SEO主要是为了关键词的排名、网站的流量、网站的结构、搜索引擎中页面收录的数据。
]SEM是通过SEO技术基础上扩展为搜索引擎中所带来的商业价值,策划有效的网络营销方案,包括一系列的网站运营策略分析,并进行实施,营销效果进行检测。
搜索引擎营销(SEM)服务主要方式
从营销的角度出发,为客户制定及实施符合其需求的SEM策略方案,从而提高网站的高效流量与转化率,获得更多的潜在客户关注。
1、竞价排名,顾名思义就是网站付费后才能被搜索引擎收录,付费越高者排名越靠前竞价排名服务,是由客户为自己的网页购买关键字排名,按点击计费的一种服务。客户可以通过调整每次点击付费价格,控制自己在特定关键字搜索结果中的排名,并可以通过设定不同的关键词捕捉到不同类型的的目标访问者。
而在国内最流行的点击付费搜索引擎有百度,雅虎和Google。值得一提的是即使是做了PPC (Pay Per Click,按照点击收费)付费广告和竞价排名,最好也应该对网站进行搜索引擎优化设计,并将网站登录到各大免费的搜索引擎中。
2、购买关键词广告,即在搜索结果页面显示广告内容,实现高级定位投放,用户可以根据需要更换关键词,相当于在不同页面轮换投放广告。
3、搜索引擎优化(SEO),就是通过对网站优化设计,使得网站在搜索结果中靠前。搜索引擎优化(SEO)又包括网站内容优化、关键词优化、外部链接优化、内部链接优化、代码优化、图片优化、搜索引擎登录等。
4、PPC( Pay Per call,按照有效通话收费 ),比如:“TMTW来电付费”,就是根据有效电话的数量进行收费,购买竞价广告也被称做PPC。
目前,SEM正处于发展阶段,它将成为今后专业网站乃至电子商务发展的必经之路。 搜索引擎营销(SEM)流程
结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen, 1989Browne &Arminger, 1995Joreskog &Sorbom, 1979)。也就是说,这些潜变量是连续的。这里需要注意的是:1. 潜变量(latent variables)是与观察变量(Observed variables)相对的,可通过数据分析观察;2. 观察变量可以是连续的(continuous)、删失的(censored)、二进制的(binary)、有序的(ordinal)、无序的(nominal)、计数的(counts),或者是这些类别的组合形式。
SEM有两个部分:一个测量模型(measurement model)和一个结构模型(structural model)。
测量模型 相当于一个多元回归模型(multivariate regression model),用于描述一组可观察的因变量和一组连续潜变量之间的关系。在此,这一组可观察的因变量被称为因子指标(factor indicators),这一组连续潜变量被称为因子(factors)。
如何描述它们之间的关系?可以通过以下方式:
1. 若因子指标是连续的,用线性回归方程(linear regression equations);
2. 若因子指标是删失的,用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations);
3. 若因子指标是有序的类别变量,用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations);
4. 若因子指标是无序的类别变量,用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations);
5. 若因子指标是计数的,用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。
结构模型 则在一个多元回归方程中描述了三种变量关系:
1. 因子之间的关系;
2. 观察变量之间的关系;
3. 因子和不作为因子指标的观察变量之间的关系。
同样,这些变量有不同的种类,所以要根据它们的类别来选择合适的方程进行分析:
1. 若因子为因变量,及可观察的因变量是连续的,用线性回归方程(linear regression equations);
2. 若可观察的因变量是删失的,用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations);
3. 若可观察的因变量是二进制的或者是有序的类别变量,用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations);
4. 若可观察的因变量是无序的类别变量,用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations);
5. 若可观察的因变量是计数的,用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。
在回归中,有序的类别变量可通过建立比例优势(proportional odds)模型进行说明;最大似然估计和加权最小二乘估计(maximum likelihood and weighted least squares estimators)都是可用的。
以下特殊功能也可以通过SEM实现:
1. 单个或多组分析(Single or multiple group analysis);
2. 缺失值(Missing data);
3. 复杂的调查数据(Complex survey data);
4. 使用最大似然估计分析潜变量的交互和非线性因子(Latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood);
5. 随机斜率(Random slopes);
6. 限制线性和非线性参数(Linear and non-linear parameter constraints);
7. 包括特定路径的间接作用(Indirect effects including specific paths);
8. 对所有输出结果的类型进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation for all outcome types);
9. bootstrap标准误差和置信区间(Bootstrap standard errors and confidence intervals);
10. 相等参数的Wald卡方检验(Wald chi-square test of parameter equalities)。
以上功能也适用于CFA和MIMIC。
SEM通过电子来使样本放大50万倍,相当于将1毫米放大到500米。同时,SEM也可以分析样品的组成元素。SEM产生电子束撞击样品原子的电子层,产生X射线,释放不同程度的能力,从而判断原子的种类。这项技术也被称为X射线微探技术,对于分析枪击痕迹非常有用。欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
评论列表(0条)