SEM的优点有哪些啊？

1、排名高，转化率高

你会发现排名上面的都是付费排名的，都是SEM，后面才是SEO，现在人们一般都不会往后翻，所以前面的转化率都比较高

2、覆盖群体广，见效快

百度是国内最大的中文搜索引擎平台，每天都有2亿搜索次数，覆盖了95%的网民，可见用户数据之大。我们结合竞价推广的相关词进行投放，可以覆盖大部分的用户，而我们做其他的推广，只是根据你所优化的词进行排名，并不能覆盖用户。

3、灵活性、针对性强

企业可以根据自身的情况进行资金投入，充分利用好每一分钱，对于用户的点击，竞价后台会有详细的数据、报表，企业可根据用户的点击情况进行适当调整，不进行推广时，则不收取任何费用。

此外，竞价推广还可以按区域进行投放，比如，你的客户在东莞地区比较多，可以将其调整为东莞地区，从而节约了推广资金。

4、方便用户数据分析

我们可以根据客户的搜索，在竞价后台进行适当的调整，竞价后台通过关键词工具、关键词规划师等进行查询，借助每日搜索指数，对客户搜索习惯进行分析，从而量身定制推广方案。

5、推广关键词没有限制

我们做SEO优化的时候，关键词是有限制的，而竞价推广的关键词则没有限制，你想加多少词都可以，还能更号的让用户搜索到，营销效果会更好。

SEM的优点：1、SEM见效快、充值后设置关键字报价后马上就能够进入百度排行前十。

2、SEM关键字数量无约束、能够在后台设置无数的关键字进行推行，数量自个操控，没有任何约束。

3、SEM关键字不分难易程度、不管多么抢手的关键字，只需你想做，你都能够进入前三名。

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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