sem的模型介绍

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。

SEM就是搜索引擎营销，通过百度推广，360推广，搜狗推广等搜索引擎做竟价排名。做关键字排名，会显示在这个搜索引擎营销广告位！做这些平台里的一些管理，统计，设置关键字，创意，计划，等等操作！

把握了一个好的SEM思维,即是有了一个好的开始

零基础如何学习SEM？现在入行SEM还有前景吗？新手自学的SEM，如何找到工作？

第一阶段 认识SEM，学习SEM基础

比如：账户基本结构；关键词基本知识；创意的撰写；推广地域设置，预算设置，推广时段设置，落地页规划等等

第二阶段 统计数据，制作表格

比如：日汇总报表、预算分配表、项目类型消费表等

第三阶段 分析数据，调整效果，对投放结果负责

这个阶段就需要实战中总结经验了，分析数据需要根据以下几个维度来分析

1.时段

2.地域

3.搜索词/关键词

4.来源渠道

........

SEM(搜索引擎营销)

SEM是SearchEngineMarketing的缩写

我是优势：)

1、即时流量：

既然你购买的是搜索引擎广告，那么你的网站关键词排名和流量可以或许或者在几分钟之内出现和增长。

2、便于测试：

SEM广告见效快，数据信息丰富，可以或许或者用来做AB测试，比拟分析哪些页面有更好的转化。虽然经过进程SEM也可以或许或者辅导SEO的关键词计谋，经过进程测试不同组别的关键词和对应的登陆页，观察访客行为数据，订单转化，挑选用户参与度高或者转化化率高的词作为SEO的关键词计谋的参考。

3、精准ROI打算：

PPC有清楚的花费，展示、点击和转化，这些都可以或许或者被很好的追踪。经过进程数据分析比拟可以或许或者清楚地打算CPS或CPA，经过进程分析这些目的可以或许或者帮助在线营销人员及时作出相应的调度计谋。

4、精准投放：

这个功能对本地企业颇有帮助，你可以或许或者在PPC账户后援去指定都邑来投放你的关键词。这样可以或许或者让你的埋伏用户更精准、意向性更强，也减少很多有用花费和流量。

5、品牌专区：

不得不说百度的品牌专区做的是很不错的。一旦网站购买品专，你就能够或许或者迅速得到大量用户关注度，把统统的不相关网站都挤出首屏。品专尚有很多自定义的功能，你可以或许或者把你网站的重要产品或是栏目优先展示在搜索成果上，延伸转化率路子。

---