具体操作:开通百度竞价账号,这个需要联系百度各地的分公司或竞价代理;设置关键词、撰写创意,就是你想要用户搜索什么关键词能展示你的网站,并且展示什么样的标题和描述;设置其他属性,地区展示、时间段展示、费用设置等等;监控排名调整价格,PPC是一门学问,如何花最少的钱获得最大的转化率是你做竞价需要认真研究的。
SEM本身是搜索营销的一部分,本身的操作方面并没有什么太特别的技巧,基本上你设置好关键词、创意就能通过竞价排名展现,其中可能成为技巧的就是对于SEM的认知。你需要理解搜索思维,即SEO思维,SEM只是SEO思维的应用之一。
首先:有搜索就有需求,有需求就有点击,有点击但不一定有转化。
这是因为,搜索词是没问题的,但是对于关键词的把握、SEM创意的写作、承接页面是SEM效果的关键。你需要在规则内,尽可能的满足浏览者需求,根据词义判定关键词需求情况,客户需要的信息,能给客户信任感的东西,你的实力和给客户的安全感,比如零风险承诺等等。
其次:质量度依赖展现点击比例
只是这点是质量度优化的核心操作,重点在于你对于搜索词所涉及的客户需求的把握,以及SEM创意的编辑写作情况,适当的使用广告法允许的关键词。
然后:转化
转化其实是承接页面要实现的目的,一个页面有没有符合入口的需求很重要,比如手机端的页面自然不能用PC端的展现,PC端的也不能用手机端的页面。
承接页面承载的是你对客户需求的把握,是抓住客户让其咨询的必然条件;同时也是你检测你对客户需求理解的深度情况;所以一个词要展现哪些承接,展现哪些内容给客户,你就需要使用客户思维,通过合理的配置,实现转化率的提升。
最后:创意的选择
如果有较高的点击量,你完全可以进行A/B测试,通过创意点击率对比,留下更好的创意。
竞价员们都常见的几个问题:
1、竞争激烈,关键词越来越贵,不做又不行,到底该怎么办?大部分人选择优化关键词,同时也多了项大工程:关键词投放分析。
2、数据量大,工作效率低,数据结果不能及时呈现。除了关键词分析,还有单次点击价格、转化价格、ROI等数据都要分析,数据量超级大,有时候一个Excel表可能需要十几分钟才能打开,心好累~哪有那么多时间分析、处理数据啊。
3、数据分散,需要看多个平台的数据。先不说竞价有多个后台数据,还有页面行为(PV、UV等)、转化(销售签单、注册转化等)等数据,这么多难道要一一分析嘛,简直要跪了~
4、重复进行分析工作,费时又费力。每周都要重复做一次分析,然后把数据呈现给老板,宝宝心里苦!
5、开发数据分析系统投入太大。有人会说你们干嘛不自己开发一个数据系统,说的好简单啊,开发投入多大呀!
......
作为一名互联网公司的竞价人员,今天想跟大家分享一下我们公司是怎么高效、快速处理、分析竞价数据的!
1、接入所有数据(没数据怎么分析)
BDP个人版提供了丰富的数据源接口,可以整合我们公司所有的数据平台,包括推广后台、百度统计、美恰、伙伴云、数据库等,用最常用的百度推广的数据接入来举例(BDP提供了不同的接口,若推广量较小,建议连接百度搜索推广小户),具体的接入方式如图所示:
step1:点击数据源—网络营销—百度推广
step2:输入对应的账号信息即可
PS:权限代码可以登录百度商业开发者中心通过账号密码登录进去查看。
2、数据整合、处理
有了百度推广的后台数据后,就需要与注册/转化等数据结合了,接入各个平台数据后,可以打通从关键词展示—点击—咨询/注册—转化等一系列的链条。根据自己公司的实际情况选择接入的数据,通过合表功能完成表关联、表聚合和表追加等操作,组合成一张网络营销分析全链条数据表。
3、数据分析(需要分析哪些数据呢)
点击率:展现—点击
抵达率:点击—访问
转化率:访问—转化
千次展现成本:展现—消费
平均点击价格:点击—消费
转化成本:转化—消费
投入产出比(ROI):消费—成交金额
这是最常见、最基本、最重要的竞价数据指标了,当然每个公司要结合实际情况加一些自定义的数据指标,但是以上7个指标一定要重要关注。
(竞价数据关系,网上都能找到这张图片)
4、数据可视化图表呈现
一切准备工作就绪,在BDP个人版就可以通过拖拽分析将你所需要的数据维度全方位的展现在仪表盘中,在这里我用一些示例数据给大家呈现一些基本的维度。这样第一次做好分析图表后,每天只需要定时观察仪表盘上数据的变化就行了,不需要再重复分析,终于可以花更多的时间丰富创意文案、调整价格等工作上,让每一分钱都花的有价值,争取带来更多的转化效果,这也是我们竞价人的目标和使命啦!
总之,BDP解决大部分的数据问题,帮我至少减少50%的人工整理、分析数据的时间,当然其他竞价工作还是要靠自己嘛,通过数据分析、发现问题,比如转化低可能是因为落地页不好、客服没沟通好等因素,这些问题肯定是要自己去处理,数据是能及时告诉你问题,让你不断调整,不断提高效率和业绩!!!
欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
评论列表(0条)