“漏斗原理”其实在很多领域都有涉及和应用，比如销售行业的销售漏斗。在SEM中，漏斗模型是最重要的一个模型，也是日常分析问题最主要的思路。SEM的漏斗模型主要以用户浏览或使用过程划分，对应搜索营销的各个环节，构成要素分为以下：
1、展现量
展现量即关键词展现在用户前的次数，是漏斗原理的第一层。
影响展现量的因素主要分为3个：账户整体设置、关键词、网民搜索量。在账户整体设置方面，账户的投放地域、时段对展现影响较大。投放地域多、全天投放，账户的展现自然就高；在关键词方面，影响最大的是关键词的匹配模式。在百度搜索推广中，匹配模式主要分为广泛、短语-核心、短语-同义、短语-精确、精确5中，匹配模式越宽，展现越大；此外就是关键词的排名和数量。
2、点击量
点击即网民看到搜索推广后的点击次数。
影响因素主要分为2个：关键词、创意。关键词的排名是影响点击量的主要因素，此外，关键词的展示样式也是很大的一个因素，如闪投的点击率一般会高于普通创意（可见颜值的重要性）。创意方面，流畅影响链接对网民的吸引程度。创意还与账户的结构有关，因为创意以单元为单位，账户结构越合理，单元的关键词越相像，创意也就越流畅。
3、访问量
访问量即网民到达网页的次数，此时已经脱离SEM范围，主要与网页的网文时差、UI有关。
4、咨询量（注册量）
对于一些行业来说，这一层为咨询量，如教育行业的访问咨询，其他对于搜索推广的目的是用户注册的公司来说，这一层级即为注册量。
影响网民注册的因素主要有：loading page。其他如网页的访问时长等已经脱离了SEM的范围，而loading page是SEM所需要优化的。
5、订单量
订单量靠的是产品或者销售了。
以上是SEM中的漏斗原理，用户随着漏斗的层级一层一层流失，为了最后的订单量（或者注册量、咨询量）足够多，需要把从展现开始的每个层级尽可能做大，并且减小流失率。
在操作账户过程中，总会遇到各种各样的问题，这些问题很大一部分都需要用漏斗原理来思考和解决，因此对漏斗原理的一些过程指标以及他们到底对应我们日常数据中的哪一项、最终的影响结果是什么都需要掌握，这样在账户有问题时，才不至于无从下手纸上谈兵。
按照漏斗原理（这里以app注册推广为例），在转化过程中需关注的过程指标有：点击率、点击注册率、买单率，在推广的结果中需关注：ACP、注册成本、人均付费。
1、点击率
点击率=点击/展现
影响点击率的因素即为影响点击与展现的因素。主要分为关键词排名、创意质量度。关键词排名越高，点击越多；创意质量度越高，越吸引用户点击。
落实到优化措施中，提高关键词排名则需要调整关键词的质量度和出价；提高创意质量度则通过修改创意，让创意中的通配符与单元里的关键词更加吻合。
2、点击注册率=注册/点击
点击注册率是考量投放效果好坏的一个重要指标。影响的因素主要有关键词匹配方式、loading page、网页访问速度。其中网页访问速度不是投放人员所能控制，因此先不说；关键词的匹配方式影响所带来的搜索词，匹配方式越宽泛，带来的搜索词越多越杂，引起了无效点击；loading page的UI和内容是否能引导用户进行下一步的动作，对点击注册率也有很大的影响。
落实到优化措施中，通过查看搜索词报告和关键词报告，来进一步优化关键词的匹配方式，让流量更精准的流入到各个关键词中；对于loading page，则通过A/B test来测试不同页面的注册率，优选注册率高的。
3、买单率
买单率=买单人数/注册人数
买单率其实代表投放的准确度和用户质量的高低，投放越精准，带来的用户质量越高（即为目标用户），则买单率自然不会低。所以我个人觉得这是一个衡量投放整体情况的指标。当买单率较低时，因为搜索账户目前没有定向方式，因此可以看注册用户的用户属性，通过调整用户属性来优化投放。
4、ACP
ACP就是平均点击价格，ACP=消费/点击次数
当ACP提高时，不可避免的注册成本就会提高，因此ACP可以说是注册成本的另一种形式的表达。如果账户中ACP提高，但注册成本并没有多大变化，那么账户中一定有注册成本很小的词存在。这也给投放优化带来了一点难度。
ACP的影响因素有：关键词出价、其他竞争对手的关键词出价、关键词质量度。在百度搜索推广中，关键词的点击成本有一个计算公式，公式里包含的因素即为上面罗列的这三个。
5、注册成本
注册成本=消费/注册
注册成本是搜索推广中非常重要的一个指标，成本的高低直接影响最后的账户回本。注册成本的影响因素比较多，也比较复杂，因为注册成本是一个综合性的指标。
影响注册成本的原因可能有：ACP、点击注册率。因此可根据ACP与点击注册率的影响因素进行调整。
在投放过程中，最主要的是有一个思考的逻辑，发现问题，接着一步一步分析问题，找出影响因素后，再对应到数据指标中，由数据指标最后对应到优化操作。
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。
学习基础知识
①百度推广官方书籍或教程
所谓万变不离其宗，打好基础是根本，所以先把百度推广官方书籍完整的系统的阅读一遍，对百度竞价有系统的认识，知道百度竞价是什么，能解决哪些问题，账户搭建的基本原则是什么，展现机制等等，合上虎贲或者教程之后，如果你还能知道百度竞价是什么，那说明你知道了百度竞价。
②了解百度全商业产品知识
我们知道SEM的全称是“搜索引擎营销”，所以了解百度其他产品也是很重要的，虽然目前sem主要的研究对象是竞价体系，但是如果想成为一个完整的semer，你不仅仅需要知道百度竞价，你还需要知道其他推广产品。第一可以提升自己的格局，第二可以了解竞争对手的推广产品!
③注册百度竞价账户
有了基础理论知识，那接下来就是需要把理论融入实操了啊，注册一个空的百度凤巢账户，这样可以帮助你了解和深入sem体系。可以自己尝试用自己学到的知识，针对某一个行业，某一个具体的投放需求，搭建一个完整的账户。
深度提升
①学会百度统计或者其他统计工具的安装
账户层级的投放和数据报告，反映了我们在搜索结果页的优化结果，但是对于竞价推广而言，它的作用范围是搜索结果页层级，着陆页层级和咨询转化层级。所以对页面数据的监控就显得尤为重要，可以反应出流量质量如何，页面质量怎么样，服务器性能如何，客户需求点等等信息。
②数据分析(分析流量)
对账户的理论知识和账户操作及功能有了全面的认识之后，那操作账户基本是没有问题了，但是我们操作账户的目的是给企业带来利益，所以你下一步需要学会如何去分析流量，优化流量，在有限的预算内给企业带来更多更好的流量。
③研究营销漏斗模型
sem是一个系统营销过程，必然遵循营销漏斗模型，账户层级的投放和优化只是营销漏斗模型的开端，还需要了解营销漏斗模型在页面阶段与转化阶段的影响因素和相应的数据反馈。
求职
有了上面的理论知识后，对于找工作，基本来说可以实现了，sem的普遍需求较大，企业对sem的认知度不高，所以在没有经验的时候，对薪资不要期望太高，找一个小企业，专职的去实操一下，从头到尾对自己学到的理论知识进行验证和优化，去总结自己的优化方法和行业投放技巧。在实操过程中，不断的去学习和提升，了解竞价本质、数据分析技巧、seo优化基础知识、网站布局和优化技巧等相关知识，进而再去挑选自己适合的工作!
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