四步解读SEM账户如何做数据分析
四步法:分析账户整体数据趋势->通过2/8原则选择优化样本->通过四象限法确定优化方向->对应漏斗分析优化因素。
一、分析账户整体数据趋势
1.按推广时间&周期整理好三个基础数据:消费、点击量和展现量;
2.对应查看平均点击价格CPC和点击率CTR的趋势;
3.找到波峰波谷出现的时间点,并分析其出现的原因;
4.良好的数据表现应该是CTR呈上升趋势,CPC呈下降趋势。
二、通过2/8原则选择优化样本
1.选定分析数据波动时间段;
2.选择消费占比80%的数据:20%的关键词占了账户总消费的80%,则需要把这20%的关键词找出来。①对于小型账户,可以一个关键词一个关键词全面进行分析;②对于大型账户,利用2/8法则找到矛盾点。需抓主要矛盾,按照推广计划和单元,选择主要分析样本。
三、通过四象限法确定优化方向
Ⅰ象限>高转化高消费:通用词或产品词居多,优化方向:提升关键词质量度,同时提高网站咨询和线下成单率。
Ⅱ象限>高转化低消费:品牌词和企业自身主营业务词,将此象限关键词作为种子词,进行拓词,测试并挖掘出更多优质关键词。另外可拓宽低成本关键词匹配模式,获得更多展现机会。
Ⅲ象限>低转化低消费:放低处理的优先级,先解决其它象限的问题,或尝试短期内放弃低转化低成本而测试转化量提高的方法。从此类词中继续划分子象限,按照2>1>3>4的顺序,漏斗全程调整。
Ⅳ象限>低转化高消费:此类词竞争大,成本高,常亏损,可先尝试降低成本往Ⅰ象限靠。优化后仍无起色则可暂停或删除。
四、对应漏斗分析优化因素
1.展现量影响因素:①账户方面:查看预算、地域、时段、账户结构是否存在不合理;②关键词方面:有消费关键词数量少,关键词类型较窄,需拓词,关键词匹配限制,关键词排名过于靠后(质量度或出价较低)等。
2.点击量影响因素:①账户方面:结构不合理;②关键词方面:排名位置不好(质量度或出价较低);③创意方面:相关性不好,吸引力不够。
步骤1-下载报告
步骤2-数据筛选
步骤3-数据下钻,定位原因
3.访问量影响因素:①访问URL打开速度有问题;②创意与目标页面相关性差;③网站吸引力不够。
测试1-尝试调整创意
测试2-访问URL的更换
测试3-调整网站结构或内容
4.咨询量影响因素:①网站建设方面:充分研究浏览者的兴趣、行为和习惯,保证网站的:美观性/专业性/互动性;②物料选择方面:选择跟潜在客户需求相关的关键词,围绕企业的业务及核心优势撰写创意。
5.订单量影响因素:①客服团队专业知识、沟通技巧、营销意识;②网站订单转化路径;③产品价格,公司经营,售后等方面。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28