有什么SEM 竞价书籍的推荐吗？

大都以百度推广为主，各方资源、案例、经验都围绕着百度竞价，不过只要了解百度竞价原理、操作思路，其他渠道的竞价也一贯而通了。

除了学习书籍上的内容，也需要配合大数据情报分析来进行市场投放。

1. 岳鹏飞《SEM长尾搜索营销策略解密》

推荐理由：长尾理论，虽诞生已久且在各行各业有着深入应用，但是，它目前还未被SEM从业者们重视起来。大多数人对于长尾理论的了解，仍旧停留在“耳熟能详”却“熟视无睹”的状态。

实际上，长尾理论完全可以发挥出超乎想象的作用，这在其他行业已经实现，而在SEM行业才刚刚崭露头角，还有更大的价值等待我们去发现。

而岳鹏飞老师这本《SEM长尾搜索营销策略解密》，恰好能帮助SEMer们开拓一种全新的思维模式，发掘搜索引擎营销的蓝海。

2. 谢松杰《网站说服力——营销型网站策划》

推荐理由：超过90%的传统企业在互联网转型种开展网络营销失败的原因，都出在网站上。

网站营销是一项工程，而绝非“做个网站，花钱推广”这么简单。从互联网商业模式设计到网站建设和推广，再到咨询、获取线索和订单，再到数据统计和分析，最后是运营管理等等，环环相扣，有机协作才能取得好成绩。

在这个生态系统中，成败的关键因素就是网站，而谢松杰老师的《网站说服力——营销型网站策划》一书，则是其在15年从业生涯中，亲自参与的数十个项目的经验成果和总结，非常的精彩，值得大家学习。

3. 谢松杰《着陆页：获取网络订单的关键》

如果你正在或将会投放网络广告，“受众明确”、“内容相关”、“简洁高效”、“用户体验”、“竞争调研”、“商业模式”等着陆页的几个基本要素，你能做到几个？

本书是从人类决策行为研究的基础上，发展了一套系统的着陆页策划与设计理论。从“宏观”和“微观”上对着陆页的整体框架和局部细节做了深入的讨论，环环相扣，一气呵成。

正如谢松杰老师所言：“你可以没有网站，但至少应该有一个能挣钱的着陆页”。能挣钱就是为什么推荐本书的理由，希望对你有所帮助。

4. 曲海佳《互联网DSP广告揭秘 精准投放与高效转化之道》

推荐理由：在移动互联网爆发的今天，流量的严重倾斜已是不争的事实，SEM一家独大的时代已经一去不复返，与信息流和DSP一道，形成了掎角之势。

对于互联网广告从业者来说，学会DSP和信息流的投放技巧，是大势所趋。而曲海佳老师这本书，能够带你去那面了解市场主流的DSP广告及投放方案、定向的设置、精准人群的定位、数据的监控，以及优化调整的策略。

从根本上解决DSP无从下手、效果无法考量的问题。

5. 秋叶大叔操刀《移动社交时代的互动搜索营销》

推荐理由：《移动社交时代的互动搜索营销》，本书通俗易懂，跳出搜索引擎局限，告诉读者如何利用互联网找到客户的思维。本书涉及到全网搜索营销，不单单讲述竞价排名，还涉及淘宝直通车，新浪微博搜索等。

同时结合不同行业的实际应用案例解读，生动传达怎样正确地利用搜索引擎，深入浅出地介绍了企业开展搜索营销的关键。本书贴近企业，适合各行业各互联网公司各层级别的员工阅读。前版为秋叶大叔

2011 年著的《榨干百度谷歌：搜索引擎广告大赢家》。

6. 百度认证系列丛书《百度推广 搜索营销新视角》

推荐理由：本书由百度营销研究院专家团编著，主要用于百度 SEM 社会认证人员考试学习的材料。涉及到的知识点基础也很全面，每个章节解读一个知识点，涉及百度各产品线，知识点阐述通俗易懂。

适合 2 年以内的 SEM 从业人员阅读。唯一不足的地方就是由于 SEM 行业产品更新迭代较快，部分知识点陈旧。虽然这样，很多营销知识理论还是值得学习的。

7. 百度认证系列丛书《点金时刻：搜索营销实战思维解读》

推荐理由：本书同样由百度营销研究院专家团队完成。本书主要以论文的形式阐述各类知识，以实践经验为基础，不脱离实际，紧跟企业全新需求，从整体策略到细节执行，帮助读者快速解百度推广的核心内容。适合 1 年以上从业人员阅读。8、广告数据定量分析推荐理由：本书不仅讲解了一位优秀广告优化师需要掌握的统计学知识和数据分析知识，而且还分享了快速学习这些知识的方法。 从业务角度总结了移动广告、SEM、信息流广告、应用商店广告等多种形态广告数据的分析方法，以及效果优化技巧。

样品分析一般步骤：

1.首先检测样品的理化指标(pH,粘度，酸值等)

2.对样品进行分离提纯，得到各性状下的单一成分

3.SEM+EDS，可以通过扫描电镜和能谱，获知形貌、粒径分布、元素半定量等，为后续分析做个参考。

4.FITR，红外光谱分析。通过红外，可以或者很多官能团结构或者直接获得样品成分

5.进行顶空GC-MS。如果样品是无机和有机混合物，可以获得样品有机物成分

6.高分辨ICP-MS。可以获知样品全元素分布

7.核磁

成分分析需要注意什么问题?

1.有效成分含量太低，在分离过程中获取不到或者被分离手段污染得不到相应成分。

2.样品杂质含量太多，在检测过程中，杂质会对结果造成误判。

3.样品中有同分异构体，这样的成分在检测手段上很难区分。

4.样品中有螯合物或者聚合物，这样分析的结果很难得到原料是什么。

5.样品分离后的产物，在现有数据库中无法匹配到数据。

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