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。

一、SEO实战密码

推荐理由：SEO实战密码是由ZAC写的一本SEO人通用型书籍，里面包括了各种SEO基础知识，也包含了部分的搜索引擎算法以及原理讲解。但是这本书从学习的角度来说还是比较实用的，并且可以直接在京东或者天猫购买，这本书的价格也就几十块钱。并且这本书看完以后有一个缺点就是很难在实战当中运用的非常好，原因只有一个，就是没人带。除非自学能力非常高，那么看这本书的价值还是非常大的。

二、这就是搜索引擎（核心技术讲解）

推荐理由：如果没有读过这就是搜索引擎这本书的SEO人，很难从零到一的一个突破。算法工程师不管是如今的AI、大数据还是以前的搜索、邮件等各种平台，都离不开强大的算法来进行公式组合与计算。深度的去理解搜索引擎算法以及结果排序的原理，哪怕你是一个新手，都有非常大的帮助。当然，看这本书的朋友如果对高等数学不是很了解我不建议去看，因为这本书很多公式都是涉及到高数的一些知识点，甚至还包括了一些中学里面的数学知识。一旦这本书能够完整的悟透和掌握，那么在实战优化SEO的过程当中，绝对是领先别人一步。

三，网站分析实战

2013年第一版与网站站长有关的图书，在还没出版之前，我就阅读了部分内容。这本书很适合站长、营销人员、SEO、产品经理等群体的阅读，推荐给大家，「网站分析」一个新兴的行业，随着各个网站、公司的重视，完整分析这个行业注定会不断向前发展。

四，颠覆式seo

作者简介

夏易营销，国内知名的seo公司 ，以丰富的大型项目、热门行业实战经验和独特的用人理念享誉圈内。曾服务苏宁易购、太平洋保险、观致汽车、联合利华、平安金融、途牛旅游、同程旅游、好奇、平安小贷、厦门航空、联通、游多多、美辰旅游、51汽车、51fanli、taofen8、大众点评、寺库网、齐家网、喆喆兔、OPPO、红豆、梧桐理财、投融贷、网贷之家、中金国泰、西都石油、众安保险、路途乐、莱蒙国际、591结婚网、大赢家、安信地板、世邦机械、龙阳机械、华通留学、东方同济等。多次被邀请与京东、天猫国际、当当网、凡客诚品、七匹狼、途牛等公司CEO同台演讲。

内容推荐

SEO优化是什么?是技术?是外链?也许都不是.作者尝试用一种迥异于同类图书作者的思路,从战略的高度、管理的维度、执行力的角度和宗教的深度,全新解构SEO,带给我们前所未有的SEO体验.此外,作者揭秘苏宁易购、途牛、寺库等大型网站流量提升秘诀,解密医疗、教育、机械等热门关键词排名提升细节.

本书大致分为四个部分:战略、战术、案例和行业大佬创作部分.

战略部分,作者从SEO是什么开始,阐述一种全新的SEO观,进而提出获得SEO排名或流量的一劳永逸的办法,再次是人才招聘与组建,然后是项目启动期的战略规划、筹备.

战术部分,作者重点讲述如何迅速增加内链数量,如何提升文章质量、内链常识、外链实操和移动端SEO实操.

案例部分,作者分享了寺库网流量提升、某不孕不育医院300个热词排名和某机械类网站询盘提升案例.此外,全书其他章节也穿插途牛、苏宁易购、保险、拿药网等实战案例.

行业大佬创作部分,为网易、39健康、苏宁易购、寺库网、万表网、齐家网、大众点评等SEO实战专家对于SEO某一细节的"颠覆式"见解.

五，seo的道与术

这是一本不惧百度算法改变的SEO工具书，作者5年SEO成功创业经验的无私奉献；

介绍了全新的SEO技术，提出了崭新的观点，告诉你如何做SEO才能达成排名**，提升网站流量的原则、方法与技巧。

《机器学习实用案例解析》（（美）DrewConwayJohnMylesWhite）电子书网盘下载免费在线阅读

链接: https://pan.baidu.com/s/1Tlmx4cyoX7iioA6X-rbj1Q

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书名:机器学习实用案例解析

豆瓣评分:7.6

作者:（美）DrewConwayJohnMylesWhite

出版社: 机械工业出版社

副标题:实用案例解析

原作名: Machine Learning for Hackers

译者: 陈开江 / 刘逸哲 / 孟晓楠 / 罗森林 审校

出版年: 2013-4-1

页数: 320

内容简介

这本书为机器学习技术提供了一些非常棒的案例研究。它并不想成为一本关于机器学习的工具书或者理论书籍，它注重的是一个学习的过程，因而对于任何有一些编程背景和定量思维的人来说，它都是不错的选择。

——Max Shron OkCupid

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。

全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件箱，回归模型：预测网页访问量，正则化：文本回归，最优化：密码破解，无监督学习：构建股票市场指数，空间相似度：用投票记录对美国参议员聚类，推荐系统：给用户推荐R语言包，社交网络分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突出理论联系实际，富有启发性，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。

本书主要内容：

·开发一个朴素贝叶斯分类器，仅仅根据邮件的文本信息来判断这封邮件是否是垃圾邮件；

·使用线性回归来预测互联网排名前1000网站的PV；

·利用文本回归理解图书中词与词之间的关系；

·通过尝试破译一个简单的密码来学习优化技术；

·利用无监督学习构建股票市场指数，用于衡量整体市场行情的好坏；

·根据美国参议院的投票情况，从统计学的角度对美国参议员聚类；

·通过K近邻算法构建向用户推荐R语言包；

·利用Twitter数据来构建一个“你可能感兴趣的人”的推荐系统；

·模型比较：给你的问题找到最佳算法。

作者简介

【作者介绍】

Drew Conway 机器学习专家，拥有丰富的数据分析与处理工作经验。目前主要利用数学、统计学和计算机技术研究国际关系、冲突和恐怖主义等。他曾作为研究员在美国情报和国防部门供职数年。他拥有纽约大学政治系博士学位，曾为多种杂志撰写文章，是机器学习领域的著名学者。

John Myles White 机器学习专家，拥有丰富的数据分析与处理工作经验。目前主要从理论和实验的角度来研究人类如何做出决定，同时还是几个流行的R语言程序包的主要维护者，包括ProjectTemplate和log4r。他拥有普林斯顿大学哲学系博士学位，曾为多家技术杂志撰稿，发表过许多关于机器学习的论文，并在众多国际会议上发表演讲。

【译者介绍】

罗森林 博士，教授，博导。现任北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心主任、专业责任教授。国防科技工业局科学技术委员会成员；《中国医学影像技术杂志》、《中国介入影像与治疗学》编委会委员；全国大学生信息安全技术专题邀请赛专家组副组长；中国人工智能学会智能信息安全专业委员会委员等。主要研究方向为信息安全、数据挖掘、媒体计算、中文信息处理等。负责或参加完成国家自然科学基金、国家科技支撑计划、863计划、国家242计划等省部级以上项目40余项。已发表学术论文90余篇，出版著作8部，出版译著1部，获授权专利3项。

陈开江　新浪微博搜索部研发工程师，曾独立负责微博内容反垃圾系统、微博精选内容挖掘算法、自助客服系统（包括自动回复、主动挖掘、舆情监测）等项目，目前主要从事社交挖掘、推荐算法研究、机器学习、自然语言处理相关工作，研究兴趣是社交网络的个性化推荐。

刘逸哲　阿里巴巴，CBU基础平台部搜索与推荐团队核心技术与query分析方向负责人，机器学习技术领域及圈子负责人。曾任中国雅虎相关性团队、自然语言处理团队算法工程师；AvePoint.inc开发工程师，从事企业级搜索引擎开发。研究兴趣是机器学习、自然语言处理及个性化推荐等算法在大规模数据上的应用。

孟晓楠　一淘广告技术，阿里非搜索广告算法负责人，负责用户行为分析、建模与细分，RTB竞价算法，展示广告CTR预估与SEM优化。曾工作于网易杭州研究院，参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发。研究兴趣是计算广告技术、机器学习、大数据技术、信息检索等。

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