简述sem中影响关键词质量度的因素有哪些

百度账户的关键词质量度越高展现的就会越好，那么给我们带来用户的几率就越大。那么哪些因素会影响到关键词质量度的高低呢?主要有以下因素：

(1)点击率：点击率的高低是直接影响关键词质量度的重要因素，被点击次数多的关键词，百度会认为是优质内容，能吸引网民浏览。

(2)创意内容与关键词的匹配度：指关键词套入创意是否通顺。

(3)创意内容与关键词的相关性：创意标题和描述飘红，创意通顺，并且需要合理划分账户内的单元结构，即把结构相同、意义相近的词划分在一起，基本就可以达到系统对于创意内容与相关性的要求。

(4)关键词、创意与网站内容的相关性：百度推广的着陆页链接页面内容与推广关键词及创意内容的相关度，也会对质量度产免影响。网站打开速度、空间服务器的稳定性性、跳出率、网站用户体验、包括网站的设计等方而均会进入质量度评分范围。

(5)创意撰写水平：创意围绕关键词写的越通顺，越就越能吸引潜在企业的关注。

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。

账户分析的维度可以分为相关维度、整体维度和细节维度。

一个合理的账户结构，不是凭空构建的，就像是在一片空地上盖房子，先丈量土地，进行测绘，然后详细规划画出设计图，再按照图纸打地基，一层一层地修建。

计划方面如下：

现在的二类电商理所当然的成为当前迎合市场趋势的流量入口，想要做好二类电商也不是一件容易的事情。而账户里面的调整关乎着我们是否爆量的关键，想调整，先分析！

1、计划预算：过窄限制流量，过多容易跑超，由于预算较小导致流量基数小，效果不稳定也比较正常，建议限额设置转化出价的20倍左右；

2、展现：主要针对高展现低点击的计划，进行调整或者更换新的创意，使创意和计划相辅相成。

3、地域：去掉快递不到的地区，比如港澳台（某些快递全国可达，可以不限）；

4、兴趣分类：根据投放产品适用人群进行选择，初期可勾选5-10个主相关兴趣分类，转化稳定后可逐步放开定向，探索更多人群；也可选择系统推荐分类，让系统自动探索。

通过分析账户现状来确定账户的优化方向，比如流量质量、出价等等，简单点来说，就是要知道账户的钱花在哪儿了，哪些钱花的又最有效果。

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