广告数据分析报告范文1
自定义报告则应运而生，它完全相反，它是根据一定的指导原则（流量来源，行为和结果），根据特定的目标来精心打造的，提供的网站分析行动见解远大于单纯和枯燥的数据。
在这篇文章中，与大家分享三个有见地并且有效的付费搜索（PPC – Paid Per Click ）分析报告。
如果你使用Google Analytics（分析），那么你可以下载这些报告， 直接运用到到您的帐户和配置文件中，并开始获得有趣的数据。如果你使用百度统计、Adobe SiteCatalyst，、WebTrends或其他网站分析工具，则可以了解以下相关分析思路，并使用网站分析工具自定义报告功能，创建这些报告。（顺便提一下，Yahoo Web Analytics在2012年8月31号会停用）
＃1：优化课程：付费搜索与自然搜索
孤立去执行SEO或PPC战略的最大错误在于不了解合力的威力，对于网络营销而言，这是一种失误。搜索引擎优化将会让你得到大量的搜索流量（你的流量来源肯定不只必应，谷歌，Yandex。你可以从SEO数据中学习到很多知识，包括SEO登陆页面的跳出率 ，每次访问目标价值（或更好的$index），内容的布局，有效的行动召唤等。
同样的，付费搜索的秘密，是控制用户体验，而不是控制搜索引擎。你来决定关键字是什么，您决定广告的效果和功能，你决定着陆页的用户体验。你可以从这个控制过程中学习到很多的经验，然后举一反三，应用到其余的网站体验中。
那么，为什么没有更多的人来干这件事情呢？其中的一些原因，可能跟公司的组织结构和激励机制有关。但也有网站分析工具的原因，在Google Analytics（分析）里头，特别是GA还有待继续完善的用户界面和用户体验。
付费搜索数据在Google Analytics的广告版块（流量来源-来源-广告活动）；自然搜索数据在流量（来源-来源-自然搜索）。“概述”的报告是在“流量来源”部分，往下细分，可以看到付费搜索和自然搜索的报告。
下面的自定义报告，将会让你有很好的行动见解，不会产生垃圾数据和零散数据，而都是可以让你很high的数据：
在顶部两条线显示付费和自然搜索之间的走势，这家公司可以有一些提升，但总体还不错。一般来说，你不会想要蓝线非常接近橙线，或者越过它，因为付费搜索的流量是要给钱的。
你的注意力都在总结，使用的指标主要是获得流量（访问visits，唯一访问者unique visitors），行为（跳出率bounce rate，页面浏览量pageviews），结果（交易transaction，平均订单价值average value，收入revenue）指标和KPI。
你可以通过这种类型的自定义报告迅速看出问题和机会。
如果你看到PPC跳出率是高于自然访问跳出率的，那么你可能很伤心。因为你获得的这种流量是付费的，它报答你的怎么能是高的跳出率呢？在上面的截图中，PPC的表现是令人惊讶的，PPC广告活动是流量的一小部分，但订单却超过了一半！从以下两个关键字可以看出，付费流量的表现确实比自然流量更好。
那么我们可以从这些登陆网页了解到什么有价值的信息呢？去查看他们。
看看相关的关键字。为什么他们的跳出率低于自然搜索登陆页面20个点或以上？转换率为什么这么高？从付费搜索中究竟买了什么？AdWords的广告文案究竟是什么样的，有别于我们的自然搜索登陆页面上的内容吗？从页面浏览量的访问者流报告中，两次细分后，我们可以学到什么？改善网站用户体验的提示是什么？在AdWords关键字上，有什么更好的用户匹配查询，在搜索引擎优化中都使用了吗？
令人难以置信的问题，可以从你的分析得到有见地的答案，可以对你的业务有立竿见影和重大的影响。
对数据挖掘得越深，你也会发现PPC广告活动做得不好的地方，自然搜索做得好的地方。
类似的问题，还有很多很多，你可以找到答案，更快的改善您的网络营销活动！
例如下面是简单，但非常棒的，自定义报告：
使用自定义报告时要注意几件事情：
1. 不要创建一个没有流量获取，行为，和成果指标的自定义报告， 每个部分都都需要提供有价值的信息，可以让你免于尴尬地下结论。
2. 注意分析登录页面的关键词，总是试图找出最直接的路径，然后直接将纬度建立到您的自定义报告中。
3. 利用内置过滤器，过滤出想要的有价值信息。
当您使用关键字维度创建自定义报告时，也要注意两点：
第一，Google Analytics（分析）不知道你正在做搜索分析，因此会有很多的not set流量，其实除了搜索流量，这里是把自然流量和推介流量的也弄出来了，因此会看到很多的not set流量，这也是很多人怀疑数据缺失太多的原因，需要注意一下。
很多人都不想这样，所以筛选出“not set”（“未设置”），更少的打扰可以让分析更聚焦。
第二，自2011年10月开始，登录Google帐户的用户使用的搜索关键字，将被显示为”not provided”（“未提供”）。我们正在努力从已知关键字的表现得到一些行动见解，所以这里也会筛选掉”not provided”（“未提供”）。这可能使你流量排除掉很重要的一大块，但你不能从你一无所知的人和数据身上学习到任何东西。
当您创建自定义报告时要很清醒。指标必须非常相关，过滤器和细分必须非常聚焦。
准备好处理这些数据了吗？只有两个简单步骤…
登录到您的Google Analytics帐户，然后点击这个链接：/url?q=http%3A%2F%2Fzqi.me%2Fakorgppc&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNEPJB9znvatwXm-Q1SpAM5JlfX8ig
在GA配置文件中保存到适合的报告中，打开刚才的自定义报告，并且选择默认提供的高级细分，并且应用。
＃2：广告优化：匹配的搜索查询分析
现在让我来轻轻地来告诉你一个马上可以做的事情。登录到AdWords账户中，添加关键字到您的广告组，选择你愿意付出的出价等关键要素和匹配类型，匹配类型包括广泛，部分和精确。
因此，严格意义上来讲，给搜索者的显示广告不是根据你设置的关键字出现的，而是根据“匹配的搜索查询”。但是大多数营销人员和网站分析师很少注意到这个区别。
以下是一个很棒的插图。我们投了关键字“andriod notebook”，但是从以下数据可以看出匹配的搜索查询多种多样：
因此，真正的广告系列优化无法仅通过AdWords广告系列的关键字分析实现，只能从理解用户查询的关键字，从而得到见解。
例如，如果“android notebook”【投放关键字】匹配了“Android tablet”【用户输入的关键字】（通过广泛匹配），这样是OK的吗？如果我们跟Acer没有任何关系，难道我们真的希望我们的广告匹配专门搜索Acer notebooks的人吗？如果不是的话，也许我们要添加否定关键字（Acer）到广告系列中来节省广告花费。
这只是一个例子。
我喜欢把关键字报告看作一个很棒的起点，我喜欢看用户实际查询的关键字，因为它们揭示了隐藏在关键字报告中的行动见解。除此之外，我也期待调整我的广告组，进行相应的优化，因为这也将决定我的广告是否能够被谷歌展示。同时我也要找负面关键字来提高AdWords的精确性。
为了完成我的分析目标，我跳过标准匹配的搜索查询报告，因为它的层次不是最佳的，我要报告的指标更为独特。
我的自定义报告看起来像这样：
你可以看到，每个最佳实践，我都选择了几个关键的流量获取，行为和结果指标，请根据您所使用的网站分析工具，例如Google Analytics（分析），Adobe SiteCatalyst，Webtrends的报告来灵活地改变这些指标。
然后就已经站在了巨人的肩膀之上，并逐步向下分析想要的确切数据。来源是搜索引擎（Google， Bing等）。然后是投放的关键字，匹配类型，用户实际的搜索关键字。
你会发现，要再次解决数据来源繁杂和无头绪的问题，在报告中我添加了一个过滤器。我使用了正则表达式来匹配付费搜索广告的媒介值（Medium）。当你下载自定义报告范例，并在你的账户中使用时，你可以看到完整的正则表达式。
当点击细分的纬度之后，看到的报告将会变成这样子，可以看到我投放的一个非常重要的关键字（calico toys）信息：
关键字是calico toys ，你可以看到广告系列所捕获的大量用户搜索关键字。有些，例如（Toys R Us）玩具反斗城，我不希望匹配，其他的关键字我则希望可以翻番。
以上看到的关键字仅仅是广泛匹配所带来的，这个自定义报告最棒的事情就是，你还可以去看看精确匹配的关键字是什么情况，转换率如何。
Oh my god！精确匹配的数据非常少。然后向下细分到词组匹配。在这个案例中，经过细分可以了解到广泛匹配的搜索查询，再到词组匹配的搜索查询，可以发现有很多事情我们可以做得更好。
请注意我使用的指标不是收入或平均订单价值，而是每次访问价值（per visit value 或者$index）。我喜欢使用Per Visit Value（PVV），因为我想成为团队激励者，推动团队成员更好地理解我们从每次访问中赚了多少钱。AOV（Average Order Value）只告诉你转换为顾客的每个人，哪个更好些，但我喜欢把镜头拉得更远些，目光更深邃。
最佳实践：虽然我喜欢Per Visit Value（每次访问价值），我真的喜欢使用Per Visit Goal Value（每次访问目标价值）。Per Visit Goal Value（每次访问目标价值） 告诉我们，业务是聚焦在最大化PPC访客的价值上的。我们追求的不仅仅是赢，而是要赢得漂亮。
准备做这个分析了吗？这真的是很爽并且很有影响力。
登录到您的Google Analytics帐户，然后点击此链接：/url?q=http%3A%2F%2Fzqi.me%2Fakppcmq&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNGePJ59sUsq1TJK_SXoMA5j_hASkA
＃3：AdWords表现与网站表现充分结合：端到端的视图
网站分析普遍面临的挑战是，我们出现的时机和存在的价值是在访客点击发生以后，我们很少会关心上游和之前发生了什么，往往因为我们去获得和分析这些数据的时候，没有激励让我们去关心它。
如果你的公司正在进入大笔的投入（展示广告，YouTube，Bing搜索引擎，美国在线，电子邮件广告，Facebook广告），那么你应该去加倍努力，超越你的工作描述，并尝试去了解上游发生了什么，影响了（点击/访问）的变化。请记住每一个访问都在花费你的钱。没错，增加这些活动的收入是一方面，但降低成本也是一大方向，就是开源节流。
有了AdWords，我们的生活变得很容易，只需要将您的AdWords帐户链接到您的Analytics帐户，就会有丰富的AdWords数据显示在Google Analytics中。
下面是我设置的自定义报告，细分到第二个维度，进行端到端的AdWords分析…
粉红色的指标展现的是AdWords的情况，绿色的指标展示的是网站表现。八百多万的展示带来了6万多的访问， 每次点击的平均成本是52美分，每点击的平均收入是58美分。
很明显的问题：我们真的赚钱了吗？请记住销售的产品/和服务也是成本。收入和成本有6%的差距，究竟有什么神秘的关系？
上面的排序是根据RPC产生的（我在哪里赚了大量的金钱，每个点击花费了多少钱）。当你使用CPC排序的时候，你会发现结果是令人心碎的。
关于这个特别报告，我下一步的秘密议程就是鼓励你了解AdWords的帐户结构 ，正是这些付费搜索广告为你的网站带来了这么多流量。在AdWords广告账户中中设置广告系列，每个广告系列内设立广告组，广告组包含关键字。
所以，当你做AdWords广告系列分析的时候，一个有效的策略是设置模仿上述结构的自定义报告。以下的自定义报告就是根据这种结构创建的：
一如既往，我们有我们的流量获取，行为和结果指标，这些纬度可以让我们向下细分，从广告系列到广告组，再到关键字，再到匹配类型，我们依然会使用正则表达式来过滤出仅仅是广告的媒介。
我不是在开玩笑，这个报告看到的一切，你可以花很多的时间去了解，并且优化您的广告系列。虽然通常作为网站分析师，你的工作是从这份报告中得到有价值的见解和信息，并且传递给你的PPC团队。他们会从那里做详细的分析，甚至到AdWords用户界面分析更深入的数据，然后采取适当的行动。
你真正可以帮助你的PPC团队的是将数据用更深入和广阔的视野去看。他们很少看，可能有自己的局限性，同样也是因为不同的人有不同的看法。
准备好了吗？
广告数据分析报告范文2
一、XBRL技术框架
XBRL技术框架就是指导XBRL财务报告的理论基础。依据XBRL国际组织的XBRL规范和我国的《可扩展商业报告语言（XBRL）技术规范》系列国家标准，XBRL技术框架主要包括XBRL规范、XBRL分类标准、XBRL实例文档和样式表组成。整个技术框架采用自下而上的层次结构。
（一）XBRL规范（Specifications） XBRL规范是XBRL的核心和基础，规定了XBRL的理念和原则，主要用于定义XBRL的各种专用术语，规范XBRL的文件格式和基本数据类型等语法要素，以及如何建立分类标准与实例文档等。我国XBRL系列国家标准与XBRL国际组织技术规范相适应，引入了维度、公式和版本规范，其中维度用于描述业务数据中常见的多维信息，便于进行数据的深度加工和分析利用，为数据挖掘和数据分析等提供了可能。
（二）XBRL分类标准（Taxonomy） XBRL分类标准是XBRL为企业报告中的每个项目建立不同的标签，分类标准定义了各项目的属性及其之间的关系等， 相当于一个行业商业信息交换的“词典”。分类标准是在技术规范的基础上，结合各个国家、行业、企业的实际情况制定的，每个分类标准都包含一个分类模式文件（XSD文件）和若干链接库文件（XML文件）。分类模式文件定义了分类标准所包含的元素及其类型方面的信息；链接库用来描述和组织各概念即元素间的关系。在最新版本的XBRL2.1规范中，所有关系被划分为五种类型：标签、参考、定义、计算和展示，并被组织成五个链接库，其中前两种链接库是资源型链接库，为元素提供附加信息，而后三种链接库则是关系型链接库，表达元素间的关系。
（三）XBRL实例文档（Instance Documents） XBRL实例文档是根据XBRL技术规范和分类标准制作的企业实际财务报告数据文件，主要包含财务报告中的标签和数据。XBRL 根据财务报告中标签与会计业务数据的对应，利用一些工具自动从会计业务数据库中提取数据，生成实例文档，实例文档中不含显示格式的信息。
（四）样式表（Style Sheets） 样式表用于定义财务报告时的显示项目和格式。由于实例文档不便于直接阅读，可以利用样式表对实例文档进行“格式化”处理，即可生成使用者想要的文件类型和格式。
二、XBRL技术与企业财务分析及诊断系统
（一）财务分析与诊断系统概述 财务分析与诊断系统就是为实现财务分析与财务诊断目标所使用的工具（硬件、软件）和方法、技术与步骤的综合体。它包括财务分析和财务诊断两个子系统，两者有密切的联系，财务诊断建立在财务分析基础之上，财务分析是财务诊断的重要工具之一；同时两者在实现的功能、运用的方法和手段等方面有明显区别。财务分析主要是以会计核算和财务报表及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，实现对企业过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动等的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况进行分析与评价，常用比率、趋势、结构、因素分析等方法，并通过报表、图文报告等直观、人性化的格式将分析结果展现给用户。财务诊断主要利用企业会计资料和其他经济信息来发现问题、找出风险点并解决存在的问题和风险。大部分企业的财务诊断是通过自己构建财务诊断体系或借助外部中介机构如会计师事务所等专业管理咨询机构来进行，主要经过数据收集、分析诊断、形成诊断报告三个阶段，诊断方式主要通过手工或者运用EXCEL工具辅助完成。
（二）传统财务分析与诊断系统存在的主要问题 一是财务分析比较机械、呆板，缺乏个性。企业现有财务分析是对财务报表数据从偿债能力、营运能力、盈利能力和增长能力等方面对常用的财务分析指标进行公式化分析，比较机械。针对行业和企业特点，或者针对企业特殊项目的个性化分析由于缺乏灵活的分析模型和工具而无法进行。二是财务分析缺乏广度与深度。企业现有财务分析是基于财务报告的分析，而传统财务报告实际上是一种通用财务报告，企业不会考虑需求者的要求，而且往往由于害怕广泛的信息披露会对自己产生不良的影响而采取比较保守或片面的信息披露策略，使得财务分析缺乏数据基础，分析的广度和深度不够。三是财务诊断所需要的数据资料不完整、不规范。包括财务数据在内的数据资料是财务诊断的依据，只有完整、准确、规范的数据资料，才能反映出企业存在的问题，但目前企业提交的数据资料可能来源于多个系统，出自多个部门，不仅数据格式多样，而且不完整、不规范，再者随着互联网技术的应用、企业规模的扩大以及地域的延伸，财务分析与诊断面临的财务及业务数据越来越复杂，给整理、分析、诊断带来不便，有效实施财务分析与诊断的难度也越来越大。四是财务诊断方法与技术手段落后。目前企业财务诊断主要由财务人员、中介机构的会计师等通过手工或者运用EXCEL工具辅助完成，不仅工作量大，而且难免会出现人为差错。同时由于技术落后，一些比较复杂的诊断模型无法建立和验证，无法做到对问题的深层次诊断和分析。
（三）XBRL技术应用于财务分析与诊断系统的优势分析 作为一种以XML 为基础发展起来的标记语言，XBRL 继承了XML 所拥有的所有语言优势，如：XBRL具有良好属性的开放式技术构架；具有跨平台的优势，在不同的操作系统下XBRL文件无需修改就可以直接使用；对同一份XBRL 实例文档，采用不同的样式表，可以生成多种企业报告；统一了数据定义和格式，在数据处理方面的效率要远远高于其他如PDF、WORD、HTML格式文件等。因此将XBRL技术应用于财务分析与诊断系统，可以充分利用XBRL的技术优势，获取数据更加容易，数据来源更加丰富，数据规范且无须转换，使得财务分析与诊断能从简单重复劳动中解放出来，有更多精力投入到深层次的财务分析与诊断、决策中，同时XBRL规范数据便于进行多维数据分析和数据挖掘，更容易从深层次上找出存在问题的原因，从而设计出较佳的解决方案。
三、 基于XBRL技术的企业财务分析与诊断系统架构
（一）系统架构 基于XBRL的财务分析与诊断系统，就是结合XBRL的技术特性和会计准则通用分类标准，将传统财务报告转换为XBRL财务报告，财务分析与诊断是从具有统一XBRL描述形式的数据中利用专门的工具或模型来完成财务分析与诊断。基于XBRL的企业财务分析与诊断系统架构如图1所示。
（二）系统功能说明 基于XBRL的企业财务分析与诊断系统主要包括XBRL财务报告转换、智能财务分析、个性化财务诊断等三个部分。各部分之间的信息流动和数据交换都是基于XBRL进行的。（1）XBRL财务报告转换。XBRL财务报告转换就是对企业传统财务报告经过财务报告元素梳理与映射、创建扩展分类标准、编制和验证实例文档、生成XBRL财务报告等过程，最终根据不同的报告模板生成不同利益主体所需的XBRL财务报告。财务报告元素梳理与映射就是企业分析传统财务报告结构，从财务报告中提取报告信息，并梳理提炼成财务报告元素，然后与通用分类标准元素相匹配。创建扩展分类标准就是对于不能匹配映射的报告项目及关系或者企业需要进行更为全面详细的其他财务信息披露，需要根据《可扩展商业报告语言（XBRL）技术规范》系列国家标准以及会计准则通用分类标准的规则来创建扩展分类标准，主要包括：创建扩展链接角色、创建元素、定义元素间关系等工作。编制和验证实例文档是企业基于会计准则通用分类标准，结合通用分类标准指南和创建的扩展分类标准，将财务数据与分类标准映射来编制XBRL财务报告实例文档，并对实例文档进行测试验证，以确保财务报告中的所有事实值已被正确地标记并包含在实例文档中，从而保证会计信息的完整性。生成XBRL财务报告就是根据财务报告模板和XSLT（扩展样式表转换语言），把实例文档中的数据转换为各具特色的财务报告或业务报告，以满足各利益主体对信息的需求。（2）智能化财务分析。智能化财务分析就是为企业提供一种全方位财务分析以及最佳分析评估模型的量化分析工具，XBRL应用主体可以根据其对信息的需求，从 XBRL实例文档中快速搜集和提取数据进行各种应用分析，实现灵活、高效、多维的数据查询与统计分析，来满足企业中高层管理者、决策者等对企业智能财务分析与价值评估的需求，包括能提供更细致的财务报表、财务状况分析、财务趋势分析、财务成果分析、现金流量分析、财务风险分析等主要以财务指标为基础的资金、资本、资产分析，在此基础上从战略决策的角度考虑，为企业股东、金融机构、风险投资基金等投资主体提供对企业长期持续经营影响较大的财务数据和分析报告，满足对企业投资价值的评估需求；能给企业内部管理层及时提供经营状况的数据和分析预测，为股东及其他投资主体提供风险分析和未来发展的预测分析等，最终提高企业的竞争力，实现企业决策过程科学化、最优化、智能化。（3）个性化财务诊断。个性化财务诊断就是根据不同利益主体的关注点和具体财务风险点建立个性化诊断模型，利用多维分析、数据挖掘等工具对影响企业财务状况的关键环节、关键因素进行揭示，并结合诊断人员职业判断提出多种解决方案供企业选择、实施。由于XBRL财务报告已经对财务数据进行了特定的标签识别和分类，财务数据在不同的计算机平台和财务信息使用者之间实现了共享，能够方便地获取企业财务、非财务数据，及时和大量的数据调取更有利于财务诊断中对底层数据的挖掘，因此基于XBRL技术的财务诊断，能有效提高财务诊断的可靠性和质量，更好地发挥财务诊断的控制职能。
企业建立基于XBRL的财务分析与诊断系统与传统的财务分析与诊断方式相比具有多方面的优势，可以更准确、高效、动态地实施财务分析与诊断，同时也为财务分析与诊断智能化的发展提供技术支持。随着XBRL技术在企业的广泛应用，在XBRL 环境下实施财务分析与诊断是财务分析与诊断发展的趋势，但鉴于目前我国的实际情况，这种模式还须进一步改进和完善，如利用网络平台进行在线即时财务分析与诊断，引入多维分析、数据挖掘、人工智能技术来提高财务分析与诊断的智能化等。
广告数据分析报告范文3
根据NAA编写的《2012年美国报纸传媒业收入简况》显示，2012年美国报纸传媒业总收入为386亿美元，较2011年的395亿美元下降了2%。在2012年报纸总收入的386亿美元中，印刷广告收入为189亿美元，数字广告收入为34亿美元，非日报/利基/直销的广告收入为29亿美元，发行量收入为104亿美元，新收入来源为30亿美元。
数据显示，广告收入持续下滑，2012年下滑了6%。其他几类报纸媒体收入增长，发行量增长5%；而一系列新收入来源，包括数字/市场营销、电子商务等，并不依赖于广告，2012年增长了8%。
根据15家公司提供的数据，2012年报纸收入的整体组成发生了变化，如图1所示。发行量占27%，印刷广告占46%，新收入来源占8%，数字广告占11%，非日报/利基/直销占8%。
其中，根据13家公司提供的详细数据显示，来自发行量、广告、电子商务、数字营销和其他来源而组合的数字收入占2012年总收入的11%。当然，不同公司的情况不同，有的公司其组合数字收入高达29%，而有的公司组合数字收入最低只有8%。
2012年的整体报纸发行量增长了5%，这是自2003年以来的第一次增长。其中数字方式的发行量收入增长了275%，印刷与数字捆绑发行量收入增长了499%。由于更多的公司转向捆绑印刷以及在线联合访问订阅，使印刷方式的发行量收入下降了14%。
2012年新收入来源增长了8%，本地公司的数字咨询机构的收入增长了91%，电子商务收入增长了20%。
将交付外面预印报纸的印刷、数字化、利基组合起来的广告总收入，占2012年总收入的65%。传统的印刷报纸广告下降了9%，占到了总收入的46%，数字广告增长了5%，同比增长了11%，纯粹的数字广告增长了20%。
2012报业媒体收入细分
NAA根据17家公司所提供的详细数据，分析了各类报纸媒体的同比变化率情况，如表1所示。
根据15家公司提供的详细数据分析，2012年美国印刷日报和周日报纸广告下降了9%，零售广告下降了8%，全国性广告下降了15%，分类广告下降了9%。在分类广告目录中，汽车下跌了9%，房地产下跌12%，招聘下跌8%，而所有其他分类下降5%。
根据7家公司提供的详细数据显示，2012年利基出版物的广告收入较2011年下滑5%，11家公司报道其直接营销下滑1%。
根据17家公司提供的详细数据显示，2012年数字广告上涨了4%。数字广告收入占广告总收入的11%，占广告收入的17%。
根据10家公司提供的详细数据显示，纯粹的数字广告占数字广告总量的36%，增长20%。然而，数据表明，不同市场存在着很大的差异。在低端市场，1家公司认为纯粹的数字广告收入只占数字广告收入的1%。在高端市场，1家公司认为纯粹的数字广告收入占数字广告收入的67%，这说明管理策略和市场是重要的因素。
数字广告的同比变化率是很明显的。在17家公司的数字广告数据中，1家公司2012年的数字广告收入呈两位数下降，而另1家公司则增长了33%。这种变化表明，不同的方法和市场策略对底线有明显不同的影响。
2012年有13家公司在移动广告中成交金额翻了一番，但其所占的比例不足总收入的1%。
2012年总报业发行量上涨了5%。但是根据7家公司提供的印刷和数字捆绑发行量收入的数据显示，印刷/数字发行量收入自2011年以来上涨了近5倍（499%），2012年上涨了近3倍（275%）。
在数字发行量收人方面，根据12家公司提的供详细数据，总体而言，数字发行量收入占发行量总收入的比例相对较小，只占1%。在线订阅模式对报纸媒体的未来是至关重要的，当消费者开始适应在移动设备上，特别是平板电脑上阅读报纸媒体显得更加重要。只有印刷和单拷贝的11家公司的数字发行量收入下降了14%。
随着网络的发展，新收入来源是报纸媒体发展的一种新型类别，这在10年前几乎是不存在的。
在数字和营销方面，15家公司中有9家公司详细报告了从数字和营销活动中获得的收入，通过数字和营销，特别是数字化、社交和移动，帮助当地公司推销他们的产品起了重要作用，使9家公司的收入增长了91%。
在电子商务和交易方面，许多分析家认为，数字领域最大的增长潜能之一不是广告，而是电子商务和交易，或帮助公司与消费者直接联系。2012年电子商务收入上涨了20%。
在事件营销方面，15家公司中有7家提供了详细的事件营销收入，2012年收入下降了9%。
在商业印刷收入方面，11家公司的商业印刷收入在2012年下跌了3%。
在所有其他类别中，许多公司从事有额外收入的工作，虽然规模很小，但一类工作范围较广，如颁发执照、租赁收入、废物及废料销售等。12家公司提供的同比变化率数据表明，2012年这类种收入下降了3%。
2011美国报纸媒体收入
根据美国报纸协会编写的《2012年美国报纸传媒业收入简况》的数据显示，2011年美国报纸媒体的总收入为396亿美元。其中，印刷报纸的广告收入为207亿美元，数字广告收入为32亿美元，非日报/利基/直销收入为30亿美元，发行量收入为100亿美元，新收入来源为27亿美元。
广告数据分析报告范文4
传统上，广告决策几乎完全基于宽泛的人口统计细分方法，很难确定准确的投资回报。今天，市场营销人员深知，如果互动式营销决策是基于数据驱动的并且能够定位到合适的受众，那么他们将能够“从有限的广告支出中实现更大的价值”。对于广告主和广告商而言，互动广告的近实时可视性量化指标已经带来了可见的回报，为双方带来了商业利益的良性循环。
广告主和广告商充分利用适当的解决方案来优化互动广告营收的时机已经成熟。网络时代的消费者将更多的时间花费在网络媒体上。要实现互动广告的最大价值，广告主需要将消费者行为与所观看的广告匹配起来，而为此面对的挑战很多：互动渠道分析经常分散在互相独立的系统中，缺少集成；WEB分析可能只能分析现场活动数据，与其他客户互动渠道没有联系；最后点击（last-click）分析工具则着重强调最终用户的最近行为，而实际上，购买决策是基于一定时间内通过多种媒体渠道建立的一系列印象做出的。
要想衡量（并理解和利用）这些在线营销活动结果，从而进一步确定投资回报需要追踪各种客户互动过程、售前活动以及销售活动，直到对应到每个广告、电子邮件投放或搜索关键词。
证实广告效果的潜在价值何在？
媒体企业最重要的资产就是与广告主的关系，通过展示媒体效果全方位视图可以更好地做到这一点。 整合针对每一种消费者行为详细信息并根据实时的消费者互动过程不断更新这些超细分的行为特征档案，广告活动能够更细致地在合适的时间通过合适的渠道匹配到合适的人。这种结果可以被记录，并证明这种方法的市场价值。
分析师估计，由于将错误的广告提供给错误的消费者，每年美国广告行业浪费的金额约有1000亿美元。基于行为的超细分方法能够让广告主更精确地进行受众定位并测量其效果、验证其有效性，从而避免浪费。同时，广告商则可以通过提供有说服力的效果数据实现广告销售的营收最大化。具体有以下几个方面：
1.提高营销绩效――按照投入组合方式管理市场营销活动，对所有可测量的渠道/媒体（搜索、显示、呼入被动销售、电子邮件、电视等）,进行投资回报分析，从而可以优化营销支出；通过高级分析预测广告支出的投资回报，从而可以投资到赢利潜力最大的销售渠道。
2.理解并优化媒体组合――根据渠道预测并测量最优的营销活动组合；使用分析建模技术衡量哪些渠道带来最大的营收并理解为什么会这样；不断优化渠道组合来实现营收最大化并降低成本。
提高受众到客户的转化率
有了详细的分析，营销人员现在可以通过多种绩效杠杆来推动总体回报的提升。一个简单的例子是致力于实现受众（访客）增加10%、潜在消费者到实际客户的转化率提高10%以及平均购买额度提高10%。所有这些目标都是可实现的，其累积起来的总效果将会使总体回报提高30%多。
详细的分析能够为营销人员提供更强大的能力，使他们能够在销售过程中测试更多的营收杠杆，从而提供更相关的广告来吸引更多的访客、创建更个性化的访问内容来提高成交率、并通过更准确的附加销售信息来提高客户采购额。
Web智能与企业系统的集成
目前无论是来自在线、电子邮件还是手机的大多数互动渠道数据都隔离在分离系统中。与此相对比，有些企业已经在其他战略和运营领域部署并应用了基于企业级数据仓库的商业智能，这些企业在采用集成Web智能方面具有相当的优势。企业级数据仓库提供了一种集成的方法来将所有互动渠道数据和对话数据整合起来，这样，无论是通过什么渠道，营销人员每次在与客户互动时都可以进行更为积极、有效且与客户密切相关的会话。
集成Web智能将Web分析功能与企业级数据仓库结合起来，构成一种威力强大的新型市场营销工具。由于能够随时随地访问统一管理的互动营销数据，企业能够更为全面地掌握最终用户的行为特征，从而大大提高通过所有渠道进行的营销活动的效率和效力。
通过将详细的Web行为与其他在线数据（如显示、搜索、电子邮件、Blog）以及来自呼叫中心、收费台以及零售店的离线数据整合起来，企业对于自己的客户、产品、品牌以及市场能够有更为深入的了解。采用先进的数据分析解决方案和领先的商业智能工具能够在不可复制的自有客户数据基础上建立新的竞争优势。
根据最终用户的在线活动，能够对客户的行为和偏好有更好的了解，因此广告主有机会达到前所未有的精度。这样做的结果是受众质量将会更快速地成为新媒体渠道价值的衡量指标。
广告数据分析报告范文5
前天，在北京一场“智慧营销峰会”上，腾讯正式公布了其社会化营销平台，宣称揭开了“大数据”转向广告层面变现的序幕。
腾讯公布了一组数据：基于QQ空间和朋友社区的广告系统的日流量已达几十亿，即时通讯活跃账户数超过7亿，QQ空间活跃账户数达5.5亿。这意味着，腾讯开放的社交网络日流量超过几十亿。
但是，与海外社交网络巨头Facebook相比，腾讯的收入结构有些失衡，90%来自个人用户付费业务。而Facebook85%的收入则来自广告。
看来，马化腾已经到了为腾讯讲新故事的时刻。腾讯网络媒体系统总裁刘胜义说，此次变革，也伴随着网络媒体、广告产品及腾讯营销方法论的全面升级，预计未来将诞生一个不亚于搜索引擎的市场。
与其说社会化营销平台，不如说腾讯开始从“大数据”转向广告变现。
事实上，今年以来，它已全面启动社会化战略：一方面展开腾讯社会化媒体和社交网络的内容融合，通过腾讯网、视频、微博、QQ空间等平台的改造与融合，增强社交价值。
其广告产品和营销平台已随之变化。腾讯网媒广告平台产品部助理总经理刘曜说，在新营销平台用户管理界面上，广告主能清晰了解自己的粉丝群体特征，通过分析海量数据，可将用户进行精确分类，实现广告的精准匹配。
不过用户数据是敏感信息。腾讯的方案是，不给客户直接提供用户数据，而给用户加标签或“画像”，只清楚说明用户是怎样一群人。
腾讯高级副总裁汤道生说，社交广告不会干巴巴独自推广信息，用户看到的不纯粹是广告，而是社交动态，广告点击率会大幅提升，成本则显著下降。
腾讯称，其社交广告点击成本低于业内平均40%；注册成本平均低于目前的60%。而日引流上则达百万以上。
此外，腾讯还开放API给广告主和第三方，用于数据分析和企业营销平台管理。
目前，QQ空间开放平台、微博微空间已先行一步打通，并为第三方广告主提供开放式营销服务，后者的社交广告可在QQ空间和微博同时投放，还可选择链接到企业微空间，或QQ认证空间。
对广告主而言，功能上可实现内容、权限、用户管理后台互通；而商业化、互动活动、社交广告则实现显示互动。
以购物分享社区美丽说、蘑菇街为例。它们已通过社交广告实现精准营销，用户注册成本低于传统渠道50%，低于搜索引擎80%。
但刘胜义坦言，中国社交广告只是刚开始，目前人均产生的广告价值不高，在ARPU值上腾讯有很大提升空间。
接下来腾讯各媒体产品将进行升级。腾讯网将向社交集成、产品智能、资讯交互发展，微博将走向智能化、内容简约化，视频则朝移动化和社会化发展。
《公众风潮：互联网海啸》作者乔希·贝诺夫表示，中国消费者社会化生活时间更加碎片化，社会化媒体还没有出现Facebook或Twitter那样一家独大局面，更需整合和跨平台发展。
Facebook、Twitter重构着全球广告业。马化腾前不久公开表示，Fecabook根据社交行为将人划分，可针对不同属性做广告，这是一个没有挖掘的宝藏。
Facebook确实充满诱惑力。数据显示，2011年其营收为37.1亿美元，85%来自于广告，净利10亿美元。eMarkter预测，今年全球将有14.3亿社交网络用户，同比增长19.2%。
腾讯90%的营收来自用户付费，如能成功复制Facebook模式，不亚于再造一个腾讯。
bShare2012年第一季社会化平台数据报告显示，腾讯微博首超新浪微博，已成QQ空间外国内第二大分享平台。
对手也在移动。新浪微博商业化进程正在加速，已发出一份几乎涵盖所有广告位的明确报价。它将在本季推出基于用户资料和兴趣研发的精准广告系统；下半年推出针对中小企业及其他小客户的自助广告系统，并上线基于应用的移动终端广告系统。
马化腾到达“新大陆”还有不短距离。眼下他需要将转型故事向公众尤其资本市场讲得美好些。因为，腾讯的估值似乎被低估了。此前，瑞信给其社交网络的估值是170亿美元，占总体估值的38%。
而它的路障还在。封闭、垄断的印记至今未能消除。半年来，网易、艾睦等企业对它频发抄袭质疑。(来源：《第一财经日报》文：刘佳)
《全球社会化媒体营销行业研究报告》
广告数据分析报告范文6
然而，利用智能手机和平板电脑应用赚钱并不是一件容易的事，因此才会有那么多应用货币化会议、质量和信誉顾问以及试图帮助其他公司利用应用赚钱的平台公司的出现。
但是苹果在6月份表示，自App Store在2008年推出以来，它已经向iOS应用开发者支付了100亿美元的分成收入，按照苹果从应用销售收入中提取30%的收入来计算，这是否意味着Android、Windows Phone和黑莓的应用销售收入总额达到了9860亿美元呢？
当然，App Annie所说的规模并非收入。它说的是iOS和Android平台上收入最高的100家应用出版商中的37家上市公司的市值总和。
那37家上市公司包括苹果、微软、迪斯尼和时代华纳，它们的市值达到了8416亿美元。因此，应用经济的规模目前还达不到1万亿美元。
有证据表明，从行业的水平上来说，应用创造的收入正在强劲增长。App Annie称，App Store和Google Play的毛收入在过去一年里增加了一倍多。苹果和谷歌(微博)各自的数据也反映了这一点。
苹果花了4年的时间才让它支付给应用开发者的分成收入达到50亿美元，但是第二个50亿美元的分成收入只花了1年的时间就实现了。与此同时，谷歌首席执行官拉里佩奇(Larry Page)在本周召开的财报分析师电话会议上表示：“我们今年已经支付给Android开发者的应用销售分成收入比去年一年支付的分成收入都要多。”
佩奇并没有透露公司支付给开发者的具体分成收入为多少，但是利用苹果提供的数据(500亿应用下载量和100亿美元分成收入)计算可知，包括免费应用在内的所有iOS应用的平均售价大约为0.29美元。
另一家移动分析公司Flurry也了自己的研究报告，从中可以看出应用平均售价的变化趋势。Flurry的研究报告得出的很多结论都是合理的，但是从数据更新的角度来说，新的研究报告仍然是有用的。
Flurry称，现在90%的iOS应用是免费的，这一比例高于去年同期的84%；另外6%的应用的售价为0.99美元。
Flurry还估计Android应用的平均售价为0.06美元，这其中也包括了免费应用。iPhone应用的平均售价为0.19美元，iPad应用的平均售价为0.50美元。
有人也许会说，这说明了内容正在向着免费化的方向发展；然而Flurry并不这样看，它认为这是客户选择的结果，即人们想要免费应用的决心很大，超过了他们想要优质、无广告的应用的决心。
通过这些数据还可以得出另一个结论，那就是广告也许会成为开发者利用应用赚钱的一个重要元素。
Flurry称：“虽然消费者也许不喜欢应用内广告，但是他们的行为表明他们愿意以接受广告来换取免费的内容，这一点就象无线电、电视机和网络在过去的几十年里的发展情况一样。照此来看，关于应用是否应该预装内容的争论基本上已经结束了。”
Flurry称：“某些特殊应用的开发者也许能够通过付费下载来获利，游戏类应用有时也能通过应用内购物获得重要的收入，但是由于消费者不愿意为大多数应用付费，大多数应用开发者不得不利用其它方法来创收。应用内广告似乎就是在可预见的未来里应用获利的主要途径。因此，我们相信现在应该将研究和讨论的重点从应用内是否应该有广告转向如何让应用内的广告尽可能有趣以及与消费者相关，而且还可以让广告商和微软尽可能获得更高的效率。”
需要说明的是，除了分析工具之外，Flurry还经营着一个名为AppCircle的移动广告网络。因此，它很有兴趣去讨论移动广告的重要性。
不管怎么说，估算应用市场的总体价值都是没什么意义的。应用下载和应用内购物产生的开支是可以跟踪或至少是可以估算出来的，另外，虽然大多数关于广告开支的预测并没有将应用内广告和移动网站广告的开支区分开，但是关于移动广告开支的预测确实是很多的。
但是应用的价值通常体现在别的地方。多少人会为了能够在平板电脑上观看电影而注册了Netflix服务？在Spotify的600万注册用户中，有多少人是因为想通过其移动应用听音乐而购买了价格为9.99美元的包月服务？金融时报的包月服务呢？微软Office 365的包月服务呢？还有eBay预计它能通过其移动应用和网站在2013年卖出价值200亿美元的产品。
我们将看到更多关于应用的统计数据，但是这些应用的真正价值通常只有当它们成为更多数字服务的一个组成部分时才能体现出来。根据用户需求的不同，那些数字服务会出现在各种设备和平台之上。
以后，关于应用的研究将减少对应用市场规模的关注，而是集中在智能手机和平板电脑将如何为音乐、娱乐和游戏乃至医疗保健和专业服务等各个行业创造价值上面。(来源:腾讯科技 编选：)
