络营销专家之一。 从2008年至今,通过不同的渠道 - 比如 Display (横额广告流量), Mobile (移动流量), 和 Facebook - 产生了数百万的利润。 Charles 是 AFFcelerator 公司的 CEO, 宗旨是帮助联盟营销者达到更大的利润。 欲阅览Charles的其他文章,请前往他的博客 CharlesNgo.com.

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