分享:如何做SEM数据分析?工作核心与优化操作手段技巧!

简介:

  数据分析对于很多的SEMer来说都是一个必备的技术能力,但是很多在竞价中的朋友但又有点遥不可及,因为数据分析需要很多能力!如数据的挖掘能力、市场竞争的洞察能力、数据分析调整策略能力、数据决策方案执行能力等!今天搜客和大家谈谈SEM的数据分析。

  01

  【数据分析能力】

  一般数据分析的核心有哪些呢?

  首先来看一张数据分析核心的思维导图(此图仅供参考):

  02

  【SEM数据分析执行核心策略】

  通过这张思维导图我们可以看出一个SEM数据优化和执行人员都是用设置或先有数据来驱动优化调整策略的,一眼能看到设置、数据、优化是一体的:

  1、整个账户的把握、这个非常重要,一个火车火车头非常重要一样,是把握整个账户和优化的方向走向,账户的优化首先是账户的搭建体设置操作的每一个点是否到位,其次是账户的预算是如何配合账户或企业的投放力度结合的;

  2、关键词的执行策略,这里我们重点放在关键词的挖掘上面,特变是有价值的关键词的挖掘上非常重要,关键词的挖掘不是越多越好,而是通过一些技术和方法技巧收集分析出有价值的关键词来左右我们的用户或配合用户的需求疑问答疑等;

  3、设置与优化策略,这个我们可以直接来一张图,每一步的设置都必须到位;

  03

  【账户后台设置】

  SEM数据分析主要分析什么呢?

  下面我们来一张图片给大家展示一下!

  02

  【SEM数据分析核心工作】

  SEM核心工作一般就是如上图所示,

  第一、每日需要分析统计的数据包括:渠道关键词、消费点击量、访问转化、排位与匹配;

  05

  【数据统计模板】

  第二、每周需要分析是分科室、专题项目等重点来优化和调整了!一般包括:周报、创意分析、着陆页分析、小时报表等。

  04

  【数据分析整合数据统计】

  第三、每月数据或每季度每年等数据,一般这些数据主要是分析我们的大方向和方案和报告的,年度分析、半年项目情况等。

  数据收集了如何筛选呢?

  通过这样的方式来处理数据的!这是思路!

  效果表现不好的数据参考:

  条件1:访问数≥ 20 & 咨询转化率≤5%

  条件2:跳出率≥ 70%

  条件3:平均访问持续时间≤ 30s

  …

  效果表现良好的数据参考:

  条件1:访问数≥20 & 咨询转化率≥ 8%

  条件2:跳出率< 70%

  条件3:平均访问持续时间>30s

  …

  其实这些所有的数据都可以通过Vlookup处理,下面是函数的公式解读

  VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])在分地区建立计划的情况下,出现单元名相同的几率较大,可结合推广计划名一同匹配,

  公式的匹配规则:

  SUMIFS(sum_range,criteria_range1,criteria1, criteria_range2,criteria2)

  …

  好啦!今天就为大家分析到这!

      文章来源:搜客网络欢迎分享交流,转载请注明出处,谢谢!

目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
实战派教学:掌握Scikit-learn,轻松实现数据分析与机器学习模型优化!
【10月更文挑战第4天】Scikit-learn凭借高效、易用及全面性成为数据科学领域的首选工具,简化了数据预处理、模型训练与评估流程,并提供丰富算法库。本文通过实战教学,详细介绍Scikit-learn的基础入门、数据预处理、模型选择与训练、评估及调优等关键步骤,助你快速掌握并优化数据分析与机器学习模型。从环境搭建到参数调优,每一步都配有示例代码,便于理解和实践。
91 2
|
4月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
实时数据分析系统的构建与优化
【7月更文挑战第29天】实时数据分析系统的构建与优化是一个复杂而细致的过程,需要从需求分析、数据源确定、数据采集与传输、数据处理与分析、数据存储、数据可视化、系统部署与配置、监控与优化等多个方面进行综合考虑。通过选择合适的技术栈和优化策略,可以构建出高效、稳定的实时数据分析系统,为企业决策提供强有力的支持。
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
关于Python数据分析项目的简要概述:从CSV加载数据,执行数据预处理,进行数据探索,选择线性回归模型进行训练,评估模型性能并优化,最后结果解释与可视化。
【7月更文挑战第5天】这是一个关于Python数据分析项目的简要概述:从CSV加载数据,执行数据预处理(填充缺失值,处理异常值),进行数据探索(可视化和统计分析),选择线性回归模型进行训练,评估模型性能并优化,最后结果解释与可视化。此案例展示了数据科学的典型流程。
76 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
实战派教学:掌握Scikit-learn,轻松实现数据分析与机器学习模型优化!
【7月更文挑战第27天】在数据科学领域, Scikit-learn因高效易用成为首选工具。本文采用实战方式教授Scikit-learn的基础入门、数据预处理、模型选择与训练、评估及调优。首先需安装Scikit-learn (`pip install scikit-learn`) 并加载数据集(如Iris)。
47 0
|
6月前
|
数据挖掘 API
京东商品详情API:数据分析和挖掘以优化销售策略
商品关联分析:通过分析商品之间的关联规则,商家可以发现哪些商品经常一起被购买,从而制定捆绑销售或搭配销售策略,提高客单价和用户满意度。
|
6月前
|
SQL 数据采集 数据挖掘
构建高效的Python数据处理流水线:使用Pandas和NumPy优化数据分析任务
在数据科学和分析领域,Python一直是最受欢迎的编程语言之一。本文将介绍如何通过使用Pandas和NumPy库构建高效的数据处理流水线,从而加速数据分析任务的执行。我们将讨论如何优化数据加载、清洗、转换和分析的过程,以及如何利用这些库中的强大功能来提高代码的性能和可维护性。
|
人工智能 Cloud Native 大数据
构建高性能云原生大数据处理平台:融合人工智能优化数据分析流程
构建高性能云原生大数据处理平台:融合人工智能优化数据分析流程
446 0
|
6月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python和Pandas库优化数据分析流程
在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和个人决策的重要依据。Python作为一种强大且易于上手的编程语言,配合Pandas这一功能丰富的数据处理库,极大地简化了数据分析的流程。本文将探讨如何利用Python和Pandas库进行高效的数据清洗、转换、聚合以及可视化,从而优化数据分析的流程,提高数据分析的效率和准确性。
|
6月前
|
存储 数据可视化 算法
【数据分析与可视化】Scipy中的优化、数据拟合及稀疏矩阵处理(超详细 附源码)
【数据分析与可视化】Scipy中的优化、数据拟合及稀疏矩阵处理(超详细 附源码)
203 0
|
数据挖掘 关系型数据库 MySQL
MySQL中的WITH ROLLUP子句:优化数据分析与汇总
在MySQL中,优化数据查询和生成报表是至关重要的任务,WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用,以在结果中添加额外的行,显示分组的合计值。
485 0
MySQL中的WITH ROLLUP子句:优化数据分析与汇总
下一篇
无影云桌面