seo sem分别是什么意思

seo：seo优化就是搜索引擎优化的简称就是让你的网站排名更加的靠前和为你的网站提供更多的流量与转化SEO ,用专业的回答来说就是做搜索引擎排名。

sem：英文Search Engine Marketing的手写字母简称，翻译中文就是搜索引擎营销，就是根据用户使用搜索引擎的方式利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户。简单来说，搜索引擎营销就是基于搜索引擎平台的网络营销，利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯，在人们检索信息的时候将信息传递给目标用户。它是一种新的网络营销形式。

你还不知道该如何分配你进行搜索引擎营销的预算，或者是你不知道怎样更好地向顾客解释SEO和SEM的区别，不懂得如何根据企业现有的特点来进行对应的优化战略，那你就更需要阅读本文了，能有效助你更好了解两者的区别

1、跨搜索引擎平台效果：

SEO优化是针对所有的搜索引擎来做的，只要SEO的方法是白帽的、专业的、面向用户体验的，那么你不仅仅能收获百度来的流量，谷歌，搜狗，360，雅虎都会不同程度的认可你的网站，从而给你网站良好的展示位置。而SEM，不同的搜索引擎有不同的服务机制。

2、提升流量无须增加预算：

要提升PPC的流量，你必须提升预算。但SEO不一样，SEO优化有点像滚雪球，一开始虽然不起眼，但雪球一旦滚起来，机制一旦建立，那么势必后劲十足，效果越到后面越显著，而无需你投入更多。

3、停止花费，流量余存：

一个经过专业SEO优化后的网站自然流量不会因为你停止了SEO服务而立即消失，相反这段流量会持续相当长的一段时间，理论上来说如果没有过大的外部竞争以及搜索算法没有大变化的话，流量基本上是稳定的。所以，如果真要算的话，至少应该拿2年的SEO流量去和一年的SEM流量去做比较。

4、更高的信任度：

比起SEM，SEO有更高的用户信任度。毕竟SEM也是一种商业广告，用户点击本身就是抱着一种看广告的心态，如果不满意就跳出看下一条。而自然排名则不同，用户会认为靠自然排名排上去的网站更专业、更可信，同时用户参与度和转化率也更高。

5、排除负面消息：

试想如果在你的SEM广告下面有一条SEO的负面消息，是不是很糟糕?通常负面消息的影响力要比正面消息大3-5倍，所以平时就要重视SEO，通过SEO，可以更好地巩固第一页的搜索结果的权重，设立好这样的保护屏障，可以有效防止负面入侵。只是很多公司都是等事情发生了再去做挽回。

6、更容易吸引点击：

自然结果毕竟处在SERP的用户视觉重心处，相比SEM可以获得更多的关注和点击。按以往的经验来看，自然结果第一名的SEO流量通常要高于排在PPC第一名的广告。

所以根据企业的现有条件和企业的特点来选取相对应的方式来进行优化，不仅能降低优化时需要的成本更重要的是能有效提高优化的效率。达到预期想要的结果。

优先内容是每一个搜索引擎优化活动带动增量流量和收入必须的。以SEO人员来说，我们必须继续专注于根据用户的意图，帮助我们的客户实现他们的目标，构建出高品质的内容。

sam竞价推广流程：

1、首先我们要进行市场分析，人群定位，整理出有关这个项目所需的所有关键词进行分类。这里赢销说建议的一点是：不同属性的关键词分类，能分多细就分多细，这也是为一个精细化的账户结构在推广前做好准备。 2、这里在详细说明一点，一个精细化账户指的是：每个计划下，各个推广单元内添加的关键词和关联的创意和对应的着陆页是否一一对应。这也是最终决定着账户后期上线推广后，流量是否精准，网站的访客是不是你的目标客户，能否产生询盘和订单。 3、往往一个推广账户没能发挥出最大的推广效果来，一半原因在于我们的账户结构搭建有关，另一半原因在于推广人员的投放策略有关。 4、所以说一个好的账户结构，也是关联着账户后期的生死存亡（虽然夸张了点，但是这是实战所证明的），这也是一些实战多年的竞价人员对账户的搭建要求必须要进行精细化划分的原因之一，更是作为一个合格的竞价人所必备的条件之一。

sem竞价推广可以找一个专业的培训班了解一下。单仁资讯培训就挺不错的。深圳市单仁资讯有限公司致力于企业管理领域中成功管理方法的研究，探寻成功企业成长中的实战方法，为成长中企业的不断创新提供专业、贴身的资讯服务。

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目前，空间计量经济学研究包括以下四个感兴趣的领域：

计量经济模型中空间效应的确定； 合并了空间影响的模型的估计；空间效应存在的说明、检验和诊断；空间预测。

空间计量经济学模型有多种类型（Anselin，et al. 2004）。 首先介绍纳入了空间效应（空间相关和空间差异）、适用于截面数据的空间常系数回归模型，包括空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM）与空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）两种，以及空间变系数回归模型——地理加权回归模型（Geographical Weighted Regression，GWR）。适用于时间序列和截面数据合成的空间面板数据计量经济学模型将在以后予以介绍。

空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM）主要是探讨各变量在一地区是否有扩散现象（溢出效应）。其模型表达式为：参数 反映了自变量对因变量的影响，空间滞后因变量 是一内生变量，反映了空间距离对区域行为的作用。区域行为受到文化环境及与空间距离有关的迁移成本的影响，具有很强的地域性（Anselin et al.，1996）。由于SLM模型与时间序列中自回归模型相类似，因此SLM也被称作空间自回归模型（Spatial Autoregressive Model，SAR）。

空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）存在于扰动误差项之中的空间依赖作用，度量了邻近地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。由于SEM模型与时间序列中的序列相关问题类似，也被称为空间自相关模型（Spatial Autocorrelation Model，SAC）。

估计技术：鉴于空间回归模型由于自变量的内生性，对于上述两种模型的估计如果仍采用OLS，系数估计值会有偏或者无效，需要通过IV、ML或GLS、GMM等其他方法来进行估计。Anselin（1988）建议采用极大似然法估计空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）的参数。

空间自相关检验与SLM、SEM的选择：判断地区间创新产出行为的空间相关性是否存在，以及SLM和SEM那个模型更恰当，一般可通过包括Moran’s I检验、两个拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier）形式LMERR、LMLAG及其稳健（Robust）的R-LMERR、R-LMLAG）等形式来实现。由于事先无法根据先验经验推断在SLM和SEM模型中是否存在空间依赖性，有必要构建一种判别准则，以决定哪种空间模型更加符合客观实际。Anselin和Florax（1995）提出了如下判别准则：如果在空间依赖性的检验中发现LMLAG较之LMERR在统计上更加显著，且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著，则可以断定适合的模型是空间滞后模型；相反，如果LMERR比LMLAG在统计上更加显著，且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著，则可以断定空间误差模型是恰当的模型。

除了拟合优度R2检验以外，常用的检验准则还有：自然对数似然函数值（Log likelihood，LogL）、似然比率（Likelihood Ratio，LR）、赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）、施瓦茨准则（Schwartz criterion，SC）。对数似然值越大，AIC和SC值越小，模型拟合效果越好。这几个指标也用来比较OLS估计的经典线性回归模型和SLM、SEM，似然值的自然对数最大的模型最好。

空间变系数回归模型及估计：就目前国内外的研究来看，大多直接假定横截面单元是同质的，即地区或企业之间没有差异。传统的OLS只是对参数进行“平均”或“全域”估计，不能反映参数在不同空间的空间非稳定性（吴玉鸣，李建霞，2006；苏方林，2007）。 当用横截面数据建立计量经济学模型时，由于这种数据在空间上表现出的复杂性、自相关性和变异性，使得解释变量对被解释变量的影响在不同区域之间可能是不同的，假定区域之间的经济行为在空间上具有异质性的差异可能更加符合现实。空间变系数回归模型（Spatial Varying-Coefficient Regression Model）中的地理加权回归模型（Geographical Weighted Regression，GWR）是一种解决这种问题的有效方法。 、空间计量主要命令

spmat 生成空间权重矩阵

spatwmat 用于定义空间权重矩阵

spatgsa 用于全局空间自相关检验

gsa表示global spatial autocorrelation

spatlsa 进行局部空间自相关检验

lsa表示local spatial autocorrelation

spatcorr 考察空间自相关指标对距离临界值d的依赖性

spatdiag 针对ols回归结果，考察是否存在空间效应

spatreg 估计空间滞后与空间误差模型

空间面板主要命令为：help xsmle

Spatial Autoregressive (SAR) model

xsmle depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , wmat(name) model(sar) [SAR_options]

Spatial Durbin (SDM) model

xsmle depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , wmat(name) model(sdm) [SDM_options]

Spatial Autocorrelation (SAC) model

xsmle depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , wmat(name) emat(name) model(sac) [SAC_options]

Spatial Error (SEM) model

xsmle depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , emat(name) model(sem) [SEM_options]

Generalized Spatial Panel Random Effects (GSPRE) model

xsmle depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , wmat(name) model(gspre) [emat(name) GSPRE_options]

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