seo和sem的区别是什么?

SearchEngineMarketing简称SEM，即搜索引擎营销。

SearchEngineOptimization简称SEO，即搜索引擎优化。

简单的说，SEM所做的工作是提高你的广告排名，同时广告是按点击付费的。而SEO主要是将自身网站进行优化，从而让搜索引擎可以更好的抓取相关内容，以提高自然搜索结果排名。这两者最大的区别可能就是SEM是对媒体付费的，SEO不需要对媒体付费。

搜索引擎营销

搜索引擎营销:英文SearchEngineMarketing，我们通常简称为"SEM"。就是根据用户使用搜索引擎的方式利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户。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。

区别如下：

一、概念方面：SEO叫搜索引擎优化，也叫关键词自然排名。它是通过对站内和站外的优化来提高搜索引擎对网站的友好度，并提高网站的排名。

而SEM叫搜索引擎营销，它是除了对网站做优化以外，也可以用便捷的途径来更快的让客户找到你的网站，这种便捷的方式就是通过付费的手段。

二、费用方面：费用方面的话SEO是通过网站的自然排名来提高网站的权重，所以费用自然会低。SEM主要是通过付费手段来提高网站的权重，自然会比SEO费用要多。

三、范围：从它们两个范围上来讲的话，SEO是SEM其中的一部分，SEO是包括在SEM里面的。SEO只是对网站的优化，而SEM是网站优化和付费营销两个方面。

四、效果：SEO对网站的优化时间比较长，或许是用几个月的时间才能把网站做到首页，但是只要把排名提上去就不容易掉下来，效果是比较好的。

而SEM是通过付费首段来提高网站的排名，但是过一段时间不付费了，排名很快就掉下来了，所以SEM是见效快，但不适合长久性的。

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扩展资料：

SEO（SearchEngineOptimization）:汉译为搜索引擎优化。是一种方式:利用搜索引擎的规则提高网站在有关搜索引擎内的自然排名。

目的是：为网站提供生态式的自我营销解决方案，让其在行业内占据领先地位，获得品牌收益；SEO包含站外SEO和站内SEO两方面；

为了从搜索引擎中获得更多的免费流量，从网站结构、内容建设方案、用户互动传播、页面等角度进行合理规划，还会使搜索引擎中显示的网站相关信息对用户来说更具有吸引力

搜索引擎营销：英文SearchEngineMarketing，我们通常简称为“SEM”。就是根据用户使用搜索引擎的方式利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户。

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。

参考资料：/baike.baidu.com/item/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E%E8%90%A5%E9%94%80/9387327?fromtitle=sem&fromid=2554866"target="_blank"title="搜索引擎营销——百度百科">搜索引擎营销——百度百科

其实应该说是最大似然法和最小二乘法的区别吧。

采用OLS的回归分析方法存在几方面的限制：

（1）不允许有多个因变量或输出变量

（2）中间变量不能包含在与预测因子一样的单一模型中

（3）预测因子假设为没有测量误差

（4）预测因子间的多重共线性会妨碍结果解释

（5）结构方程模型不受这些方面的限制

SEM的优点：

（1）SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验；

（2）回归系数，均值和方差同时被比较，即使多个组间交叉；

（3）验证性因子分析模型能净化误差，使得潜变量间的关联估计较少地被测量误差污染；

（4）拟合非标准模型的能力，包括灵活处理追踪数据，带自相关误差结构的数据库（时间序列分析），和带非正态分布变量和缺失数据的数据库。

构方程模型最为显著的两个特点是：

（1）评价多维的和相互关联的关系；

（2）能够发现这些关系中没有察觉到的概念关系，而且能够在评价的过程中解释测量误差。

1、最小二乘法的典型应用是求解一套x和y的成对数据对应的曲线（或者直线）方程。

其思想是：设y和x之间的关系可以用一个公式在表示，但其系数为待定系数。然后，将各个点的实测数据与计算求得的数据相减，得到“误差”或者不符值（有正有负，但其平方都是正的），将这些不符值的平方相加，得到总的“误差”。通过调整公式中的各个系数，使得误差平方和最小，那么就确定了y和x之间的方程的最好结果。求解最小二乘问题的过程中没有提及概率问题。

2、而极大似然估计值，是用于概率领域的一种方法，和最小二乘法是两个领域的。这种方法是应用求极大值的方法，让某一个公式求导值为0，再根据情况判断该极值是否是合乎要求。极大似然估计法可以用于正态分布中 μ, σ2的极大似然估计。极大似然估计法就是要选取类似的数值作为参数的估计值，使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。

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