百度SEM出价系数分为哪几种类型？有什么区别？

出价系数分为三类：排名倾向，排名胜出，点击最大化。

简单点总结就是：

1、排名倾向：自己使用出价系数，希望关键词达到自己期望的排名。

2、排名胜出：设置对手后使用出价系数，与对手竞争排名。风险与收益各半。

3、点击最大化：针对部分（新增或潜力）的关键词或整个账户关键词使用，尽可能获取更多优质点击。

你也可以选择第三方工具帮助优化工作， SEM方面九枝兰的系统做的就不错。

计算SEM自由度有两种方法:

1、 一种是计算数据中observed variables indicators (变量)

之间的相关系数（correlations）的个数，一般用k来表示变量的个数，其相关系数的个数则为 k X

(k–1) / 2。如你的例子中有12个变量，它们之间的相关系数应该有12 X 11 / 2 = 66。

2、另一种是计算数据所有变量之间的variance-covariance (方差－协方差) 的个数，公式为 k X (k + 1) / 2。在本例中，共有

12 X 13 /2 = 78。

3、“模型所需的信息”也有两种对应的算法。与相关系数对应的算法是模型中所需估计的parameters

(参数)，包括factor loadings (因子负荷，即λ，本例中有12个)、coefficients of exogenous factors

(自变量因子对因变量因子的影响系数，即γ,本例中有2个)、 coefficients of endogenous factors

(因变量因子对因变量因子的影响系数，即в,本例中有1个)，三者相加共有 12 + 2 + 1 = 15个参数需要被估计。

如果按方差-协方差计算的话，那么需要被估计的参数，除了以上的λ、γ和в以外，还需要加上每个errors

of indicators（变量的残差，即δ和ε，本例中有12个），四者相加为 12 + 2 + 1 + 12 = 27。

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