京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13