一个SEM营销推广方案该怎么写？

一套完整的SEM营销方案需要包括什么

1、行业方向

① 自己所处行业的发展情况，行业的特征，行业的发展等。

② 营销的发展趋势，PC到移动，网盟/DSP转向信息流等原生广告。

③ 当前的主要营销方式，如：搜索营销，信息流广告，DSP广告等。

2、目标受众

受众人群画像，这是非常关键的一点。

① 受众属性，包括年龄性别职业等

② 上网习惯，都聚集在哪些网站，时间、设备（PC、移动）等

③ 会搜索的词有哪些，不同购买阶段的人群搜索什么类型词等

3、竞品方向

竞争对手分析也有助于账户提交竞品词时更精准。

① 目前行业有哪些核心竞品

② 核心竞品和我们产品的相同点和不同点（主要提醒不同点）

③ 核心竞品选择怎样的营销方式（需要在各个媒体搜索竞品的关键词确定）

4、媒体选择

① 目前网络营销的主要渠道（举例：移动搜索+信息流）

② 目前各个媒体（PC+移动）的优劣势对比

③ 结论：确定百度、还是搜狗，360还是神马，还是其它展示广告

5、预算分配

这部分老板比较关注。

① 搜索营销PC和移动预算的分配，建议5:5的预算分配（如果公司行业只在移动方向就不用提PC的预算）

② 营销各个媒体的预算分配（可以先参考市场份额分配预算）

③ 每天预算多少钱（可以咨询媒体的对接人了解下行业的平均预算，如果无法了解到可以自行决定一个预算，比如：日预算1000/500，先测试然后再调整）

④ 评估在媒体选择和预算配比确定的情况下的效果汇报

⑤ 结论：媒体的预算分配

6、账户搭建

搜索营销的账户搭建（逆序式搭建）

① 关键词：根据上面的分析数据，确定核心关键词-拓词-对词分类

② 单元确定：按照分类的词划分到各个单元

③ 把单元按照同类型单元，放入属于同一类的计划内。

④ 创意：标题和描述必须有通配符（竞品词除外），至少撰写两条以上创意

⑤ 样式选择：选择和自己业务考核相关的广告样式&产品。比如：公司考核APP下载激活，推广app下载类样式；公司考核PV，那就选择子链样式。

⑥ 结论：搭建账户可以以倒推的方式搭建，对账户结构比较清晰合理。优质的账户结果是基础，搭建好结构有助于数据监控以及后续的SEM优化。

7、总结

任何汇报都需要一个最终的总结，将之前提到的内容做最终的总结呈现。

① 目前选择怎样的营销方式：举例，SEM（搜索营销）

② 目标受众分析，这是最关键的点决定你营销的方向

③ 竞争对手推广的分享，给出选择的营销方式

④ 各个营销方式选择哪些媒体

⑤ 各个媒体如何做推广，大概的方向

⑥ 最终的预算需求，以及预期的效果

这些点都做好了，才是一份完整的SEM营销方案。

如果我的回答对您有帮助，望采纳，谢谢！

1、搜索引擎营销：英文Search Engine Marketing ，我们通常简称为“SEM”。

2、简单来说，搜索引擎营销就是基于搜索引擎平台的网络营销，利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯，在人们检索信息的时候将信息传递给目标用户。搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过点击进入网页，进一步了解所需要的信息。企业通过搜索引擎付费推广，让用户可以直接与公司客服进行交流、了解，实现交易。

    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。

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