Mplus中关于SEM的介绍

Mplus中关于SEM的介绍,第1张

    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。

一、SEM营销流程

sem营销流程

1、从用户购买角度看SEM全流程

①产生兴趣:广告、周边环境、口碑、自身需求等因素触发用户产生兴趣;

②激发需求:通过多重因素激发用户了解欲望或购买需求;

③搜索:通过搜索引擎搜索需求或目标关键词,并点击广告(SEM竞价广告);

④浏览:点击并进入网站浏览,通过网页内容获取有效信息;

⑤购买:咨询并购买,完成购买行为。

2、从企业推广角度看SEM全流程

sem营销流程

①搜索关键词:用户通过关键词搜索信息,企业需要进行关键词挖掘和分析,布局结合产品的高质量的关键词;

②展现广告:用户搜索关键词后,搜索引擎平台将展现企业广告,广告被展现在不用位置;

③点击链接:用户此时会选择自己感兴趣的广告进行点击,对于企业而言,需要有吸引力的创意撰写来吸引用户点击行为;

④浏览网站:用户浏览网页时要找到对自己有效的信息,企业需要结合自身产品,并“投其所好”,制作干净、易读、浏览体验好的页面呈现给用户;

⑤实现转化:最后一环最为关键,对于企业而言,一切营销活动均以营利为目的,前期所做的推广都是为了提高转化带来实际收益,此处要求页面必须包含必要的营销元素,如产品、电话、咨询等。

二、怎样做SEM

1、行业方向

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

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

竞品方向

竞争对手分析也有助于账户提交竞品词时更。

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

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

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:标题和描述需要有通配符(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。品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较终的总结,将之前提到的内容做较终的总结呈现。

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,这是较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 较终的预算需求,以及预期的效果


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