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SEM技巧:手把手教你做数据分析
发表日期:2019-07-17 22:42       游览次数:   

  很多刚入门SEM的小伙伴都觉得数据分析很难,尤其是看到那一堆密密麻麻的数据时更是无从下手,一脸懵逼。

  这是每个人都会经历的困惑,不过只要你不断地去摸索、学习,会发现其实数据分析也没想象中的那么难嘛!

  我见过一些SEMer在分析数据时会把关键词报表一导,看到点击率低了,赶紧把创意换了;看到对话率低了,再把url给换了;看到关键词没排位、没展现,二话不说把单元内的关键词全选,批量提价。

  要明白,数据分析不是为了做数据分析而去数据分析,看问题不能只看局部,不能哪里着火了就上哪里灭火,要从整体去考虑问题,带着目标去解决问题,才不至于陷入瞎忙之中。

  为了方便大家理解,咱们就来看两组不同时间段的对比数据(一般情况下,我们为了更直观地查看投放效果,会采用对比的方式来观察数据。对比的方式分为两种,一种为环比,即环比上周期数据,如本周数据环比上周数据;一种为同比,即同比上年本周期数据,如今年10月份数据同比去年10月份数据)。

  是的,B时间肯定采用了放量(扩大匹配模式)、降价的操作,因为展现、点击、对话增加了,均价下来了。

  既然发现了问题所在,接下来就要找出问题,看问题到底出在哪里。所以接下来要做的不是分析,而是收集数据,并把数据进行关联。

  首先打开百度推广客户端,下载指定时间的关键词数据复制到Excel表中,接着导出对话数据和转化数据,把这两个数据关联到关键词表中(关联数据用url进行关联,需要用到两个函数,一个是Countif,用来统计对话、转化次数;一个是Vlookup,把对话、转化数对应到相应的数据源中)。

  查看计划报告,是为了从一个较大的角度来观察账户,了解每个计划的转化能力。

  所以我们可以直接使用整理好的关键词报表,将其制作成数据透视表,以方便查看各个计划的投放效果。

  如果是预算较小的账户,就可以先暂停转化少或无转化的计划,把预算留给那些转化效果好的计划;

  如果账户的预算充裕,就可以针对那些展现少的计划进行放量操作,以观察其实际的转化效果;

  如果是多产品(多地区)的账户,就能更直观地看出哪个产品(地区)转化更好,就可以针对该计划加大投放。

  这就是从计划的维度来分析数据,单元报告的分析方法与计划大同小异,所以就不再赘述了。

  关键词分析是数据分析中非常重要的一个指标,无论你是在计划还是单元的维度中发现到了问题,最终的操作都要落实到关键词的层级上。

  分析关键词数据时,需要用到上述整理好的关键词报表,制作方法就不再复述,上面已经说得很清楚了,唯一要注意的是,一定要给每个关键词的url加上追踪代码。

  通过上图,我们可以很清楚地看到每个关键词的消费、点击、展现、对话、转化数据。这样,就能很容易地判断出每个关键词效果的好与差,接着再用四象限分析法来分析数据就方便多了(分析创意数据与关键词数据大同小异,四象限分析法同样适用)。

  第一象限:消费高,转化高。在均价合理的情况下,这是非常好的一类关键词,说明容易被人看到,容易被点击,容易产生咨询,转化也高。

  这类词需要重点关注,应该着重关注它的排名,如果均价没有高到离谱,转化成本没有超过预期金额,就不要轻易降价。

  第二象限:消费低,转化高。消费低说明展现少或被点击的次数少,转化高即为关键词足够精准。

  这类词也是应该花时间去关注的词,如果消费低是因为展现太少,就放匹配,平时多否词即可;

  如果有排名,还是占位1-2名之间,就去查看创意,是不是广告写得不太吸引人。

  第三象限:消费低,转化低。消费低说明展现少或被点击的次数少,转化低即为流量不精准。

  这类词可以放量操作,把匹配模式扩大一些,多做否词。等量上来后,再看逐步观察点击、对话的效果,如果点击差则关注创意,如果对话差则关注着陆页。

  第四象限:消费高,转化低。消费高说明点击多或点击均价太高,转化低即为流量不精准或关键词本身就是流量词。

  这类词是导致转化成本过高的元凶,一定要将其扼杀于摇篮之中,属于重点关注的词。

  在分析、优化这类词时,先打开搜索词报告,看看该关键词的匹配乱不乱,乱的话即否词,若正常则关注创意、对话是否足够吸引人,咨询人员的话术是否有问题。

  有人说像这种没转化的词可以暂停或删除,在预算充裕的情况下,我认为没必要,只要低价、放量跑就行了,因为每个关键词带来的搜索词都是不一样的,A关键词可能会带来B搜索词,B关键词可能会带来C搜索词。这样既方便拓词操作,也许有时还能带来转化的惊喜。

  以上就是数据分析的方法,总结一下:做数据分析时要先对比数据,通过对比发现问题,再通过收集数据来找出问题。从计划、单元再到关键词,一步一步细化数据,最后落实到具体操作上,解决问题。

  这样逐步拆解,其实数据分析也不难,我们在分析数据时只需记住一点,这钱花得值吗?不值就有问题,就需要去找出原因。

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