sem怎么推广

怎样推广sem步骤如下：

1、计划搭建方法

比如：你搭建的计划是按照设备系数，还是分别独立搭建PC端和移动端计划。

2、多账推广方法

比如：账户1推广产品A，账户2推广产品B，账户3只推北京地区，账户4只推二线城市等。

3、计划搭建方法

比如：按照产品、地域、时段等进行搭建计划，不同计划推广不同产品等。

4、单元搭建方法

比如：按照关键词价格高低、关键词长短、关键词搜索频次、关键词竞争度高低、关键词词性等等进行设置单元。

5、关键词设置方法

比如：关键词的匹配方式，智能、短语、精确；这里注意的是，智能匹配会带来不精确流量、短语次之，这里看你用什么方法。先用精确次慢慢拓展大量词，还是智能用智能或者短语进行引流，把相关的词直接添加到账户。亦或者是你对不同的计划或者单元和关键词分别用不同的匹配方式进行推广。

6、时段推广方法

比如：可以根据用户搜索高峰期和竞品的时段进行设置时段，可以进行测试，高峰期大力推，另一种是避开高峰期。

1、关键词的排名不是一成不变的，根据用户搜索和竞品的推广力度等方面实时调整的。

2、在调整SEM账户的各个因素的时候，一定不要频繁调整，对于哪些消费高无转化等词，可以自己调整，可以避免账户的无效推广。

3、调整账户的一般频率是1周左右，具体根据账户的数据。比如转化等情况适时进行微调。

一套完整的SEM营销方案需要包括什么

1、行业方向

① 自己所处行业的发展情况，行业的特征，行业的发展等。

② 营销的发展趋势，PC到移动，网盟/DSP转向信息流等原生广告。

③ 当前的主要营销方式，如：搜索营销，信息流广告，DSP广告等。

2、目标受众

受众人群画像，这是非常关键的一点。

① 受众属性，包括年龄性别职业等

② 上网习惯，都聚集在哪些网站，时间、设备（PC、移动）等

③ 会搜索的词有哪些，不同购买阶段的人群搜索什么类型词等

3、竞品方向

竞争对手分析也有助于账户提交竞品词时更精准。

① 目前行业有哪些核心竞品

② 核心竞品和我们产品的相同点和不同点（主要提醒不同点）

③ 核心竞品选择怎样的营销方式（需要在各个媒体搜索竞品的关键词确定）

4、媒体选择

① 目前网络营销的主要渠道（举例：移动搜索+信息流）

② 目前各个媒体（PC+移动）的优劣势对比

③ 结论：确定百度、还是搜狗，360还是神马，还是其它展示广告

5、预算分配

这部分老板比较关注。

① 搜索营销PC和移动预算的分配，建议5:5的预算分配（如果公司行业只在移动方向就不用提PC的预算）

② 营销各个媒体的预算分配（可以先参考市场份额分配预算）

③ 每天预算多少钱（可以咨询媒体的对接人了解下行业的平均预算，如果无法了解到可以自行决定一个预算，比如：日预算1000/500，先测试然后再调整）

④ 评估在媒体选择和预算配比确定的情况下的效果汇报

⑤ 结论：媒体的预算分配

6、账户搭建

搜索营销的账户搭建（逆序式搭建）

① 关键词：根据上面的分析数据，确定核心关键词-拓词-对词分类

② 单元确定：按照分类的词划分到各个单元

③ 把单元按照同类型单元，放入属于同一类的计划内。

④ 创意：标题和描述必须有通配符（竞品词除外），至少撰写两条以上创意

⑤ 样式选择：选择和自己业务考核相关的广告样式&产品。比如：公司考核APP下载激活，推广app下载类样式；公司考核PV，那就选择子链样式。

⑥ 结论：搭建账户可以以倒推的方式搭建，对账户结构比较清晰合理。优质的账户结果是基础，搭建好结构有助于数据监控以及后续的SEM优化。

7、总结

任何汇报都需要一个最终的总结，将之前提到的内容做最终的总结呈现。

① 目前选择怎样的营销方式：举例，SEM（搜索营销）

② 目标受众分析，这是最关键的点决定你营销的方向

③ 竞争对手推广的分享，给出选择的营销方式

④ 各个营销方式选择哪些媒体

⑤ 各个媒体如何做推广，大概的方向

⑥ 最终的预算需求，以及预期的效果

这些点都做好了，才是一份完整的SEM营销方案。

如果我的回答对您有帮助，望采纳，谢谢！

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

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