如何才能做好SEM优化营销推广

①选取“差异化”数据

卡位SEM 优化系统能够智能的记录关键词日志，分析差异化数据。差异化数据是账户内所有数据中那些异常的数据，也可以说是那些“极端”的数据。例如，展现量大，展现量少，消费高，消费低，点击量高，点击量低等词。

大家都知道“二八定律”，也就是说完成企业制定的业绩指标，是由账户内的20%的关键词来决定的，分析这些关键词，进行系统优化。同时也可以通过这些好的关键词进行不断的拓词，用卡位SEM优化系统，让企业的搜索达到预期的效果。

②单一优化过程

上面已经找出了需要优化的对象，经过分析会发现需要很多优化的方法。例如，关键词调价，调整关键词匹配方式，创意撰写等等，那么这时候需要做的分别进行优化调整而不是我把这些调整方式同时进行，如果这样进行优化，就不能很好的知道是哪些调整让效果有了明显的变化，也就不能在此刻的基础上继续做调优工作，所以在账户优化需要单一优化。就相当于一个控制变量的实验方法。

③创新优化

“微创新”现在炒得很火，所以可以在账户优化的时候进行微创新，达到预期的目标，比如说，258业务范围很广，分布到不同的省市，这些城市会有一、二、三线城市，现在需要在原来的预算和投放地域的条件进行创新优化，为企业代开更多的注册量或订单量。

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注意事项

首先明确预算没有增长，投放地域没有减少，那么要是降低CPC(平均点击价格)，如果把账户内关键词降价，关键词的排名会大幅度的下降，这时KPI考核指标肯定会达不到，所以说账户内的关键词整体降价是不可行的。

这时候可以考虑，企业的投放地域是一、二、三线城市，可以按照每个城市进行推广单元划分，这时候每个不同城市的权重不同，也就是一线城市的预算高，关键词排名会下降(合理的位置)，二、三线城市关键词由于检索量低，会将排名控制在前三和其他的调整。卡位优化系统这样虽然限制因素没有发生变化，但是实际上企业作了创新优化，注册量，订单量等等都会变化。

控制变量在论文中的使用越来越广泛， 控制变量指除了自变量以外会影响实验结果即因变量的变量，也称之为指可能干扰模型的项。虽然这些变量并不是实验中的研究变量，也被看作是实验中的无关变量。这类变量应该加以控制，以保证因变量结果的无偏性， 如果不加以控制，也会造成因变量的变化，即自变量和一些未加控制的因素共同造成了因变量的变化。

No.2 哪些是控制变量

在SEM建模过程中经常会将一些变量当作控制变量，比如个体特征：性别、年龄、学历、收入、婚姻状况、是否独生子女等以及企业特征：比如企业规模、员工数量、企业类型以及其他一些已知的预测变量或解释变量。

No.3 如何操作

之前在

八问八答之MPLUS篇

中已经提过MPLUS中控制变量怎么写，但是还是有很多同学问我，控制变量到底怎么加啊？本篇就来详细的给大家说一说在MPLUS中控制变量到底怎么写。

需要注意的是：

1.如果控制变量是分类变量，需要设置虚拟变量后加入模型，如性别（男性编码为0，女性编码为1），或者进行多群组分析，多群组分析即将控制变量作为调节变量分析，需要用多群组分析的时采用，其他情况下不建议采用，多群组分析可参见

赶紧收藏！调节变量为类别变量在mplus中这样分析~

2.如果控制变量是连续性变量，如，工作安全感，可以在SEM中直接作为控制变量；

No.4 MPLUS代码

数据：性别作为控制变量已虚拟编码

在默认设定中，显变量的截距在组间是等价的，潜变量的均值是自由估计的。

Mplus是一款建模软件，能将多个潜变量模型综合在一个统一的分析框架里。它常见的处理模型有验证性因素分析（CFA）、探索性因素分析（EFA）、结构方程模型（SEM）、项目反应理论（IRT）等，当然还有其他的处理模型就不一一列举了。变量（VARIABLE）是Mplus必须存在的命令，其中USEVARIABLES是分析时所需要用到的变量。在SEM建模过程中经常会将一些变量当作控制变量，比如性别、年龄等人口学变量，以及其他一些已知的预测变量或解释变量。

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