广告中的数据与可靠性,数据可靠性高不?

1。到达率到达率，即看过所有消费者投放的广告的人的比例。到达率是第一个重要指标，因为消费者看到广告越多，消费者受广告影响购买产品的人可能就越多。影响到达率的主要因素有媒体、投放时间、投放频率。因此，到达率往往被用来评价媒体投放效果。衡量到达率最简单的方法就是让消费者再看一遍广告，问他们是否在某个媒体上看过。

二是记忆率，即在没有任何提示的情况下，能回忆起一则广告的所有消费者的比例。广告只有被记住了，才能最大程度的影响消费者的购买。现代社会，消费者每天都会看到无数的广告，很多广告看完就转瞬即逝，消费者也就全忘了。阅读它们是没有用的。影响广告记忆率的是广告创意水平。广告创意越好，消费者看到广告后就越有可能记住广告的内容和推广的品牌。

数据的准确性无非是两个方面:1。数据源本身是准确的；2.使用数据源的逻辑是准确的。1.至于数据源本身的质量，数据分析师接触到的数据基本都是经过数据清洗和仓库建模后的数据。换句话说，已经是处理过的数据，已经在数据链的下游。所以数据精度在仓库层面更有保证。数据分析师需要做的是根据自己的商业嗅觉去验证数据。找出数据中是否存在异常数据。2.对于计算逻辑，可以分为对数据表逻辑和清洗规则的理解，以及自算指标的准确性。具体来说，1)要清楚用来保证取对数据的数据表的逻辑和清理规则；

我做sdk还不到一个月，视频部分还没做好。然后领导说让我做深度链接广告api，让我开发确定api和sdk交互的参数，确定api和广告主的交互流程，包括数据追踪。国内没有专门做深度链接的api，但是大部分都不是只做深度链接，虽然有些sdk，广点通，穿山甲都有深度链接。重点不在api。百度有一个包含深度链接的api，但不是cpa，不按效果收费。

虽然我只是一个移动终端，领导给我的任务和我的职责不太合适，但我还是做了，觉得还可以，就贴出来分享了。这是与sdk交互时需要传递的参数:这是整个流程图。2.4如果广告主不支持调整api实时报告效果，而是在一天的汇总后分发数据，也可以省略2.4。在我们得到汇总数据后，我们可以将其与sdk报告的数据进行比较。我们的api连接了多个广告主和多个SDK，每个流程都是这样的。

从真实性来说，uv才是真正的用户，而ip只是一个地址段。首先要看的是uv和ip的比例。uv大于ip是正常的，但是如果ip大于uv，而且这个数据经常是这样的，就需要注意了，很可能是被一个假蜘蛛采集或者访问了。其次，看uv与pv的比值。如果uv和pv的比例接近1:1，那么网站质量就很差。通常UV: PV的比例和网站的跳出率是一样的。比例越小，跳出率越大，说明网站内容差。

当然，大部分网站的用户来源是百度，但部分行业有一半用户来自360等搜索引擎，尤其是用户群体倾向于老年用户。当你不了解一个行业的时候，来源搜索引擎的比例可以帮助你了解网站用户的比例，然后根据这个比例调整网站和广告投放的模式。搜索关键词的来源是统计用户搜索哪些关键词进入网站，然后根据关键词调整首页和内页的关键词布局。

alcoa的原理是这样的:alcoa原理是用来评价数据可靠性的一个基本原理，它包括五个原理:可归属的、可传说的、同时代的、原始的、准确的。后来又补充了ALCOA原则，提出了CCEA原则，也叫ALCOA原则，即完整(全面性)、一致(一致性)、持久(持久性)和可得(可用性)。

如果数据管理符合上述原则，我们可以认为数据记录符合数据可靠性要求。可归属:应保存充分、准确的原始文件和测试记录，源数据应来源明确、时间一致、原始、准确、完整。源数据的修改应具有可追溯性，原始记录不应被掩盖。如有必要，应加以解释(例如，通过审计线索、评论等。).

广告的可靠性不高，但也不是完全不可靠，因为广告是为了推销产品，当然会有点夸张，但那是为了更好的达到广告效果。个人感觉广告的作用主要是发布信息，有些广告可信度很高，有些则是虚假的，会夸大产品的功能。因为“好事不出门，坏事传千里”，一个虚假广告对受众的负面影响是很大的。