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🗣 Wd提问: 关键词广告留存分析

🤖 Ai回答:
关键词广告留存分析（Keyword Advertising Retention Analysis）= 把“花了钱买来的流量”拆成“广告-关键词-用户”三层，看不同关键词带来的用户在后续 N 天/周/月里是否还继续活跃、付费或产生 GMV，从而判断：

1、哪些关键词只带来一次性点击，没有长期价值；
2、哪些关键词虽然贵，但用户粘性强，ROI 反而更高；
3、如何据此调整出价、预算、创意和落地页，让留存率高的词拿到更多量，让留存率低的词降价或停投。

下面给出一套可直接落地的分析框架、指标定义、SQL 模板和可视化示例。

一、数据准备
1、广告日志表 ad_log
ad_id, keyword, campaign, channel, click_time, cost, user_id, device_id, ip …
2、用户活跃表 user_active
user_id, event_date, event_type(visit/order/pay) …
3、用户属性表 user_profile
user_id, reg_date, first_keyword, first_channel, first_campaign …

二、核心指标
1、留存率（Retention Rate）
D1/D3/D7/D30 Retention = 当日新增且来自某关键词的用户中，第 N 天仍活跃的用户占比。
2、留存价值（Retained Value）
第 N 天留存用户产生的 GMV / 当日新增人数，衡量“留存用户”的货币化能力。
3、留存 ROI（Retained ROI）
第 N 天留存用户累计 GMV ÷ 当日关键词消耗。
4、留存衰减系数（Retention Decay）
用对数线性回归拟合留存曲线，斜率 b 越接近 0，衰减越慢。
5、关键词留存分档
把关键词按 D7 Retained ROI 分成 A/B/C 三档，用于后续自动出价或预算分配。

三、SQL 计算示例（MySQL/Presto 均可跑）
1、先算每个关键词每日新增人数
WITH new_user AS (
SELECT
keyword,
DATE(click_time) AS click_date,
user_id
FROM ad_log
WHERE is_first_click = 1 标记首次点击
GROUP BY keyword, DATE(click_time), user_id
),

2、算留存人数
retention AS (
SELECT
k.keyword,
k.click_date,
k.user_id,
DATE_DIFF('day', k.click_date, a.event_date) AS delta_day
FROM new_user k
JOIN user_active a
ON k.user_id = a.user_id
),

3、汇总
summary AS (
SELECT
keyword,
click_date,
COUNT(DISTINCT user_id) AS new_users,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN delta_day = 1 THEN user_id END) AS d1_retained,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN delta_day = 7 THEN user_id END) AS d7_retained,
SUM(CASE WHEN delta_day BETWEEN 0 AND 7 THEN order_value ELSE 0 END) AS d7_gmv
FROM retention
GROUP BY keyword, click_date
)

4、关联广告花费
SELECT
s.keyword,
s.click_date,
s.new_users,
s.d1_retained / s.new_users AS d1_retention,
s.d7_retained / s.new_users AS d7_retention,
s.d7_gmv / ad.cost AS d7_retained_roi
FROM summary s
JOIN (
SELECT keyword, DATE(click_time) AS click_date, SUM(cost) AS cost
FROM ad_log
GROUP BY keyword, DATE(click_time)
) ad
ON s.keyword = ad.keyword AND s.click_date = ad.click_date;

四、可视化模板
1、关键词留存热力图
行：关键词，列：D1/D3/D7/D14/D30 留存率，颜色深浅表示高低。
2、留存曲线（Cohort Curve）
横轴：留存天数，纵轴：留存率；不同关键词用不同颜色。
3、留存价值散点
横轴：D7 留存率，纵轴：D7 Retained ROI；气泡大小 = 消耗；一眼看出“高留存高 ROI”明星词。
4、关键词留存分档仪表盘
A 档：D7 Retained ROI 1.5 且 D7 留存 30% → 提价 20%；
C 档：D7 Retained ROI < 0.5 或 D7 留存 < 10% → 降价 50% 或停投。

五、常见坑 & 解决方案
1、归因窗口过长
默认 7 天点击归因即可，避免 30 天窗口把自然量算进关键词。
2、首日回流作弊
看留存曲线 Day0-Day1 跳点，若 Day1 反而高于 Day0，多半是刷量，直接剔除。
3、样本量不足
关键词粒度太细会导致留存率抖动，用“关键词+匹配模式”或“关键词+创意”聚合后再看。
4、iOS SKAN 无法回传用户级数据
用 MMP（Adjust、Appsflyer）的 SKAN 留存模型或采用“Campaign-Level Retention”近似。

六、自动化落地（示例脚本）
1、每日凌晨跑 SQL → 生成 csv → 上传到 Airflow → 触发 Looker Studio 更新；
2、用 Google Ads Scripts / 腾讯 AMS API 读取“关键词留存分档”表，自动改出价；
3、每月复盘：拉 90 天数据做留存衰减回归，更新 A/B/C 档阈值。

一句话总结
关键词广告留存分析 = 用“留存”这把尺子，把 SEM 从“买点击”升级为“买长期价值”，让每一分预算都花在能带来回头客的关键词上。

Ai作答

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