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。

百度竞价数据分析是一个成熟的SEM工程师的必备技能，数据分析能力是衡量竞价人员能力水平高低的重要指标。百度竞价的数据大体上可以分为三个部分，其一是百度后台推广数据，其二是在线对话数据，其三是市场业务数据，这三部分环环紧扣，缺一不可。

百度后台数据

每天或至少每周下载和分析关键词报告是竞价人员的常规工作，百度后台数据完全可以在关键词报告中汇总得出，需要注意的是，你登录网站后台看到的数据也包含了自然流量的数据，所以应以关键词报告的数据为准。主要的数据有以下以下几个。

1、总展现

我们所投放的竞价广告展示给用户的总次数。影响展现数最为重要的因素是关键词的数量和质量，我们在前面“百度竞价如何选词”一文中已经提到过，这里不再详细说明。

2、总点击

用户点击我们的广告链接的总次数。总点击数由总展现数和点击率决定，它的规模总数直接决定了我们整个推广账户的整体级别。

3、点击率

点击数/展现数，即CTR（Click-Through-Rate）。该指标反应用户对广告内容的认可度，是推广端最为重要的指标。影响点击率的因素有位置、质量度、标题、描述和出价。

4、总消费

即我们在本期竞价推广中所花费的总成本。

5、点击均价

总消费/总点击。百度竞价的模式是CPC（CostPer Click）即按照点击付费，点击均价反应了我们为每次点击所支付的成本。

百度后台的数据是竞价人员可以一手控制的，竞价人员需对竞价账户的表现直接负责。

在线对话数据

1、在线对话数

访客访问我们的网站并通过在线聊天工具（比如企业QQ/商务通/乐语等）与客服进行对话的总次数，注意这里最好只统计有效的对话，判断标准是访客至少发言过一次。

2、对话发起率

在线对话数/总点击。该指标反应了愿意和客服对话的访客数和所有可能已经进入网站的访客数的比例，网页的宣传点/美观度/网页打开速度以及网站内容和竞价广告的匹配程度等因素都会影响这个指标的高低。

3、客户名片数

客户名片是指访客的联系方式，我们可以把每个客户名片都当成一个潜在的成交机会，是竞价工作的重要产出。具体由三部分组成，其一是访客直接拨打的电话数，其二是访客的有效留言数，其三是在线客服向访客索要到的名片数，其中第三部分通常会占95%左右。其中，第一部分主要受着陆页水平影响，第二部分主要受客服在线状态影响，第三部分则主要受在线对话数和客服的在线对话能力影响，我们可以用客户名片数/在线对话数这个指标来反应客服的在线对话能力。

4、客户名片成本

总消费/客户名片数。该指标反应的是我们每得到一个潜在的成交机会所需花费的成本。

5、网页转化率

客户名片数/总点击。该指标反映的是总的点击数量中转化成最终的成交机会的比例，该指也是受两方面因素的影响，一个是推广着陆页的制作水平，一个是客服的在线对话能力。在客服人员接待能力基本不变的前提下，网页转化率的高低就可以看出不同版本的着陆页的不同效果，通常也是网站设计人员评估网页效能的重要指标。

在线对话数据关系到竞价人员的实际工作产出，是竞价人员必须要关心的，在线对话数据表现情况和着陆页的制作水平以及在线客服人员的工作能力关系密切，如果竞价人员本身并不负责具体的着陆页设计以及客服管理的话，跨部门的沟通和反馈就非常重要了！

市场业务数据

1、业务成交数

即所有的访客中最终完成交易的总人数。如果我们的营销推广除了百度竞价以外还有其他推广方式，那么一定要注意剔除来源于其他推广渠道的成交数量，这样才能真实反映出我们进行百度竞价的实际效果。

2、销售转化率

业务成交数/客户名片数。该指标反应的是总的成交机会中最终完成交易的比例，销售转化率非常准确地衡量了业务团队的销售能力。竞价人员应该明确统计和分析这个数据，因为业务表现不好不一定是竞价人员的问题，销售团队的销售能力也是非常重要的影响因素。

3、平均成交成本

总消费/业务成交数。该指标反应的是我们每得到一个意向客户所需花费的成本。通常公司总会控制一个平均成交的红线，超出这个红线，竞价人员就必须从各个环节去找问题了。

4、总营收

业务成交数*产品单价。即在所有成交机会中最终完成交易的流水总额。同样地，要准确衡量百度竞价给我们带来的流水总额，一定要在总营业额的流水中剔除跟百度竞价无关的部分。

5、ROI

总营收/总消费。即投入产出比，之前我们说过百度竞价的核心思想是ROI管理，百度竞价的所有操作都指向ROI指标，通常情况下ROI指标自然是越高越好，不过正如我们前面所说的，太高的ROI也往往表明我们的竞价还有扩充的空间，合理的ROI和行业的不同有很大关系，具体也要看你所在的公司是如何要求的。

市场业务数据主要受销售团队影响，竞价工作相当于市场销售工作的前期铺垫，显然，竞价人员了解自身工作的最终成效必须去关注市场业务端的数据。

以上我们仅分析了在百度竞价过程中所涉及到的一些具体的指标，相信大家也看到了，指标与指标之间有着一定的数理联系，各个指标之间具体是如何互动联系的.

SEM竞价推广的数据分析，分为3部分数据：

第一部分：基础推广数据，即账户后台每日的展现量、点击量、消费这个数据的跌涨情况；

第二部分：网站访客基础数据：PV、UV、IP、跳出率及平均访问时间等网站数据统计；

第三部分：行业推广平均数据对比；

第一部分是基础，只有第一部分数据点击量有效，第二部分访客质量才会提升，那么SEM竞价推广效果会有保障，第三部分数据是及时优化调整第一部分数据的有效参考。

---