SEM在营销层面会应用到哪些方面

在大部分营销者眼中，SEM所用之处大都用在产品推广中，而实际很多营销者也是这么做的，只有在有新产品上市时才会想到使用SEM做推广。而其实，SEM的作用不仅仅在产品推广中，当你了解了SEM中的网盟推广，是甚至会认为SEM是专为做品牌推广而设计出来的。那么，除了做产品推广外，SEM在营销层面还会应用到哪些方面呢?

1、用于产品推广、产品销售

关于产品的推广上面我们已经说到，是现在大部分营销者在做的。销售与网络营销其实两者之间存在很大的相似性，自然营销者可以利用搜索引擎营销“所搜即所想”的特点，相对精准的知道用户的需求，针对性的推广。在这点上，显然其他的网络营销方式都没有SEM那样的精准，所以营销者一直热衷于用SEM来做产品的销售。

2、用户品牌推广

品牌推广上面我们已经也说到，SEM中的网盟推广其对于品牌推广的作用与其他营销方式来说已经遥遥领先，在加上搜索推广，SEM的品牌推广能可见一斑。

3、使用于市场公关

我们知道很多企业会出现存在负面新闻的情况，搜索引擎上回收录大量的负面新闻消息，如何预防此类信息在搜索引擎上进一步传播以免造成更加严重的影响，同时尽可能地给用户一些正面的引导，成为公关层面不可或缺的一步。此时企业可以购买一些相关的关键词推广，压低负面消息的排名位置，降低

其展现给用户的几率，同时适度地做一些正面的公关或解释。而百度品牌专区的推出，除了捕获品牌流量外，更是将公关这个功能发挥到极致。

4、打压竞争对手

此类情况比较少见，但是仍有一些企业不是完全从自身销售业务角度，而是从竞争角度，大量购买竞争对手的关键词流量，从而降低对手的网络流量，进而影响对手的销售额，逐步把竞争对手挤出市场。

SEM简单介绍，以下资料来源

因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。

一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。

历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.

SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。

因果关系：

究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。

举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：

3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：

这里我又举另外一个例子，回归模型

在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。

我们在举另外一个例子“路径分析”

路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。

在这里我们总结一下：

回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？

路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。

在这里要提一下因素模型（factor model）

在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。

举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。

相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。

这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。

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