下面这张图，你觉得它的问题是什么?
消费不稳定?点击率太低?均价太高?......
我想，大家的答案可能各不相同。
在以往文章里，我曾说过：数据分析需要有一套系统化的流程，而它的流程就是：发现问题-分析、确定问题-分解问题-操作执行。
刚刚我们所做的恰是第一步发现问题。
所谓万事开头难，这也恰是很多竞价员所头痛的一个步骤。
▲ “我看不出来这套数据上的问题是什么”
▲ “我看出来了，但是我不确定对不对”
▲ “我觉得这套数据哪哪都有问题，到底应该先优化什么”
......
如果你看不出来问题在哪里，那你就可以倒着看。
我们再来看这张图。首先，它的线索是在往上升的，但线索成本却并没有下降。
再来看它的对话率，整体还是处于一个上升趋势，只是有点不稳定，但点击率并不处于一个上升趋势，各项成本也是偏高。
所以，由此可以推断这套数据的问题是成本高。
根据这套数据来说，如果我们想提升效果，该怎么做?
▲ 降低成本
▲ 增加对话量
既然优化方法出来了，那我们就需要进一步去分解方法，确定操作流程。
想一下，降低成本都有哪些方法?
想一下，增加对话量都有哪些方法?
思
考
一
下
没错，降低成本我们可以通过：
. 降低均价
. 提高对话率
增加对话量我们可以通过：
. 增加流量质量
好，基本的解决方法出来了，那...面对上面个操作：
你会降低哪些词的均价?
你会如何提高对话量?
你又会如何提升流量质量?
再问，如果让你对这三个操作方法进行排序，你会先操作哪个、后操作哪个、最后后操作哪个?
是、、，还是呢?
