SEMer容易出现哪些错误数据？

作者：曦曦SEO时间：2022-11-24来源：成都seo浏览：80

　　本文主要讲述【SEMer容易出现哪些错误数据？】的相关内容，希望能对各位有所帮助。

　　本文导读目录：

　　1、SEMer数据分析技巧，点击量小是什么原因

　　2、SEMer，数据分析必须掌握的四个经典方法，你了解几个？

　　3、SEM数据分析的意义

　　4、数据分析是一个成熟的SEMer的必备技能

　　5、竞价推广数据分析中有哪些excel常用公式？

　　SEMer数据分析技巧，点击量小是什么原因

　　原标题：SEMer数据分析技巧，点击量小是什么原因

　　文章：云客网

　　如果网站的点击量非常小，那么可能的原因有两种，要么会展现量过小，或者就是展现量太高。

　　咦，奇怪了，这不是矛盾的吗？太小有问题，太高怎么还有问题呢，其实是这样，展现量太高时如果出现问题的话，那可能是因为点击率偏低，点击数偏小了。

　　首先，我们想看看一个点击量小的时候会有哪些情况。

　　第一，展现量低，点击数低。

　　展现量就是一段时间内，有用户搜索查询时，你的网站的内容出现在搜索结果也，被用户看到，这聚焦做长相，这段时间内展现的次数就是展现量。　　

　　SEMer，数据分析必须掌握的四个经典方法，你了解几个？

　　众淼

　　2022-01-22 14:46

　　0

　　一个正确的推广流程分五步：

　　推广项目分析

　　制定推广策略

　　搭建账户结构

　　制作推广物料

　　推广数据分析

　　数据分析是最后一步也是最重要的一步。

　　进行数据分析的目的是为了发现问题，同时也验证上述流程是否有误。

　　在数据分析时，最重要的是有一个清晰的思维：

　　▲ 你为什么要分析数据？

　　▲ 你需要分析哪些数据？

　　数据分析的思维一般分为以下几步：

　　1、确定目的

　　数据分析在启动时，必须要有非常明确的目的，你要非常清楚自己是为了一个什么问题来进行这次数据分析，因为这个目的，可能会伴随一次或多次针对它的测试动作。

　　2、统计数据

　　明确了目的，就要开始收集数据。选数据这件事儿，其实后半段不难，但前半段不太容易做，涉及到选择对象，选择时间跨度等等一些琐碎的问题，根据分析的可行性和分析的范围来统计数据，然后对数据进行整理和补充。

　　3、分析数据

　　切记不能带着结论去凑数据，也不能一脸懵比不知道数据想要和你谈什么。数据分析这件事情，其实就是讲究客观中立，从数据中自然推导出结论。

　　4、 执行验证

　　带着数据告诉你的结论，反过来再去看待最初的问题。根据问题和结论罗列出各种解决方案，并通过行动去验证这个结论是否正确。

　　了解了数据分析步骤，接下来分享一些数据分析中常用的分析方法。

　　比重分析法

　　指通过计算某个维度所占维度总量的比例，从而去判断投放方向或投放效果。

　　公式：比重=某维度数值 / 总量 X 100%

　　举个栗子。

　　如下图，是一套营销数据，从中通过计算，我们可以清楚地了解到每个地区：

　　每个地区花了多少钱？

　　每个地区转化是多少？

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　　以北京地区为例，它的转化低于消费，说明整体转化并不好，那我们就需要思考：

　　转化不好是哪出了问题？

　　目前北京的消费比例符合我的目前推广策略吗？

　　而河北地区，转化高于消费，证明该地区转化很好，那我们就需要思考：

　　该地区需要加钱吗？

　　通过对各个指标的占比进行分析，我们可以清楚地了解到每个地区的情况。

　　这便是比重分析法。

　　注：该方法较为适合多产品、多地区推广的账户。

　　倒推法

　　倒推法，是竞价推广中常用的一种方法，但更多被应用于战略目标的制定。

　　即：根据历史数据，将成交—线索—对话—点击—展现倒着进行推理的过程。　　

　　SEM数据分析的意义

　　SEM

　　数据分析的意义

　　大家知道

　　SEM

　　数据分析吗

　　?

　　下面我们就给大家详细介绍一下吧

　　!

　　我们积累

　　了一些素材，在此拿出来与大家分享下，请大家互相指正。

　　SEM

　　数据分析的意义

　　首先，我们要明确，为什幺要做

　　SEM

　　数据分析

　　?

　　笔者认为，

　　SEM　　

　　数据分析是一个成熟的SEMer的必备技能

　　数据分析是一个成熟的SEMer的必备技能，数据分析能力也是衡量竞价人员能力水平高低的重要指标。本文阐述的数据分析三部曲主要适用于教育培训行业（面授SKU），同时对于大多数需要线下成交的业务来说也具有一定的参考价值。

　　对于教育行业面授SKU来说，竞价投放数据整体上可以分为三个部分，其一是竞价后台推广数据，其二是网站在线对话数据，其三是市场业务数据，这三部分环环紧扣，缺一不可。

　　第一部曲

　　明确各环节涉及的KPI

　　1、竞价后台数据

　　每天或至少每周下载和分析关键词报告是竞价人员的常规工作，竞价后台数据完全可以在关键词报告中汇总得出。需要注意的是，你登录网站后台看到的数据也包含了自然流量的数据，所以应以关键词报告的数据为准。主要的数据有以下几个：

　　1、总展现

　　我们所投放的竞价广告展示的总次数。影响展现数最为重要的因素是关键词的数量和质量。

　　2、总点击

　　用户点击我们的广告链接的总次数。总点击数由总展现数和点击率决定，它的规模总数直接决定了我们整个推广账户的整体级别。

　　3、点击率

　　点击数/展现数，即CTR（Click-Through-Rate）。该指标反应用户对广告内容的认可度，是推广端最为重要的指标。影响点击率的因素有位置、质量度、标题、描述和出价。

　　4、总消费

　　即我们在本期竞价推广中所花费的总成本。

　　5、点击均价

　　总消费/总点击。竞价的计费模式是CPC付费，点击均价反应了我们为每次点击所支付的成本。竞价后台的数据是竞价人员可以一手控制的，竞价人员需对竞价账户的表现直接负责。

　　2、在线对话数据

　　1、在线对话数

　　访客访问我们的网站并通过在线聊天工具（比如企业QQ/商务通/乐语等）与客服进行对话的总次数，注意这里最好只统计有效的对话，判断标准是访客至少发言过一次。

　　2、对话发起率

　　在线对话数/总点击。该指标反应了愿意和客服对话的访客数和所有可能已经进入网站的访客数的比例，网页的宣传点/美观度/网页打开速度以及网站内容和竞价广告的匹配程度等因素都会影响这个指标的高低。

　　3、客户名片数

　　客户名片是指访客的联系方式，我们可以把每个客户名片都当成一个潜在的成交机会，是竞价工作的重要产出。具体由三部分组成，其一是访客直接拨打的电话数，其二是访客的有效留言数，其三是在线客服向访客索要到的名片数，其中第三部分可能会占70%以上。其中，第一部分主要受着落页水平影响，第二部分主要受客服在线状态影响，第三部分则主要受在线对话数和客服的在线对话能力影响，我们可以用客户名片数/在线对话数这个指标来反应客服的在线对话能力。

　　4、客户名片成本

　　总消费/客户名片数。该指标反应的是我们每得到一个潜在的成交机会所需花费的成本。

　　5、网页转化率

　　客户名片数/总点击。该指标反映的是总的点击数量中转化成最终的成交机会的比例，受两方面因素的影响，一个是推广着陆页的制作水平，一个是客服的在线对话能力。

　　在客服人员接待能力基本不变的前提下，网页转化率的高低就可以看出不同版本的着陆页的不同效果，通常也是网站设计人员评估网页效能的重要指标。

　　在线对话数据关系到竞价人员的实际工作产出，是竞价人员必须要关心的，在线对话数据表现情况和着陆页的制作水平以及在线客服人员的工作能力关系密切，如果竞价人员本身并不负责具体的着陆页设计以及客服管理的话，跨部门的沟通和反馈就非常重要了！

　　3、市场业务数据

　　1、业务成交数

　　即所有的访客中最终完成交易的总人数。如果我们的营销推广除了竞价以外还有其他推广方式，那么一定要注意剔除来源于其他推广渠道的成交数量，这样才能真实反映出我们进行竞价的实际效果。

　　2、销售转化率

　　业务成交数/客户名片数。该指标反应的是总的成交机会中最终完成交易的比例，销售转化率非常准确地衡量了业务团队的销售能力。竞价人员应该明确统计和分析这个数据，因为业务表现不好不一定是竞价人员的问题，销售团队的销售能力也是非常重要的影响因素。

　　3、平均成交成本

　　总消费/业务成交数。该指标反应的是我们每得到一个意向客户所需花费的成本。通常公司总会控制一个平均成交的红线，超出这个红线，竞价人员就必须从各个环节去找问题了。

　　4、总营收

　　业务成交数*产品单价。即在所有成交机会中最终完成交易的流水总额。同样地，要准确衡量竞价给我们带来的流水总额，一定要在总营业额的流水中剔除跟竞价无关的部分。

　　5、ROI

　　总营收/总消费。即投入产出比，之前我们说过竞价的核心思想是ROI管理，竞价的所有操作都指向ROI指标，通常情况下ROI指标自然是越高越好，不过正如我们前面所说的，太高的ROI也往往表明我们的竞价还有扩充的空间，合理的ROI和行业的不同有很大关系，具体也要看你所在的公司是如何要求的。　　

　　竞价推广数据分析中有哪些excel常用公式？

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　　竞价员在分析数据时，常用的Excel功能有：数据透视表，LEN，COUNTIF，VLOOKUP，IFERRO以及插件——方方格子。

　　具体的用途以及操作方法，可参考资料：百度竞价数据分析常用公式，SEMer必学技能

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　　excel首先要对数据进行一次大清洗!将多余重复的数据筛选清除,将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。这个时候要用到一系列函数：

　　数据重复【（COUNTIF函数），删除重复项】

　　以上是关于【SEMer容易出现哪些错误数据？】的介绍，谢谢观看阅读！2022年为大家搜集整理更多【SEMer容易出现哪些错误数据？】相关内容。