缺点:
1、价格高昂:竞争激烈地词,单次点击价格可以达到数元甚至上百元,一个月就要消费数千元甚至数万元,如果是长期做,那就需要长期花费如此高昂地费用。
2、恶意点击:竞价排名的恶意点击非常多,你的一大半广告费都是被竞争对手、广告公司或闲着无聊的人无意点击消费掉了,这些人不会给你带来任何收益,而且你也无法预防。
3、管理麻烦:如果要保证位置和控制成本,需要每天都进行价格查看,设置最合适的价格来进行竞价。
4、人员管理:需要专人拓展关键词,挑取适合的关键词,衡量价格,检查效果。
5、局限性:每个搜索引擎都是各自单独的,你在百度做了竞价后,谷歌那不会出现排名,雅虎那也不会出现排名,如果你想要所有引擎都出现排名,那就要重复花费数倍地推广费用。
6、稳定性差:一旦别人出价格比你的高,那你就会排名落后一旦你地帐户中每天地预算消费完了,那你的排名立刻就会消失。
优点:
1、见效快:充值后设置关键词价格后即刻就可以进入百度排名前十,位置可以自己控制。
2、关键词数量无限制:可以在后台设置无数地关键词进行推广,数量自己控制,没有任何限制。
3、关键词不分难易程度:不论多么热门,只要你想做,你都可以进入前三甚至第一。
二、SEO的优缺点
缺点:
1、见效慢:通过网站优化获得排名是无法速成的,一般难度的词大约需要2-3个月的时间,如果难度更大的词则需要4-5个月甚至更久。
2、排名规则的不确定性:由于搜索引擎对排名有各自的不同规则,有可能在某天某个搜索引擎对排名规则进行了改变,那时也许就会出现原有的排名位置发生变动,这个是很正常的现象。
4、排名位置:在百度,自然排名位于竞价排名之后,谷歌、雅虎等其他搜索引擎竞价显示在右边,自然排名在左边。
优点:
1、价格低廉:网站优化维持一年排名的费用或许只是做SEM一到两个月的费用,相比竞价要便宜得多。
2、展示面广:网站优化最大的好处就是没有搜索引擎的各自独立性,您只要求针对百度进行优化,但结果在谷歌、雅虎还是其他的搜索引擎,排名都会相应的提高,会在无形中给您带来更多的潜在客户。
3、不用担心恶意点击:我们所做的效果是自然排名,不会按点击付费,不论竞争对手如何点击,都不会产生费用。
4、稳定性强:用正规网站优化手法做好了排名的网站,只要维护得当,排名的稳定性非常强,所在位置数年时间也许都不会变动。
5、客户精准度高:自然优化上去的排名排除了一大半竞争对手、广告公司等恶意点击,剩下通过关键词进入我们网站的访客大部分均为精准流量,属于潜在客户群体或意向客户。
虽然SEM和SEO区别挺大,但却是互补的。一般企业两者都会做,因为SEM成本高,做SEO是为了在后期能降低SEM的成本。
其实应该说是最大似然法和最小二乘法的区别吧。采用OLS的回归分析方法存在几方面的限制:
(1)不允许有多个因变量或输出变量
(2)中间变量不能包含在与预测因子一样的单一模型中
(3)预测因子假设为没有测量误差
(4)预测因子间的多重共线性会妨碍结果解释
(5)结构方程模型不受这些方面的限制
SEM的优点:
(1)SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验;
(2)回归系数,均值和方差同时被比较,即使多个组间交叉;
(3)验证性因子分析模型能净化误差,使得潜变量间的关联估计较少地被测量误差污染;
(4)拟合非标准模型的能力,包括灵活处理追踪数据,带自相关误差结构的数据库(时间序列分析),和带非正态分布变量和缺失数据的数据库。
构方程模型最为显著的两个特点是:
(1)评价多维的和相互关联的关系;
(2)能够发现这些关系中没有察觉到的概念关系,而且能够在评价的过程中解释测量误差。
1、最小二乘法的典型应用是求解一套x和y的成对数据对应的曲线(或者直线)方程。
其思想是:设y和x之间的关系可以用一个公式在表示,但其系数为待定系数。然后,将各个点的实测数据与计算求得的数据相减,得到“误差”或者不符值(有正有负,但其平方都是正的),将这些不符值的平方相加,得到总的“误差”。通过调整公式中的各个系数,使得误差平方和最小,那么就确定了y和x之间的方程的最好结果。求解最小二乘问题的过程中没有提及概率问题。
2、而极大似然估计值,是用于概率领域的一种方法,和最小二乘法是两个领域的。这种方法是应用求极大值的方法,让某一个公式求导值为0,再根据情况判断该极值是否是合乎要求。极大似然估计法可以用于正态分布中 μ, σ2的极大似然估计。极大似然估计法就是要选取类似的数值作为参数的估计值,使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。
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