百度SEM
百度SEM是指由百度公司发起建立的一个传播搜索引擎营销知识及互联网商业推广产品动态的平台，该平台将提供包括 SEM 知识培训、认证、案例分享、行业交流等服务内容。平台欢迎国内外各界对于 SEM 感兴趣、有心得的朋友参与进来，您的想法和观点将有机会通过百度的平台传播给业界，欢迎大家加入，让搜索成就营销之美！ 搜索引擎营销（ SEM ）是在搜索引擎诞生后，应市场的发展和需求应运而生的，搜索引擎的历史就不长，因此 SEM 本身也非常年轻。我们觉得非常幸运的是，在这个年轻而又有活力的业务模式身上，我们看到了许多的成长价值，如何了解并运用好这些价值，是我们之前、现在以至于将来一直致力以求的！我们认为 SEM 不仅仅是一种产品或业务模式，更是一种服务，是一种利用搜索引擎平台，通过对客户需求的理解及市场变化的把握，以达到市场目标的专业服务。 百度SEM 搜索营销标准_定义 主要针对搜索营销行业涉及到的专用词及术语做一个标准化的描述。这里面涉及到网络营销效果衡量的一些术语、也涉及到搜索营销的一些特别术语。例如：什么叫做搜索营销？什么叫做搜索推广？点击率代表什么？诸如此类，国内市场针对这部分理解是存在的，但共识是有缺失的，也造成了一定程度上的沟通障碍。在核心名词定义这块，搜索营销标准一期发布4大类（通用类、效果衡量类、商业产品类、系统功能类），近50个关键词的定义。这部分也将根据市场反馈和产品的变化，在未来几期的发布中逐步的补充。 搜索营销规范_步骤 营销步骤包括从前期准备到营销的实施，再到后期的评估与调整的全部过程。提出这个搜索营销步骤是百度基于为上千的企业广告主提供SEM服务的过程中总结出的较科学和完善的流程上，考虑到企业营销目标的有效实现而提出的，对于将要进行SEM的企业来说，等于具备了一个实施的基本框架。虽然每一个步骤中仍然有较多的细节与技术存在，但完整的流程更具备借鉴意义。 作为搜索营销标准的重要组成部分，搜索营销的规范也将作为一个持续发布的主题，我们将根据市场和企业在SEM的各类需求的紧急和强烈程度，来推出不同维度和层次的各类参考规范，逐步的推出给市场。
SD：标准差（StandardDeviation），又常称均方差，标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。
SEM：标准误（StandardErrorofMean），即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。
标准差与标准误都是数理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。
首先要从统计抽样的方面说起。
标准差：表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。
标准误：表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。
拓展资料
标准差（StandardDeviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statisticaldispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。
假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，
标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为
标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。
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