shopee怎么分析广告数据

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用户133****6385 2026-01-04

用户133****6385

下面给出一个面向“Shopee 广告数据分析”的实战指南，帮助你从数据收集、指标定义、建模到落地看板都能快速上手并落地执行。
一、分析目标与核心指标（先把目标说清楚）
- 目标定位：判断广告投放的真实效果、找出高性价比的 Campaign/Keyword、优化广告结构与预算分配、提升广告带来的增量销售与利润。
- 建议的核心指标（按逻辑分层）
- 广告层: 曝光(Impressions)、点击量(Clicks)、点击率(CTR)、单次点击成本(CPC)、展示成本(CPM)、广告花费(Ad Spend)、点击转化率(CVR)、转化量(Orders)、广告收益(Revenue)、广告ROAS（Revenue / Ad Spend）、广告对毛利的贡献
- 交易层: 订单数、GMV、AOV、毛利、净利润、ROI/净利润贡献
- 效果维度: Campaign、Ad Group、关键词、商品、区域、时间维度（日/周/月）
- 常用分析问题
- 哪些 Campaign/Keyword 带来最高 ROAS？在哪些区间预算分配效果最佳？
- 哪些商品或品类最受广告驱动？是否有高曝光低转化的项需要优化或排除？
- 广告投放随时间（日/周/节假日） veranderingen 如何？是否存在季节性规律？
- 广告投放对总利润的边际贡献如何？是否有正向的增量销售而提升利润的情况？
二、数据源与建模要点
- 常见数据源
- Shopee 广告数据：Campaign、Ad Group、Keyword、ad_spend、impressions、clicks、orders、revenue、cpc/cpm、竞价信息等
- 交易数据：Orders、OrderItems、Product、Region、Date 等，用于把广告转化映射到实际销售
- 商品与维度：DimProduct、DimCategory、DimRegion、DimDate 等
- 数据模型建议（星型模型简化）
- 事实表
- FactAdPerformance：campaign_id、ad_group_id、keyword、product_id、region_id、date_key、impressions、clicks、ad_spend、revenue、orders、cpc、cpm、discount
- 维度表
- DimDate、DimRegion、DimCampaign、DimAdGroup、DimProduct、DimKeyword、DimCategory
- 设计要点
- 粒度统一到日级别及以上维度，便于时间序列分析
- 指标口径要一致，确保跨表查询的血缘与可追溯性
- 兼容多区域/多语言的字段（如 region_name、campaign_name 等）
三、可落地的分析思路与看板建议
- 看板/分析模块（从高层到细分）
- 广告总览：总广告花费、总 Revenue、总 ROAS、总 Orders、平均 CPC、CTR、CVR 趋势
- Campaign 维度分析：按 Campaign 的 ROAS、CPC、CTR、转化率、收益贡献、预算消耗进度
- Keyword/Ad Group 深度分析：Top 关键词、低效关键词剔除建议、热销 SKU 的广告带动程度
- 商品与区域分析：区域与商品维度的广告效果、高利润品的广告投放策略
- 时间序列与季节性：日/周/月趋势、节日效应、预算调整前后对比
- 归因与增量分析（如可用）：最后点击归因、与非广告渠道的对比（若有跨渠道数据）
- 实施建议
- MVP 看板：Campaign 级 ROAS、总广告花费、Top 10 关键词、区域对比
- 逐步深化：拆分到 Ad Group/Keyword、加入 SKU 层、引入时间分组的异常告警
- 数据质量监控：确保广告事件与订单数据的对齐、时区一致、重复记录清理
四、可直接使用的 SQL 模板（通用版，需按你们的数据仓库语法微调）
注：以下示例以常见的关系型数据结构为基础，BigQuery/Snowflake/PostgreSQL 等环境可进行小幅语法调整。
1) Campaign 级 ROAS、CPC、CTR、CVR 与投入产出概览（最近30天）
- 适用场景：快速了解每个 Campaign 的效果
SELECT
c.campaign_id,
c.campaign_name,
SUM(a.impressions) AS impressions,
SUM(a.clicks) AS clicks,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.clicks), NULLIF(SUM(a.impressions), 0)) AS ctr,
SUM(a.ad_spend) AS ad_spend,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.revenue), NULLIF(SUM(a.ad_spend), 0)) AS roas,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.revenue), NULLIF(SUM(a.orders), 0)) AS arpu,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.orders), NULLIF(SUM(a.clicks), 0)) AS cvr
FROM FactAdPerformance a
JOIN DimCampaign c ON a.campaign_id = c.campaign_id
JOIN DimDate d ON a.date_key = d.date_key
WHERE d.date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY) AND CURRENT_DATE()
GROUP BY c.campaign_id, c.campaign_name
ORDER BY roas DESC;
2) Top 关键词按 Revenue/ROAS 的绩效排序
SELECT
a.keyword,
SUM(a.revenue) AS revenue,
SUM(a.ad_spend) AS ad_spend,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.revenue), NULLIF(SUM(a.ad_spend), 0)) AS roas,
SUM(a.clicks) AS clicks,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.orders), NULLIF(SUM(a.clicks), 0)) AS cv_ratio
FROM FactAdPerformance a
WHERE a.keyword IS NOT NULL
AND a.date_key BETWEEN (SELECT DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)) AND CURRENT_DATE()
GROUP BY a.keyword
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 20;
3) 商品维度广告效果对比（按 SKU）
SELECT
p.product_id,
p.sku,
SUM(a.impressions) AS impressions,
SUM(a.clicks) AS clicks,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.clicks), NULLIF(SUM(a.impressions), 0)) AS ctr,
SUM(a.ad_spend) AS ad_spend,
SUM(a.revenue) AS revenue,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.revenue), NULLIF(SUM(a.ad_spend), 0)) AS roas
FROM FactAdPerformance a
JOIN DimProduct p ON a.product_id = p.product_id
WHERE a.date_key BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY) AND CURRENT_DATE()
GROUP BY p.product_id, p.sku
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 50;
4) 区域维度的广告效果对比
SELECT
r.region_name,
SUM(a.impressions) AS impressions,
SUM(a.clicks) AS clicks,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.clicks), NULLIF(SUM(a.impressions), 0)) AS ctr,
SUM(a.ad_spend) AS ad_spend,
SUM(a.revenue) AS revenue,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.revenue), NULLIF(SUM(a.ad_spend), 0)) AS roas
FROM FactAdPerformance a
JOIN DimRegion r ON a.region_id = r.region_id
WHERE a.date_key BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY) AND CURRENT_DATE()
GROUP BY r.region_name
ORDER BY roas DESC;
5) 按日的趋势分析（Campaign 维度简易时间序列）
SELECT
d.date,
c.campaign_id,
SUM(a.ad_spend) AS ad_spend,
SUM(a.impressions) AS impressions,
SUM(a.clicks) AS clicks,
SUM(a.revenue) AS revenue
FROM FactAdPerformance a
JOIN DimDate d ON a.date_key = d.date_key
JOIN DimCampaign c ON a.campaign_id = c.campaign_id
WHERE d.date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 60 DAY) AND CURRENT_DATE()
GROUP BY d.date, c.campaign_id
ORDER BY d.date, c.campaign_id;
6) 点击到转化的转化漏斗（简化版，前提有 orders 数据）
SELECT
a.campaign_id,
SUM(a.clicks) AS clicks,
SUM(a.orders) AS orders,
SAFE_DIVIDE(SUM(a.orders), NULLIF(SUM(a.clicks), 0)) AS cvr
FROM FactAdPerformance a
WHERE a.date_key BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY) AND CURRENT_DATE()
GROUP BY a.campaign_id
ORDER BY cvr DESC;
七、分析方法与最佳实践
- 归因与分配
- 建议使用最后点击归因为主的初步分析，若有跨渠道数据可考虑简单多触点归因或近似模型；明确归因口径，避免混淆。
- 数据质量与一致性
- 确保广告数据与订单/收入数据在日期、区域、货币等口径上的对齐，处理时区差异。
流程建议：每日自动抽取广告数据、交易数据，进行数据血缘记录与质量检查，确保没有重复或丢失字段。
- 预算与投放优化
- 根据 ROAS、CPC、CVR、AOV 等指标，对 Campaign/Keyword 做预算再分配，优先投入高 ROAS 的项。
- 异常检测
- 设置阈值告警（如 ROAS 异常下降、CTR 显著降低、广告花费占比异常）并触发自动通知。
- 持续改进
- 每月复盘高/低表现项，结合商品、区域、节日日历进行策略调整，逐步引入更细颗粒度（Ad Group、Keyword 层）与预测分析。
八、实施要点与落地建议
- 数据结构与工具
- 建议使用数据仓库（如 BigQuery、Snowflake、Redshift），用 dbt 做数据建模与血缘，使用 Looker/Tableau/Power BI 等看板工具进行可视化。
- 安全与合规
- 保护内部数据隐私，设定访问权限，对敏感字段进行脱敏处理。
- 迭代节奏
- 先上线 MVP 面向 Campaign 级的宏观分析，随后逐步增添 Keyword、Ad Group、Region、Product 维度与预测功能。
- 与业务对齐
- 定期与广告投放、运营团队对齐 KPI 定义、口径和期望产出，确保分析结果能驱动实际投放优化。
如果你愿意，我可以：
- 根据你们现有的数据结构与数据仓库给出定制化的 Ad 数据模型（表结构、字段定义、关系图）。
- 提供可直接运行的 SQL 套件（按你们的数据库语法调整）。
- 给出一个面向运营/广告投放的可实施看板草案与报表模板，以及 2-4 周的实施路线图。
告诉我你们当前使用的数据源具体有哪些（广告数据源、订单/交易数据、地区/品类维度等）、所用的数据仓库和 BI 工具，以及你们最关心的首要指标，我可以给出更贴合你们环境的完整实现方案与代码模板。

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