seo和sem的区别在哪？

SEM和SEO是很多人都会拿来做比较的，他们的区别主要有以下几点：

1.定义

SEM（Search Engine Marketing 搜索引擎营销），而SEO叫做（Search Engine Optimization搜索引擎优化）

2.目的和手段

首先SEO优化的对象，是关键词（短句长句）搜索匹配度的自然排名，取决于您文章的文本内容和用户搜索内容的相关程度，并综合网站的年龄，访问量，活跃程度等因素，搜索引擎会为您的文章配置相应的位置。

SEO的目的并不是营销，只是为了让用户得到他想搜索到的内容，只是人们发现SEO也可以达到一种营销的目的，比如产品，品牌的关键词排名是可以带来流量的。

但是SEM就不同了，SEM的目的就是让关键词排名靠前，与文本质量以及网站的质量等均无关，而取决于关键词排名位置的，就是您为了这个关键词出价多少。出价越多，越靠前，就是这个道理。

1、定义不同。

SEO与SEM既有一定的关联，又有一定的区别。SEM指在搜索引擎上推广网站、提高网站可见度，从而带来流量的网络营销活动。SEM都包括点击收费、精准广告、SEO、付费收录等等。

SEM通过SEO技术的店拓展为网站带来了一定的商业价值，策划行之有效的网络营销方案，最终能够达到推广企业网站的目的，提升网站流量，以及转化率。

因此，SEO属于SEM的一部分，SEM的执行离不开SEO的相关基础知识，换句话来说，SEO是实现SEM的基础。

2、优化效果不同。

SEO的操作步骤比较多，优化内容也比较繁琐，见效也比较慢，但是只要优化上去了，效果还是比较好的。网站经过全面的优化后，排名会更靠前，同时也能给网站带来大量的流量。

SEM的效果非常显著，只需要付费后就可以让网站拥有排名，但是SEM的具体排名和网站推广的费用有相关性，如果余额不足，排名就会大幅度下降，同时也会出现恶意点击的情况。

3、服务对象不同。

SEO和SEM最主要的区别就是终极目标不同。从网络营销的角度出发，SEO主要是针对企业网站优化，而SEM更多的是为客户制定和实施符合SEM的策略方案，提升网站流量以及转化率。

SEM已经成为了一种非常流行的网络营销手段，也将成为电子商务发展的必经之路。SEO人员习惯于在互联网中对市场分级，建立品牌认同感，提升用户对品牌的信任度，并且逐步引导用户进入转化层，最终产生成交转化行为。

    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。

---