教育培训机构要如何做好推广工作？

教育行业在互联网中的竞争度还是比较高的，随着互联网+教育普及，竞争度会越来越高，搜索竞价的成本也会更高，想要在互联网推广教育类的网站或者项目，就需要选择正确的推广方法，建议以下几种方法可以考虑：

教育培训机构推广技巧一：社交平台推广

教育类项目有着特定的人群，比如，是高中生，大学生，白领人群等等，人群属性相对比较精准，这样就把人群进行分类，人群正确分类之后，就可以明确地找到这类人群的喜好，比如社交平台。

此时，就可以在用户常去的社交平台进行KOL树立，把自己的人设做好，进行网站引流，或者直接引流，这个周期会比较长，因为涉及到人设的树立，但，一但坚持树立起来，就是可持续的推广方法，可以类比，小红书种草。

教育培训机构推广技巧二：搜索引擎推广SEO/SEM

SEO和SEM这两种方法是老生常谈的方法，SEO是一种免费的关键词排名推广，虽然这两种方法都需要专业的人来做，但SEO如果想要做好，也是需要投入一定的人力和物力的，虽然现在SEO推出几种新的概念，但最终还是SEO手法。

对于教育行业，本身的竞争力度比较大，所以，做seo时最好不要行做行业大词，做精准的长尾词䨱盖是一种非常好的解决方法。

而SEM这种营销方法，仁者见仁，智者见智。如果没有账户操作经验，并且没有在这个行业中做过三年以上，做起来，消费比较大，账户优化会比较粗造，心理承受压力就会大。投入产出比不高。

教育培训机构推广技巧三：自媒体/短视频推广

自媒体和短视频是目前是非常流行的推广方式，教育行业也是比较适合这种方式推广的，因为，课程的内容是可以持续更新的，这样就解决掉了内容原创的问题。

坚持做短视频，分析其用户喜好，改进课程的表达方式，也许会在短视频领域分一部分流量。

总结：

教育行业想要单纯通过网站获取流量，难度是有的，但也是可以克服的；在做网站的同时，也要放眼其他的营销方法，新颖的营销方法，毕竟，人在哪里，市场就在哪里。

创业不易，祝君一切安好。

SEM简单介绍，以下资料来源

因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。

一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。

历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.

SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。

因果关系：

究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。

举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：

3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：

这里我又举另外一个例子，回归模型

在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。

我们在举另外一个例子“路径分析”

路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。

在这里我们总结一下：

回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？

路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。

在这里要提一下因素模型（factor model）

在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。

举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。

相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。

这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。

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