1、昨天下午，我去辅导了一家不错的海外公司的项目负责人，这个项目刚交接到她这里，看了这个项目之前的数据后，我惊呆了！
更要命的是整个投放、剪辑部门在这几年的流失率几乎为0！
b、看账户数据，账户结构等出了问题，不用看细节，就已经知道必然亏损；
c、日常所有的会议、讨论，都是唯结果论，然后找出外部的理由，几乎不从投放内部找原因。
基于abc上面3点，基本会知道这种团队存在巨大的问题。
2、无独有偶，我们会在很多投放群里面经常看到这点，一早来上班，就会有人在群里问：
“各位群友，你们昨天fb会不会突然流量变差了啊？”
然后，有好几位群友回应“是啊”、“对啊”、“不知道媒体怎么又作妖了”......
这句心安，是ta真的可以把这个结论拿回去给主管、投放负责人和老板交差了，大不了还可以有微信截图。
数据的呈现一定是不佳，才会觉得后端不行，才会判断流量变差，而数据不行是因为什么影响的？
如果不确定是什么原因，那会有哪几个变量影响它？逐一排查，长期训练这样的方式，实际就可以解决了。
可惜，从来不做，只是想着看看是不是媒体的原因、市场的原因，为何不考虑再多学点、多思考点，去找到解决掉问题的变量？
流量变差是一个判断，不是事实。
数据不好是结果，不是原因。
把结果当原因，就会直接归到媒体头上。
媒体当然可能有问题，但它只是变量之一，而且通常不是第一个该排查的。
先看账户层。昨天预算有没有改，出价有没有动，计划有没有关停或新建，学习期是不是刚重置。
再看媒体层。CPM涨没涨，曝光掉没掉，频次是不是高了，版位结构有没有变，政策有没有拒审。
然后看素材层。CTR、Hook Rate等，哪些在掉，是单条疲劳还是整体衰退。
受众层也要看。国家、年龄、版位、受众包，是不是某个高ROAS国家突然没量了。
产品层更关键。D0、D3、D7、D30，展示次数、留存，后端回收有没有变化。
归因层也不能漏。ATT、SKAN、时区、自然量占比、再营销混量，都会让看板失真.....
上面每个都可以挖掘更细的！
这些变量不逐一排查，只靠群里问一句“你们是不是也差”，永远找不到解法。
大家都差，可能是市场大盘，也可能是你们都在同一时间用了同一批素材、抢同一批受众。
大家都差，不等于你没问题。
别人差，你更差，那差距就是你的问题。
别人差，别人项目要关掉，还有其它新项目，你有吗？你没有，那就麻烦了。
数据的重要性就在这里。
它把“感觉”变成“证据”，把“媒体作妖”拆成可验证的变量。长期训练这种排查方式，遇到波动就不会慌。先看大盘，再看账户，再看素材，再看后端。控制变量，分层对比，同比环比。一次两次可能找不到，十次之后就有直觉。
群里心安，只能安慰自己。数据心安，才能解决问题。投放不是比谁更会抱怨媒体，是比谁更快找到那个真正影响回收的变量。没有数据呈现和分析，连问题是什么都不知道，更别说优化了。
然后说，投放的时候，预算能消耗但是就是不出单，怎么回事？
这里依然没有提供数据，而自己也没有根据看到的数据给出一些相应的结论，然后来看怎么定位变量和问题，并进行解决。
b、素材上面也有部分问题，质量或选择的问题，导致账户结构出错；
调整的动作指向已经很明显，就是调整素材，要会选素材和利用素材，这句话大多数人不懂，只有我们辅导了的团队才明白它的含金量。
总之一句话，不经过数据分析和推导，直接根据结果不好，就去瞎归因的话，最后别说自己的投放能力能否上去，项目最后也是会“黄”的了！
最后，讲讲之前的这篇文章《D0 ROAS 已经1.4，一放量就亏到1以下：不一定是投手不行，是老板和投手都把问题定错了》，文章里面提到的一个案例，就是：
具体掉到0点几，不重要，但是核心还是，如我预测的数据！
而且因为这样的方式加预算，没有分析之前为什么能投出好数据，着急规模放量，实际人群已经发生变化，在后续的日子里要有继续的留存和贡献收入，不是那么的容易！
广告投放的数据分析，其难度和含金量要高于普通的用户运营、活动运营内容运营和渠道运营等等，因为它背后还涉及到媒体这一方的一些想法，所以本身来说，还是相当高价值的。
