头条CPA效果大调查，90%的人都忽略了这个问题！

一个朋友，见面就诉苦：

“最近真是糟心啊！给客户做的今日头条CPA，效果稳定成本可控…”

“好事啊！”

“问题就在这，报名的数据，好多没意向，要么就不接电话。money花出去，一个成交也没有！客户急眼了，万一把我打成残废怎么办？算不算工伤…”

他的一段话，倒是让我想起了上周宋星老师关于头条流量的疑问和今日头条官方的解答。我们简单回顾一下整个事件：

7月18日，宋星老师在其公众号（互联网数据官）中发文：《今日头条投放没效果？可能不是你自己的问题！》，文中提出了宋老师一位朋友今日头条账户所出现的诡异的数据现象，例如点击热点过于集中、凌晨突发流量高峰等等。

原文大致内容如下：

写在前面：这篇文章只是描述我遇到的问题，不涉及任何价值观判断。

最近我的一个教育领域的朋友的公司，发现了一些“不寻常”的事情。

在今年6月7日左右，之前跑得好好的今日头条流量，忽然完全没有量了。准确说，应该是流量还有，只是突然就没有转化了。

具体的现象是这样的：

朋友的公司是在今日头条上投放信息流广告，点击之后，进入自己的落地页，且是单页面推广。在出现问题之前，流量的转化一天大概30个左右，出现问题之后，流量的转化直接缩减到3个，然后变成了0。是的，你没看错，变成了0。

所有人都惊了，大家认为一定是电商6·18大促造成的——尽管没有什么依据。于是继续保持投放，做一些创意的优化，希望6·18之后，一切慢慢的能够好转回来。但令人失望的是，从此以后这流量便没有好转过。

数据细分发现两个怪异的现象：

1、凌晨4点爆发流量高峰；

2、页面点击热力图过于集中；

3、安卓流量奇高。

如下图：

7月21日，针对宋老师提出的疑问，今日头条官方通过公众号“头条营销观察”发文解答：《今日头条广告投放效果到底怎样？这篇文章让你了解得更全面》，文中对于热力图过于集中及凌晨流量高峰的原因做出了相应的排查和解释。

1、选择了加速投放，导致预算集中消耗，流量从当日凌晨4点开始攀升（符合移动端流量分布曲线），后台统计显示该广告点击率高于均值20%，广告竞争力较强，广告预算在13日早上8点前很快消耗完毕。

2、Ptengine热力图：通过拖动热力图滑块，发现点击不仅仅只在这三个区域，其他区域也有点击行为，头条基于广告主的落地页日志，对落地页访问IP与头条点击IP进行匹配，发现用户访问基本上来自于头条，不存在异常流量。

头条并表示，将继续配合排查，解决宋老师提出的问题。

7月22日，宋老师发文感谢头条，并追问：

1、热力图

在头条的官方说明中，这个热图是这样的：

而默认打开的热图是这样的：

为什么有这样的差异呢？主要在这里（见红框中）：

当红框中的按钮往左拖动的时候，热图会倾向于把凡是有点击的地方，都用更深的颜色表现出来，也就是说，这时热图的显示会缩小每个位置上实际点击数量的差异。

比如，我稍微把拖动条往左边拖动到中间的位置，请大家看截图：

是不是比之前的颜色深了一些？

如果我继续拖动，是不是更深了一些？

只有当我把这个条拖到最左边的时候，才会出现头条说明中的情况，请大家看：

因此，只有把滚动条拖动到最左边这一特定位置，才会出现这一到处都有点击的情况。

就这个问题，我也咨询了第三方工具方Ptmind，为什么要设置这样的热图展示方式。对方的回答是，这样做，主要是让用户能够知道哪里出现了点击，但是拖到最左边的这种方式就不能再展示出不同位置上点击数量的相对差异了。

这意味着，虽然其他地方也有点击量，但是跟集中在那三处的点击量的数量上的差异，是完全不能相提并论的。所以数量较大的点击都集中在三点上，仍然是一个很值得关注的异常。

2、凌晨流量高峰

按照一般意义上的夜间流量，凌晨3点4点左右，都是人们睡眠最深的时候。按照流量的趋势，应该是从凌晨0点最高，到3、4点左右降到流量最少。这样才比较符合“流量分布曲线”。

而这个案例中，是反过来，流量到了3、4点开始激增。这确实有些令人疑惑。

但是，我也想指出，头条的广告工作方式，不是普通的广告资源分配方式，理论上是按照人群、兴趣所进行的背后有复杂算法的流量分配。因此，可能也不排除在这个时间段后台算法认为这时非常值得投放。所以，感觉异常，但仍然可能是很合理的，只是需要有合理的解释。但似乎“符合移动端流量分布曲线”不是一个很明确的解释。

同时，宋老师也很感谢头条的辛苦和付出，以及坦诚解决问题的态度，并且会一同继续跟进。

以上就是整个事情的全部过程。

我们回到文章开头提到的那位朋友的问题上，先不考虑热力图和凌晨流量高峰，小编想从CPA获得的有效数据下手。

为什么那些人报了名，却又说没意向或者干脆不接电话呢？

当然，这已经是平台之外的层级，看起来好像跟推广阶段没有太大的联系，影响后续转化的因素，无非有以下几种原因：

1、客服跟进时效和频次；

2、客服沟通能力；

3、活动内容，包含价格、周期、品质、服务等等；

4、用户自主考虑选择；

……

以上均是后续跟进的影响因素，而常被我们忽略的一点是：数据源头。

于是我们着手研究起有效数据。

经过排查发现以下2个问题：

1、大多没意向或者不接电话的，留的名字都是X女士/X男士；

2、X女士/X男士占整个有效数据的10%左右；

他们为什么要留这样的称呼？出于个人习惯？

这样的数据占比算是正常的吗？

带着这样的疑问，我们继续调查了其他几个朋友CPA得来的有效数据，发现了同样的问题：

1、或多或少的都会出现一些X女士/X男士，平均占比在10%。其中，效果较好的账户占比稍微低一些，效果较差的账户占比相对高一些；

2、有效报名电话的号码归属地，经查询，和后台定向地域一致，无异常；

3、除了自称X女士/X男士之外，还有少部分自称X小姐/X先生；

4、这些人共同的特点是，没意向，再考虑考虑，甚至，不接电话。

本文没有任何感情色彩、偏见和可以抹黑的意思，只想问问大家，是否有遇到类似的经历，我们一起探讨研究解决办法。