如何提高SEM的转化率

针对一些中小型账户普遍出现的现象，谈谈SEM（百度竞价）的如何做好差异化投放策略，其实策略得当不仅是省钱这么简单哦

现象一 敌众我寡面对众多的竞争对手。而且每个竞争对手可能都是多账户在推。面对越来越少的展现机会看似只能意味着不断的提高出价。但是一味的提高出价就会降低点击。就像传统销售一样首先要有客流量，没有客流量意味着就没有生意。

比 如这个账户，1395块钱换来了8次点击。平均点击价格达到174块钱。 这是典型的关键词投放策略出现了问题。把一些通用词出价提的很高。一个很简单的道理：如果你有1000份礼物，你会怎么挑选？是不是会选其中价值最高的？ 百度也是一样，账户中有出价100的。也有出价10块的？ 你觉得出低价的有多少展现机会？

所 以这个账户第一要解决的是降低均价。而降低均价有几种优化手法。像上面这种账户可以直接“破釜沉舟”。比如所有关键词全部设置成10块钱。然后用广泛跑流 量。因为账户本身就没什么流量。而且转化也较差。也就是说账户的推广效果已经差到不能再差了，就算全部推翻重做也不会有太多影响。这么操作可能有两种结果：1.有大量的不相关流量进来；2.还是没有流量。如果是第一种情况就要进行否词和加词操作，如果是第二种情况就要进行加词.加价操作。毕竟做竞价首先 要有流量。

还有“小试牛刀”和“细水长流”的优化方法。都是根据账户的实际情况而定。比如账户现在有一定的转化量如果“破釜沉舟”那必然导致账户不稳定，所以可以尝试“小试牛刀”。可以通过出价和匹配对现有转化词进行放量。

现象二 敌强我弱一个消费2000的医疗账户按理说已经不算小了。但是对于竞争对手每天2W的消费实在是捉襟见肘。除了上面说的关键词投放策略以外，还可以通过投放地区、时段等进行控制来避其锋芒。

关键词汇——差异。

SEM有其独特的营销策略，在此称其为u-SEM（Unique Search Engine Marketing）。u-SEM旨在强调推广策略的差异化。以下几点较为常用的u-SEM。

1 关键词差异化选择同行不会选择或比较少同行选择的词作为推广词，例如很多长尾词就很优质。

2 推广创意差异化根据同行的创意水平来写。人无我有，人有我优。他们没有的优势我们有的话要突出，大家都有的我们要突出更优秀。

3 推广时间段差异化选择同行投入比较少的时段来加大推广力度，例如夜间，周末，节假日等“闲”时推广，给出制定更为精细化的推广策略。

4 推广地域差异化推广地对于在多个地区推广的账户，可以根据同行的投放情况来做差异化的调整，例如分地域推广，考虑到不同地区的竞争情况不一样，按照地域错开设置投放计划。

5 推广设备差异化 2015无线市场进一步扩大，广告投放在无线端和PC端可以区分开，进行更为精细化的管理。

6 展现位置差异化展现 在左侧和右侧其实是有区别的，我们可以看到的区别是点击量多与少的区别和点击率高和低的区别。其实另外隐藏的原因是：左侧注目率高，被大众网民误点的概率高，被同行光顾的概率也高；右侧注目率低，被浪费的概率低，一般注意到右侧广告信息的网民多少是带着购买意向的。数据显示，广告在右侧展现被点击，转化 率整体上是较高的，同时在右侧展现被同行关顾的概率也较低。这边决定展现位置的主要是看关键词的出价。其实低价广泛策略有时候比高价精确策略的转化成本低就是这个原因。

7 产品&服务差异化产品本身就是最好的广告。根据竞品情况，从产品本身出发，策划出更有竞争力的销售方案，策划有特色的活动，可能获得不错的转化。

8 多策略差异化灵活运用以上7条差异化组合。灵活运用差异化策略，可以在搜索营销中占据优势。

百度sem运营是销售。

营销先问需求，销售更重视产品并将买卖放首位，营销更关注客户特点并始终经营客户感觉，销售是见到客户就捕鱼，不论鱼大鱼小，营销则根据鱼的特点先织网，再捕鱼，销售是拿着产品跟着客户跑，营销则用整合营销方案吸引客户并做顾问。

针对性强，轻松锁定目标客户：

百度推广帮助准确锁定目标客户，针对性强，投资回报更高。

通过关键词帮助锁定有需求的客户。

选择希望推广的关键词，推广信息只会出现在搜索这些关键词的潜在客户面前。

通过地域筛选、时间筛选，帮助锁定最需要的客户。

将推广信息，按照设定的地域、时间进行投放，精确覆盖特定地区、特定时间段的潜在客户。

百度推广是根据自己的投资所做出来的回报，排行越靠前，成功的机率越高。

最好是大于0.9,甚至于大于0.95,这些拟合指标的临界值都是通过大量的数据模拟得到的,也就是说如果达不到这些指标,模型很可能就是误设模型,不过我也有看到一篇数据模拟的论文里提到当样本量小于500的时候,srmr是最合适的指标,如果小于0.05,可以肯定模型正确,若大于0.08,可以肯定是误设的（适用于数据正态时,偏态时大于0.11认为模型误设）,而其他的拟合指标表现不稳定,那这个时候主要参考srmr就可以,其他的指标过得去就行,如果样本量大于1000,NNFI,CFI,IFI这些指标比较合适,0.95以上可以认为模型正确,0.85以下可以断定模型错误（适用于数据偏态时,正态时0.95以下即认为误设）

你自己根据自己的的数据情况看吧,对于你提到的指标,我相信90%的文献都说是0.9以上为标准的,这个经验值还是很可信的,如果你不是正在写论文,那完全可以接受这个结果,如果你一定想要结果好,那就要么好好处理处理数据,重新做一下结构方程的分析,要么就找到相关的文献支持,以表明你用0.9以下的指标数值是合理的

如果是论文答辩或者发论文,只是0.8过一些那很可能要被答辩老师或者审稿人质疑的,接近0.9应该还勉强可以

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