账户结构优化,包含:
(1)关键词优化,URL参数优化,词性互否,低质量词性优化
(2)账户计划单元优化,同一词性关键词细分
(3)账户创意优化,删除低展现创意,不断增加优质创意,每个单元保证3-5条有效创意
百度推广后台展示组建创建,百度新出了很多适合各行各业的展现组件,可以增加网民体验度,对你的转化也有一定帮助,建议空闲时候多研究下百度后台新出的功能
网站结构优化
虽然做SEM对网站结构要求不大,但是为了更好的客户体验,建议网站结构搭建也得符合百度蜘蛛爬行规律,符合大部分网民的使用习惯
推广落地页优化
文章或者专题页,不同行业优化方向不一样,最主要的是抓住网民的关注重点,突出显示,体现自己公司的优势并且结合访客的点击习惯,调整不同的页面排版
其它。。。(sem不是这一个问题就能概括完的,需要不断学习进步)
本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。
一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据 ,数据十分完整,无需清洗。因此,本文主要分为三个部分:
通过对IBM离职员工数据实践,本文希望发掘出影响员工流失的因素,并对利用R语言进行数据分析过程进行复习,深化对数据分析工作意义的理解。
IBM离职员工数据集共有35个变量,1470个观测个案。部分需要重点关注的变量如下:
上述变量可以分为三个部分:
载入分析包和数据集
通过描述性统计可以初步观测到:
分析结果:
基于对数据的探索性分析,员工离职有多方面因素的影响,主要有:
1.工作与生活的不平衡——加班、离家远和出差等;
2.工作投入如果不能获得相匹配的回报,员工更倾向离职;
3.优先股认购等福利是员工较为关注的回报形式;
4.年龄、任职过的公司数量的因素也会影响员工离职率;
删除需要的变量:EmployeeCount, EmployeeNumber, Over18, StandardHours
变量重新编码:JobRole, EducationFiled
分析结果表明:
随机森林所得的AUC值为0.5612,小于决策树模型。
GBM模型得到的AUC值为0.5915
对于对于随机森林和GBM的方法,AUC值小于单一决策树模型的AUC值的情况较少见,这显然说明单一的树拟合得更好或者更稳定的情况。(一般需要得到AUC值大于0.75的模型)
当结果分类变量之间的比列是1:10或者更高的时候,通常需要考虑优化模型。本例中,离职变量的比列是1:5左右,但仍然可能是合理的,因为在决策树中看到的主要问题是预测那些实际离开的人(敏感度)。
加权旨在降低少数群体中的错误,这里是离职群体。
向上采样(up-sampling)指从多数类中随机删除实例。
向下采样(down-sampling)指从少数类中复制实例。
分析结果表明:
加权调整的模型表现最好,相比较于单纯的随机森林和GBM模型,AUC值从0.5612上升至0.7803,灵敏度也达到了0.7276。据此,后续将采用加权调整后的模型进行预测。
已经训练出一个表现较好的模型。将其应用于实践时,需要注意以下几个方面:
可以观察到影响员工流失的前5个因素是:
因此,在实践中就需要注意:
本例中对工作投入高、收入低的员工进行预测。
本例分析仍有需要足够完善的地方,还可以往更多更有意义的地方探索:
首先要理解,SEM的优化,依据目的,大体可以概括为增加某些量(高ROI)以及减少某些量(低ROI)两种。影响ROI最主要的两个因素,一个是转化率,一个就是CPA。
以降低CPA为例。
降低CPA,方向是提升转化率和降低CPC。提升转化率需要优化流量结构以及优化LP(优化LP暂时不讨论)。
优化流量结构,可以减少高消费无转化/低转化类关键词的预算消耗,可以暂停,降价,缩匹配,否词等等操作。最终分析下来,就是减少低ROI关键词的展现量以及点击量。
但是,只减少,肯定会影响账户的量级,所以需要提前增量。那么增加的是哪部分量呢?跟减少的量正好相反,是高ROI关键词的量,提价、添词、优化创意、拓匹配等等放量操作。最终分析下来,就是增加高ROI关键词的展现量以及点击量。
中间有两个重点,第一个是先增再减,第二个是找准关键词。
除此以外,还有其他方法提升ROI,就不赘述了。
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