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    6大競價推廣常見問題解答
    發表日期:2022-10-28 10:12:42 游覽次數: 34091

    一切不以轉化為目的優化都是無用功,SEM推廣過于依賴單一渠道,是現在許多中小企業面臨的壁壘。不依靠數據分析為依據的賬戶調整,是盲目的。

    01 SEM推廣的核心

    如何理解SEM推廣的核心?

    答:SEM的核心在于對目標受眾和賬戶數據的分析。

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    競價推廣的特點就是精準性和可控性。大多數企業主認為此類廣告精準,就是因為它是基于搜索平臺進行關鍵詞廣告投放,而訪客搜索的關鍵詞就歸屬于主動需求定位定向,也就是說訪客在主動的把他的需求告訴我們。根據搜索詞和用戶畫像做好目標受眾的需求分析,你的推廣將會事半功倍。


    關于數據分析。無論對賬戶做任何的優化調整,都要做到有數據可依,再豐富的經驗也會出問題。因為人的思維是主觀性的,而數據是客觀事實。一個優秀的競價員,會把一天工作時間的60%花在數據分析上,剩下的40%在執行操作上

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    每月數據或每季度每年等數據,一般這些數據主要是分析我們的大方向和方案和報告的,年度分析、半年項目情況等。


    數據收集了如何篩選呢?通過這樣的方式來處理數據,舉例說明:

    例如:效果表現不好的數據參考:

    條件1:訪問數≥ 20 & 咨詢轉化率≤5%條件2:跳出率≥ 70%條件3:平均訪問持續時間≤ 30s…

    效果表現良好的數據參考:

    條件1:訪問數≥20 & 咨詢轉化率≥ 8%

    條件2:跳出率< 70%

    條件3:平均訪問持續時間>30s

    其實這些所有的數據都可以通過Vlookup處理,下面是函數的公式解讀

    VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])在分地區建立計劃的情況下,出現單元名相同的幾率較大,可結合推廣計劃名一同匹配,

    公式的匹配規則

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

    02 競價員經常遭遇的問題

    2、競價員日常的數據分析中,最常遇到的問題是什么?

    SEMer經常遭遇的問題舉例


    答:競價員需要分析的數據除了后臺統計到的關鍵詞數據,還有頁面行為、轉化行為等。數據量大,數據分散,分析行為重復,工作效率低,導致分析結果不能及時呈現。


    03 死磕數據,沒有捷徑

    3、有什么行之有效的方法來解決這些問題呢?

    答:這個問題,技巧很多,但行業與行業之間不通用。但我只說方法,建立清晰的數據分析思維,建立數據之間的關聯性進行數據整合,多方法多維度進行數據分析,有效提升工作效率。很多人總覺得是廢話,但是這件事就是非常枯燥,整理數據向來就不是什么輕松的事兒,你以為呢?

    哪個優秀的競價員不是這么一點一點熬出來的呢?

    04 掌握數據分析思維

    4、什么算作是清晰的數據分析思維?

    答:在進行一次數據分析之前,你有沒有問過自己:你的目的是什么?一個正確的數據分析流程為:發現問題—分析問題—確定問題—分解問題—解決問題。具備了一個系統化的思維和流程,才能幫助我們解決更多的問題。

    05 維度系數分析

    5、能不能詳細解釋一下什么叫維度數據分析?

    答:維度數據分析就是指按照維度來分析數據,可以單獨分析一個維度,也可以多維度結合。

    競價中數據分析的思維分為方向維度、操作維度和賬戶相關維度

    方向維度有:地區、時段、產品、推廣渠道和設備;

    操作維度有:營銷流程、關鍵詞效果、流量、需求、計劃;

    賬戶相關維度有:頁面、創意、客服。

    參照一組數據,來舉例說明。

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    按照地區維度來分析,北京地區消費最高,展現量和轉化量最大,是重點投放地區。遼寧省轉化成本最低,轉化率最高,可以加大投放力度。而吉林和新疆轉化量低轉化成本過高,基本可以選擇放棄。


    從營銷流程的維度來分析,北京地區展現量大,點擊率也算是正常,但是平均點擊價格略高,轉化率也并不理想,所以導致轉化成本高。而遼寧地區轉化率高,轉化成本低,但是它的點擊率低。

    06 通過結論優化賬戶

    6、通過這次數據分析得出的結論,該怎么來優化賬戶呢?

    答:依然拿北京地區來舉例,它面臨的問題有兩個,降低平均點擊價格和轉化成本。降低平均點擊價格的方法有降低關鍵詞出價、優化創意,刪除或者否定一些意向較低的關鍵詞。

    至于提升轉化率,要結合頁面和客服的數據做進一步的分析。

    總結:建立數據分析思維,劃分分析數據維度有助于你快速發現問題確定問題,也能把分散的數據按照一定的規律綜合到一起,提升你的工作效率。


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