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小米、柔宇科技互撕 折叠手机创新归谁?

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很多是由于用户体验做的不够引起的AD-2的位置虽然也在页面受关注的区域,可能是因为商品的原因导致,比如页面的广告内容吸引人,但用户打开后发现商品不是自己想要的,进而终止下一步操作。

1、AD-1广告活动可考虑做一些推广,如广告投放,此外可以加大一些促销力度,比如会员特别促销优惠、延长促销时间等。比如下图中蓝色标识的A、B、C、D四个部分就是站内广告。通过分析,我们找出了各个广告位存在的原因,接下来就可以对广告位置进行调整,使之布局合理化。通过这些数据来综合判定广告位的效果,并有针对性的调整页面位置 。

其次考虑对广告素材的优化,比如活动页的颜色、尺寸大小、文案等。而这些数据直观的反映出广告位的效果如何,点击量、转化量越高一方面说明广告位的位置好,另一方面反映出用户对站内的广告是否感兴趣以及用户的参与度。2、可以将AD-3的位置调整至页面醒目的区域,与AD-2的广告位进行互换。我们通过2张图为大家分析一下如何指导优化广告位。

文章开始前,我们来科普一下,什么是站内广告?所谓站内广告是指在网站首页或者其它页面,在显眼的位置为某些商品/活动做站内推广的一种形式。做好站内广告分析不仅可以了解某个区域或某一图片的广告位效果,还可以结合广告所在的页面浏览量、点击量等数据,分析哪些广告受欢迎 ,哪些关注度最高,进而根据这些数据调整优化页面布局,达到提升销量的目的。

色诱阁其次,通过分析这些数据为优化站内广告位创意、展现位置提供数据支撑。2、AD-2虽然转化明细数次之,但综合数据与AD-3相比,此广告位效果不如AD-3的效果好,这反映出两方面原因,比如:用户对AD-2位置的广告活动参与度不高,活动缺乏新引力。

作者信息:99click商助科技 ,微信公众号:cn99clickdocument.writeln('关注创业、电商、站长,扫描A5创业网微信二维码,定期抽大奖。3、如果不想调整页面位置,还应该对活动中的商品进行调整优化,比如AD-2位置这个活动,选择商品替换,将热卖销量好的商品替换进来。AD-1的位置实现的转化明细数最多,点击量最高.AD-2的位置实现的转化量次之,但与AD-3相比,点击量远高于AD-3,再对比二者的转化明细数 ,不难发现AD-3的位置所带来的转化好于AD-2 。文章分享了站内广告运营的一些方法,希望能给大家带来帮助。对于电商运营人员来说,通过综合分析各个区域的数据,掌握用户的需求和关注度,及时调整优化广告位,使其实现最大价值,这也是提升销量最有效的途径 。在这里提一下一般来说正文区广告得到的关注最多,其次是导航区,而平时被认为是优质位置的侧边栏得到的关注度最小。

精细化到每一个广告位所带来的转化量、订单销量等等。3、AD-3虽然点击量很低,但依然带来了转化,说明这个位置隐蔽,但是商品是用户所需要的。

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上述我们仅仅以转化项目“订单成功页”为大家分析了如何根据数据调整优化广告位,当然这并非是唯一依据,站内广告分析可以分析到其它的转化项目,如图所示:从上图我们可以看出,还可以分析到其它转化项目,比如上图我们看到的“注册成功、会员套餐、第三方登录等等 。从上图可以看出:4个广告位,在转化项目“订单成功页”这一环节,3个广告位实现了转化。

为什么会有这样的结果呢?这就需要我们去分析产生的原因:1、综合对比四个广告位置的点击量,AD-1的最多 ,实现转化的明细数也是最多的,反应出这个位置可能是作为广告活动的主推位置,是网站页面比较显眼醒目的位置。对于电商运营人员来说,最头疼的莫过于广告位的设置,尤其是每逢节日促销活动,如何合理运用广告位,这是每个运营人员不得不思索的问题。

那么面对网站中N多的广告位,如何分析合理运用,实现其最大价值呢?本期内容我们从站内广告分析为大家说说。站内广告运营分析不仅仅是对站内重点活动的区域、图片进行分析,还可以分析整个网页每一个区域所带来的点击 、转化等数据。如下图所示:(我们截取某用户的网站首页)通过上图我们可以看:A广告位所在页面的点击量、转化量、转化明细等数据。首先我们来看一下,站内广告分析能为我们分析哪些数据。

合理的广告位往往能使运营的效果达到事半工倍。可以说这些数据为优化广告位提供了数据保障 。

图一:(这是4个广告位的效果图)上面我们也提到了判定一个广告位是否效果好,我们可以看它所在页面的点击量、转化量、转化明细数这些指标。我们可以根据实际情况,有针对性的调整广告位。

此外我们还可以对广告的趋势做分析,掌握用户参与情况的变化等。A广告位在实现的转化项目(如注册成功、订单成功等),所带来的点击量、转化量、转化明细等数据

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一旦你有了,你就需要产生社交媒体内容。因为搜索引擎喜欢新的内容,这样做对提升网站整体排名有很大的帮助。

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同时,知道哪些页面表现得好也是极其重要的。Twitter会自动帮你把URL缩短,如果你用了第三方的缩写服务,比如bit.ly,你就能获得每个URL的分析,比如每个元素被点击的次数。