具体描述
本书的内容可分为3大部分：
基础部分（第1～3章和第8章），介绍了广告优化中的统计学思想和基本原理，为后文讲述数据分析方法论打好基础。在最后一章对互联网广告商业生态进行阐述，关于广告优化师如何实现个人精进成长有所分享。
应用部分（第4～7章除案例部分），以移动广告市场上3大主流广告类型为例，分别阐述不同广告类型的流量特点、优化难点，并提出一些创新性的数据分析方法论。另外对于多广告推广渠道的综合效果评估和统筹优化也做了深入讲解。
实例部分（第4～7章案例部分），通过对4个具有代表性的广告优化项目的案例讲解，让读者了解广告数据定量分析和效果优化的完整流程。
作者简介
齐云涧（Trunman Qi） 资深广告优化师和数据分析专家，国内最早参与应用商店广告优化研究的专家之一，百度认证的资深营销顾问。 曾任职于致维科技、量化派等细分行业知名企业，服务过百度、腾讯、阿里、字节跳动、美团、网易、携程、小米、领英、陌陌、58同城、启德教育等多家广告主，管理广告预算累计上亿元。参与翻译专业书籍《谷歌分析宝典》，撰写过多篇广告数据分析和效果优化的文章，在业内广泛传播。
目录信息
前言
第1章 广告优化中的统计学1
1.1 统计学：用一句话解释它是什么1
1.2 学会运用统计：读者的目标2
1.2.1 理解统计学术语2
1.2.2 掌握科学的数据分析方法论2
1.2.3 理解什么地方可能出差错3
1.3 统计学的主要思想4
1.3.1 随机性和规律性4
1.3.2 规律性中的随机性5
1.3.3 概率：什么是机会6
1.3.4 变量和值6
1.3.5 常数7
1.4 统计学和广告优化的关系7
1.5 广告数据定量分析的主要理念9
1.5.1 目的性Purpose9
1.5.2 有限性Limited10
1.5.3 相关性Correlation12
1.5.4 抽样性Sampling14
1.5.5 显著性Significance15
1.6 本章小结15
第2章 广告数据分析中的统计学原理16
2.1 抽样：总体、样本和误差16
2.2 概率20
2.3 概率分布21
2.3.1 正态分布21
2.3.2 标准正态分布23
2.3.3 中心极限定理24
2.4 统计推断：估计25
2.4.1 估计：用样本数据预估总体25
2.4.2 区间估计25
2.4.3 总体比例的置信区间27
2.4.4 总体均值的置信区间28
2.5 统计推断：假设检验31
2.5.1 简单好用的p值31
2.5.2 两个总体比例之差的显著性检验32
2.5.3 两个总体均值之差的显著性检验36
2.6 变量间关系37
2.7 自变量和因变量之间的关系38
2.8 两个数值型变量的关系39
2.8.1 相关分析39
2.8.2 回归分析43
2.9 分类型变量和数值型变量的关系46
2.10 本章小结51
第3章 广告数据的描述：图表52
3.1 初阶：维度和指标52
3.1.1 看分布53
3.1.2 看趋势56
3.1.3 多维度和指标交叉61
3.1.4 看相关64
3.2 进阶：用户行为洞察66
3.2.1 漏斗图66
3.2.2 用户行为路径图69
3.3 本章小结71
第4章 SEM广告数据分析72
4.1 认识SEM广告72
4.1.1 SEM广告发展现状72
4.1.2 SEM推广渠道的特点74
4.1.3 SEM广告数据分析痛点76
4.2 SEM广告数据分析关键指标解读81
4.2.1 CPC81
4.2.2 CTR83
4.2.3 质量度85
4.2.4 平均排名86
4.3 SEM数据分析方法论88
4.3.1 帕累托法则88
4.3.2 四象限分析89
4.3.3 显著性检验91
4.3.4 关键词评分体系94
4.4 案例：某招聘网站的百度SEM广告优化101
4.4.1 项目背景101
4.4.2 优化难点104
4.4.3 优化思路106
4.4.4 优化执行107
4.4.5 效果评估112
4.5 本章小结114
第5章 信息流广告数据分析115
5.1 认识信息流广告115
5.1.1 信息流广告发展现状115
5.1.2 信息流推广渠道的特点118
5.1.3 信息流广告数据分析痛点119
5.2 信息流广告数据分析关键指标解读124
5.2.1 ECPM和CTR124
5.2.2 用户画像和广告定向128
5.3 信息流广告数据分析方法论131
5.3.1 A/B测试131
5.3.2 朴素贝叶斯算法—优化广告定向137
5.3.3 创意定量化的解决思路142
5.4 案例：某金融App的今日头条信息流广告优化146
5.4.1 项目背景146
5.4.2 优化难点147
5.4.3 优化思路148
5.4.4 优化执行148
5.4.5 效果评估155
5.5 本章小结156
第6章 应用商店广告数据分析157
6.1 认识应用商店广告157
6.1.1 应用商店广告的发展现状157
6.1.2 应用商店推广渠道的特点160
6.1.3 应用商店的几大核心广告资源介绍162
6.1.4 应用商店广告数据分析痛点164
6.2 应用商店广告数据分析关键指标解读171
6.2.1 自然量171
6.2.2 CPA175
6.2.3 ROI178
6.2.4 各广告位流量配比180
6.3 应用商店广告数据分析方法论181
6.3.1 相关性分析181
6.3.2 线性回归分析185
6.3.3 显著性检验分析193
6.4 案例：某生活消费App在小米应用商店渠道的广告优化196
6.4.1 项目背景196
6.4.2 优化难点199
6.4.3 优化思路200
6.4.4 优化执行201
6.4.5 效果评估210
6.5 本章小结212
第7章 多广告推广渠道的统筹优化213
7.1 多渠道广告统筹优化的现状213
7.2 多渠道广告数据分析方法论：综合效果评分模型215
7.3 案例：某金融App在多广告渠道的统筹优化217
7.3.1 项目背景217
7.3.2 优化思路和执行217
7.3.3 效果评估226
7.4 本章小结227
第8章 广告优化的未来会好吗228
8.1 广告业内的3种角色228
8.1.1 角色期待229
8.1.2 角色冲突与认知偏差233
8.1.3 囚徒困境234
8.2 广告优化的作用237
8.2.1 广告优化的边界237
8.2.2 广告优化的展望238
8.2.3 广告优化师的精进之道：内部创业者238
8.3 本章小结240
· · · · · · (收起)
读后感
在朋友那试读了几页，真的是满满干货，不但有硬核优化流，有统计理论和广告优化方法论，更有案例实操讲解，完全不是那些宣扬优化技巧的垃圾文章可以比拟的，正好京东做活动，多买几本送客户，非常感谢作者的分享，不愧是大师级人物写的书，热烈推荐，再次感谢云涧先生将多年的...
在朋友那试读了几页，真的是满满干货，不但有硬核优化流，有统计理论和广告优化方法论，更有案例实操讲解，完全不是那些宣扬优化技巧的垃圾文章可以比拟的，正好京东做活动，多买几本送客户，非常感谢作者的分享，不愧是大师级人物写的书，热烈推荐，再次感谢云涧先生将多年的...
在朋友那试读了几页，真的是满满干货，不但有硬核优化流，有统计理论和广告优化方法论，更有案例实操讲解，完全不是那些宣扬优化技巧的垃圾文章可以比拟的，正好京东做活动，多买几本送客户，非常感谢作者的分享，不愧是大师级人物写的书，热烈推荐，再次感谢云涧先生将多年的...
在朋友那试读了几页，真的是满满干货，不但有硬核优化流，有统计理论和广告优化方法论，更有案例实操讲解，完全不是那些宣扬优化技巧的垃圾文章可以比拟的，正好京东做活动，多买几本送客户，非常感谢作者的分享，不愧是大师级人物写的书，热烈推荐，再次感谢云涧先生将多年的...
在朋友那试读了几页，真的是满满干货，不但有硬核优化流，有统计理论和广告优化方法论，更有案例实操讲解，完全不是那些宣扬优化技巧的垃圾文章可以比拟的，正好京东做活动，多买几本送客户，非常感谢作者的分享，不愧是大师级人物写的书，热烈推荐，再次感谢云涧先生将多年的...
用户评价
我一直认为，广告优化最终比拼的还是对数据的理解和运用能力，而《广告数据定量分析：如何成为一位厉害的广告优化师》这本书，恰恰是系统性地解决了这个核心问题。我之前看过的很多关于广告优化的书籍，通常都停留在如何设置广告、如何调整出价等操作层面，对于如何深度挖掘数据背后的价值，讲解得相对比较少。而这本书，从书名就点明了“定量分析”的重要性，这一点非常打动我。我希望通过这本书，能够更深入地理解各种广告数据的含义，例如CTR、CPC、CPA、ROI等等，以及它们之间如何相互关联，如何通过这些数据来评估广告活动的效果，甚至预测未来的趋势。这本书的讲解方式，让我觉得非常系统和有条理，它似乎能够带领我一步一步地建立起一套科学的数据分析框架。我期待这本书能够帮助我从一个“操作者”转变为一个“分析师”，用更科学、更精准的方法来指导我的广告优化工作，最终实现广告效益的最大化。
坦白说，我一开始被这本书吸引，纯粹是因为它直击“广告数据定量分析”这个核心痛点。我从事广告行业已经有几年了，虽然也接触过不少数据，但总感觉自己停留在浅层理解，很多时候是凭经验和直觉在做判断，效果嘛，只能说是时好时坏，不稳定。看到这本书的名字，我立刻就想到了自己需要提升的正是这方面的能力。在阅读了一些章节后，我的感觉是，这本书的作者对广告数据有着非常深刻的洞察，他不仅仅是罗列数据指标，而是告诉你这些数据背后代表着什么，应该如何去解读，如何通过这些数据去发现问题的根源，以及如何制定更有效的解决方案。我特别欣赏书中那种抽丝剥茧般的分析过程，把一些看似复杂的数据关系，解释得清晰易懂。我已经开始在工作中尝试运用书中的一些方法论，虽然还在摸索阶段，但已经能感受到数据分析带来的“清晰感”。我非常看好这本书能够真正帮助我摆脱“数据盲区”，成为一个真正意义上的“数据驱动”的广告优化师。
我最近一直在寻找一本能够系统性提升我广告优化能力的书籍，特别是对于数据分析这块，我总觉得自己的功底还不够扎实。市面上很多关于广告优化的书，要么过于偏重理论，要么过于偏重实操技巧，很少有能够将两者完美结合，并且深入讲解数据分析背后的逻辑的。这本书的出现，让我眼前一亮。它不仅仅是一本技术指南，更像是一本思维训练手册。作者似乎非常擅长将复杂的概念拆解得非常透彻，而且案例也非常贴合实际，让我能够一边看一边思考，并且很容易就能联系到自己实际工作中遇到的问题。我尤其对书中关于“如何从数据中发现潜在机会”和“如何构建有效的A/B测试框架”的部分非常感兴趣。我总觉得，一个厉害的广告优化师，不应该仅仅是执行者，更应该是策略家，而数据分析正是成为策略家的基石。这本书如果能让我在这方面有所突破，那真是太有价值了。我非常期待能够通过这本书，真正做到“用数据说话”，让我的优化工作更加精准高效，也让我在团队中更具竞争力。
作为一名对广告数据分析充满好奇心的读者，我一直渴望找到一本能够系统性地讲解如何进行定量分析的书，并且能将这些分析方法有效地应用于广告优化的实践中。《广告数据定量分析：如何成为一位厉害的广告优化师》这本书，正是满足了我的这一需求。我之前接触过一些关于数据分析的书籍，但它们往往过于理论化，或者涉及的领域过于广泛，难以直接应用到广告优化领域。这本书的独特之处在于，它将定量分析的原理与广告优化的具体场景紧密结合，提供了大量切实可行的指导和案例。我尤其期待书中关于“如何从海量数据中提取有价值的信息”、“如何运用统计学方法来验证优化假设”、“如何通过数据可视化来更直观地展示优化成果”等内容的讲解。我相信，通过阅读这本书，我能够更好地理解广告数据的本质，掌握科学的分析方法，从而更有效地进行广告投放和优化，成为一名真正“厉害”的广告优化师。
这本书简直是为我量身定做的！作为一名刚入行不久的广告优化师，我常常感到力不从心，尤其是在面对海量数据时，总有一种抓不住重点的感觉。我之前尝试过一些网上的课程和零散的资料，但总觉得不成体系，学到的东西也比较零散。当我在书店偶然翻到这本《广告数据定量分析：如何成为一位厉害的广告优化师》，我的眼睛一下就亮了。书名直接点出了我的痛点——“定量分析”和“厉害的广告优化师”。我迫不及待地翻阅了几页，就被作者严谨的逻辑和清晰的讲解所吸引。虽然我还没来得及深入阅读，但仅仅从目录和开篇的一些章节来看，我就能感受到这本书的深度和广度。它似乎不仅仅是教你一些表面的操作技巧，而是从根本上剖析了广告数据的价值，以及如何通过科学的方法来解读和运用这些数据，从而做出更明智的优化决策。我非常期待这本书能够带领我走出数据迷雾，真正掌握广告优化的核心技能，让我的工作效率和效果都得到质的飞跃。我真的觉得，这本书的出现，对我来说就像是一盏指路明灯，让我对未来的职业发展充满了信心。
实操性高出预期
不错，非常实用
阅读中可以看出，作者用心对内容进行了编排，显现作者扎实的专业功底之时，亦看出其实践经验的丰富。无论对于初学者还是专精的从业者而言都是一部不错的枕边书。
像这样大方分享的人不多，虽然很烦别人总是讲方法论方法论，但其实是自己太粗糙了，可能是最开始跟业务人员混久了数据只求大概，能用手段策略达到目的就行。但在广告行业，因为数据的复杂性，那种毛毛躁躁的方法有些不适用了，也因此遇到了坎。好歹有数学基础也有一点方法论也有一些业务思考，才不至于看不明白才不至于看得空洞而无用。一天的阅读时光终究还是值得的。收获点：预估CTR、出价和实际单价差异、贝叶斯分类(用户特征概率)、显著性检验、异常值处理残差偏离值评估、多维度综合权重评估、对业务现状的思考。以及想念导师
除了456章比较干货，其它内容没啥意思
