SEM竞价工程师主要就是做搜索引擎营销的工作。通过管理竞价账户，优化关键词，有效提升企业知名度及销售额，通过搜索引擎返回的结果，来获得更好的销售或者推广渠道的工作。具体工作内容有：
一、统计前一天账户效果报表。
这个相对于管理整个账户的朋友来说是必须要做的一个报表，报表包括展现量、平均点击价格、点击量、点击率，整个账户的咨询量，咨询成本。
做这个报表的目的在于与前一天(之前的任何一天)的报表进行对比分析，找出存在的问题，看展现点击各方面有没有比较明显的增长或降低，给自己一个比较明确的账户整体推广效果。
关注账户(项目计划)下线时间，每天账户的预算要控制好，防止提前下线带来不必要的损失。
二、统计前一天推广计划报表负责不同项目可以根据自己管理的计划进行统计。
推广计划报表包括以下数据：各计划的展现量、平均点击价格、点击、咨询、点击率、咨询成本。首先，计划报表可以很明确的看出推广计划的推广效果，每个计划对话量有多少，计划消费了多少钱，咨询成本是否在自己的控制范围内，每日报表做对比分析，消费，展现点击、一目了然。
其次，可以针对新增的临时推广活动有一个参考分析。再次，各计划对整个账户是有密切关系的，各个计划的变化导致整个账户的展现点击咨询的增加或降低，进而推论到整体账户的推广效果，从而对账户统计报表提供可观性的数据。
三、统计前一天关键词报表。
统计展现量多少(匹配有关)，点击有多少，带来的咨询又有多少，这个词的平均每天对话成本。
四、实时监控账户(项目)消费前50重点关键词。
重点关键词排名情况的检查根据不同行业，消费的重点关键词数量可以多或少，20%的关键词消费整个账户的80%的费用，同时这20%关键词带来80%的转化，这就是竞价推广的28定律。时刻关注这些重点词的展现点击转化情况，关键词的质量度，排名的稳定性。
五、关注品牌词的保护。
被竞争对手购买品牌词是再正常不过的啦，所以每天抽出一小部分时间进行品牌词的维护，一经发现竞争对手做自己的品牌词，可以和竞争对手沟通解决或直接向客服投诉，要求有关品牌关键词下线，如果对手还是不肯罢休，只能以其人之道还治其人之身。
六、根据统计工具进行无效搜索词的否定。
导出搜索词报告进行否词。不同的匹配模式会带来不同的搜索词，尤其是广泛匹配模式的关键词，针对的是广泛受众群体，带来的是比较泛的流量，点击访问的针对性不足。
转化率不如精确匹配和短语匹配。所以无效的搜索词必然会比较多，尤其是出现比较多的无效词，我们可以否定。
七、挖掘和拓展新词。
搜索词报告与有效咨询词相结合，找出转化好的关键词，百度下拉框，百度指数、从中挖掘出一些符合搜户习惯的词。
这个根据实际情况不同行业具体问题具体分析，看数据量的大小，医疗行业可以1-2星期做一次拓展，其他竞争没有那么激烈的可以半个月或一个月做一次。
八、分时段关注账户的消费情况。
每个项目的推广每天都有高峰期，实时关注账户的消费情况避免短时间过多消费或者不能消费。与之前同时段的数据作对比，找出消费过高(过低)的计划对应的单元、关键词，检查匹配、排位、有没有问题。
一个热门炒作的关键词出现可能会在短时间触及投放的关键词(或广告创意)带来大流量的冲击，消费过多。
在管理账户过程中不小心的操作导致暂停或删除计划、单元及关键词导致消费不出去关键词(高消费关键词)排位不稳定导致消费问题。
九、分时段关注商务通数据。
关注商务通，可以掌握推广效果，防止恶意点击，带目的性去关注流量走向。
十、关键词质量度，创意优化。
以最低的成本带来最高的投资回报率(ROI)，关键词质量度好，出价就可以相对少点，质量度很大的决定因素就是创意的最好坏，好的创意可以带来好的质量度。
每天可以设定自己的一个目标，优化多少个计划或单元，首先重点优化消费高的重点词，后期一步步优化其他。(微信回复质量度，有质量度优化完全方法)。
高级竞价员每天都做什么？
十一、分析账户计划关键词周(月)报表。
一段时间的推广最能表现出推广效果，周/月报表非常有必要做，做完之后要用心去分析，为一周或一个月的时间里推广做一个总结，找出不足，加以改正；找出优秀的策略，继续保持。
参考资料来源：百度营销学院——高级竞价员每天都做什么
参考资料来源：百度营销学院——竞价推广之SEMer日常工作流程
参考资料来源：百度百科——sem账号管理
如下：
1. 大数据应用案例之：医疗行业
1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
2）大数据配合乔布斯癌症治疗
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
2. 大数据应用案例之：能源行业
1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。
通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。
因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。
为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。
3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户
法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。
他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。
这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。
4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略
北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。
结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。
定价团队的分析围绕着三个关键维度：
1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。
2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。
3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。
透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。
5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）
很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。
在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。
企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。
通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。
6、大数据应用案例之：电商行业
意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。
虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。
从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。
7、大数据应用案例之：娱乐行业
微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。
今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。
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