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迷思一：過去表現很好的廣告就不更換？

「這個廣告受眾過去跑的很好可以多試試看」、「這支廣告素材之前跑的很好可以不用換」，這些敘述其實只對了一半。

確實，過去成功的廣告設定可以有機會再創佳績，但也別忘了市場是會變動的，消費者的口味也會改變，過去覺得新穎的廣告格式久了也會乏味，所以千萬別妄想一招打天下。

過往亮眼的數據成果就好像某家企業第一季營收很漂亮，但不太表當年度該家公司就必然會繼續往上成長，這些過去好不代表現在會好、現在好不代表未來會更好的觀念很多人都有，但很奇怪，只要一遇到過去表現超好的廣告要被換掉，卻常會說服自己成效不好只是例行性的波動，很快就會回歸正常值。

好的成效絕對不會從天而降，通常都是仰賴大量的測試和優化調整才能維持，所以測試的廣告素材、受眾、目標、最佳化設定都還是要做，成效的風向轉了就要適時更改策略，才不會錯失最新的機會。

迷思二：粉絲數、互動數、曝光數愈多愈好？

「我要千萬觸及人數」、「這次活動希望有百萬曝光」、「一個粉絲要多少錢？」。這是很多人還有的迷思，覺得廣告愈多人看到愈好，最好還可以一起帶來一大票粉絲，卻很少思考這些觸及人數、曝光次數以及粉絲人數有沒有實質意義？會不會為品牌帶來商業價值？

臉書社群演變至今，不論是受到演算法影響、自然觸及率愈來愈低，使得粉絲專頁的粉絲數愈來愈沒有價值，又或是臉書官方公告，希望往更具備「Privacy」的臉書社團發展，都可以反映瘋狂追求「粉絲數」不見得有商業價值。為什麼我會說虛構的粉絲數？不是指粉絲數完全不重要，而是粉絲經營應該是吸引到真正對品牌社群內容感興趣的人。

舉個最簡單的例子，有什麼方法可以快速獲得按讚數或是粉絲數？很簡單，辦個獎品豐厚的抽獎活動或是商品大折扣就可以了！但這種活動會吸引到什麼樣的用戶？吸引到的通常是抽獎部隊、想嘗鮮的人或是只在品牌折扣才出現的客人，這些人不會成為品牌持續回購的客人，更不會成為擁護品牌、為品牌宣傳發聲的忠實客戶，所以與其花大把的時間心力辦抽獎、大打折扣，不如好好想想法子，看看怎麼讓粉絲變成消費者、消費者變會員，會員再成為忠實客戶。

說到這裡，千萬別誤會，我不是指觸及人數、曝光次數或是粉絲數都不重要，而是說這些指標要因應品牌的不同階段、目標，仔細評估上述指標是不是合適的KPI。以一家小型的品牌電商為例，如果這家品牌店商的臉書廣告佔了50%的營收，那我就會判斷對這家品牌電商來說，廣告帶來多少觸及人數、曝光次數或粉絲數一點都不重要，因為這家電商來說最需要的就是營收，知名度、粉絲量不會這家品牌電商生存下去，賺錢與否才會！

但如果是一家小有名氣的實體商家所舉辦的店點活動呢？這時候廣告帶來的曝光次數跟觸及人數就非常重要，甚至廣告的觸及人數還會比廣告的曝光次數更重要，因為活動就是需要有人參與，而且還要讓大量的人知道，最好還可以換得樓上揪樓下、全家大小一起參加的宣傳效益。總結來說，不同企業、不同活動目標就會有不同的數據判斷標準，沒有放諸四海皆準的指標。

迷思三：數大便是美？

到底怎麼判斷廣告好壞？到底哪個數值高值得高興？這些疑惑都是廣告數據分析最常見的問題，也是廣告數據分析最有趣的地方。

再談為什麼會被數據大小蒙蔽雙眼之前，先讓我們來看一些常見的廣告數據吧，看完就能知道為什麼數字常會誤導我們了！第一眼看到下方表格，你會覺得廣告A跟廣告B誰的廣告成效比較好呢？

如果你很快速的判斷是廣告B，原因可能是廣告B的連結點擊次數較高；如果你的答案是廣告A，判斷的依據則可能是CPC比較便宜、CTR比較高。如果你的答案是上述兩種，我會說你對廣告有基本概念，但更核心的問題沒問到，那就是這個廣告的目的究竟是什麼？ 所以，若你剛剛的答案是不一定或是還在猶疑，代表你對廣告數據指標已經有更多的想法，不會被數字大小牽著走。

不知道廣告目的就貿然判斷廣告成效好壞其實非常危險，因為代表很有可能判斷錯誤，並且往錯誤的方向優化廣告，以上述數據表格來說，如果廣告目標是轉換次數（購買），上述資料根本無從判斷廣告成效好壞！所以不論答案選廣告A或廣告B都不會是正確答案，因為根本沒有正解！

從上述例子我想說的第一件事情就是：先搞清楚你的客戶或是你的品牌想達到的廣告目的是什麼吧！

接下來，如果我再提供頁面瀏覽次數，並且告訴你這則廣告是流量廣告，你又會判斷哪則廣告比較好呢？

在細部討論前，先簡單補充連結點擊次數和連結頁面瀏覽次數的差別：連結點擊次數 只記錄「點擊的動作」； 連結頁面瀏覽次數則可以紀錄到是否進入網頁。例如一位訪客點擊了廣告但在跳轉過程中就離開，那廣告數據就會記錄成：連結點擊次數1次；連結頁面瀏覽次數0次。

所以要回答這個問題就要先問：廣告的最佳化選項是點擊次數還是頁面瀏覽次數呢？如果表格沒告訴你，那你該做第一件事，不是判斷數據成效好壞，而是和投廣告的廣告主確認想達成的目標究竟是什麼？

再換一個數據表格，廣告的目標是轉換次數，並提供你轉換次數的成果，請問是廣告A還是廣告B的廣告成效比較好呢？

沒錯，我還是會跟你說不一定，因為你不知道廣告A、B分別的廣告轉換值是多少、廣告報酬率又是多少。就像廣告A有5次轉換，但每次轉換值只有4,000，總營收是20,000；而廣告B雖然只有3次轉換，但如果每次轉換帶來的轉換值是8,000，總營收高達24,000

但帶來營收能不能直接作為廣告成效好壞的標準呢？也不行，因為兩則廣告的總花費不一樣，所以往下就要看廣告A花了多少廣告費帶來20,000的營收；廣告B又花了多少廣告費帶來24,000的營收？也就是所謂的廣告投資報酬率（ROAS）=廣告轉換值(透過廣告帶來的營收) / 廣告總花費。

算下來廣告A的ROAS是 1.53；廣告B的 ROAS是卻只有0.83，代表廣告 A 平均每投資1塊錢廣告費就能賺回1.53塊；廣告B投了廣告卻還虧錢！

從這個例子，我想說的是：必須判斷廣告目標與對應的指標，以及數據是怎麼推導出來的，否則你就很難判斷數字大到底有沒有價值，很容易傻傻地被數據大小遮蔽雙眼，更慘的話還會跌入虧錢的無底坑。

結語

為什麼循序漸進，一開始還要刻意遮蔽重要廣告數據指標呢？因為數據分析其實就是一個篩選數據的過程，數據分析的價值也在這裡，篩選到錯的數據就跟沒有數據分析一樣，甚至比沒有分析數據更慘，因為你可能會因為錯誤的數據下錯判斷。

那麼什麼是重要數據？什麼是不重要的數據？就端看廣告目標是什麼，客戶需求又是什麼，還真的沒有一個標準答案，唯一的依據就是：要根據業主的需求訂定合適的廣告目標、從廣告目標中尋找對應的數據指標，進而從中尋找答案。

這篇文章跟大家分享我曾犯過的錯、曾看到的現象以及百思不得其解的經歷，希望能幫助大家初步進入廣告數據的世界，今天就先分享到這，我們下篇文章見～

ADer Sharon

這篇文章 你也有這些數據分析上的迷思嗎？最常見的3個臉書廣告盲點 最早出現於 Sharon Lab∣雪倫實驗室。