sem优化都有什么手段呢?

sem优化都有什么手段呢?,第1张

SEM是Search Engine Marketing的缩写,中文意思是搜索引擎营销。SEM是一种新的网络营销形式。SEM所做的就是以最小的投入在搜索引擎中获最大的访问量并产生商业价值。

一、SEM的重心之一,就是关键词的选择,而SEM选词最重要的原则就是要精准。这里说的精准,不仅仅是像SEO选词那样,只要选的词与网站业务有关,然后有一定搜索量,就OK。因为对于SEM来说,最终目的是要让用户掏银子,特别是竞价排名这块,点击一次就要付一次钱。所以SEM选词的精准要比SEO更深入和具体,简单的说,在SEO选词标准的基础上还要再增加两个条件:

1、搜索该词的人,有明确的消费需求与实力。

2、搜索该词的人,容易被转化成我们的用户。

二、SEM中引导页的设计

其实他们选的词中,一小部分词也是比较精准的。但是转换率也非常差,这是为什么呢?答案就是在引导页上下的功夫不足。首先和大家解释一下什么是引导页,引导页就是用户搜索一个词后,点击进去所看到的页面(也叫落地页)。在SEM中,将用户吸引到页面中,只是完成了第一步。而能不能让用户产生消费,则要看引导页能不能打动用户。这就好像传统营销方式中的会议营销,把用户拉到会场,只是第一步。具体能让多少用户签单,则要看讲师的功力了。一个成功的引导页,应该围绕用户行为及特点设计,至少应该符合四个要求:

1、能够给用户足够的信任感。

2、提供的内容是对用户有帮助的。

3、能够解答用户心中潜在的问题。

4、能够促使用户留下信息或与我们取得联系。

三、SEM中的数据监测与优化

实际上,该公司的网络推广工作,也不是一点效果没有。因为通过网络推广,每个月都会有报名的学员,只是效果不理想,并且成交量在不断下降。但是效果从何而来,他们说不清楚,只是大概猜测在门户发布的新闻稿起了作用。至于为什么成交量下降,就更说不明白了。

其实对于SEM来说,数据的监测与优化工作,才是最重要的一步。没有科学而完善的监测体系,那就好像盲人摸象,或者是闭着眼睛上战场。而像流量统计系统,也只能算做初级的数据监测。SEM工作想做好,还需要建立更细致、更科学的数据监测体系才行。比如说竞价排名这块,我们就要对关键词的点击数、总消费数、注册数、单笔订单额、订单数、订单转化率、注册CPA、ROI等数据进行监测。引导页这块,除了进行常规的流量监测外,还需要增加对咨询量与转换率方面的监测。

一旦这套体系建立起来,那就很容易发现问题和解决问题。比如说如果某关键词效果不理想,我们很容易就能从数据中分析出是因为词选的不靠谱,还是创意写的不吸引人,或者是引导页上下的功夫不足。

而且在有了数据的基础上,我们才可以进一步的进行渠道优化,使我们的推广工作达到事半功倍的效果。比如说对于竞价排名来说,我们就可以通过改进广告创意的方式,来监测不同创意之间的效果变化,继而找到最佳的创意组合。也可以通过改进引导页设计的方式,观察不同引导页之间的差异,找到最符合用户需求和心理的引导页设计等。

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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