如何从数据分析入手做好sem竞价推广

1、展现量、点击率、点击率

1）网站竞价推广只有有了足够的展现量，才能让更多的人搜索到你，如果展现量过低，说明选择的搜索引擎和关键词出现了问题。

2）展示量若是没问题，那需要关注点击量了。点击量的多少更多的是跟你的创意文案、关键词等内容有关，能不能打中用户的需求点，能不能抓住用户的眼球。

3）点击率的计算公式为：点击率=点击量/展现量。当一个推广账户点击率过低的时候一般是推广账户出现了问题，账户质量过低，有可能是关键词创意无法吸引用户点击，可以尝试重新修改创意。

2、平均点击价格

平均点击价格的调整可以更好地控制推广成本。

3、转化率数据分析

转化率的计算公式为：转化率=信息量/点击量。当转化率出现过低时很有可能有几个因素。首先要分析是不是关键词选择出错，或是推广页面不够吸引人。分析时可以结合页面访问时长和页面跳出率等其他推广数据分析，然后根据分析结果做出相应的优化调整。

4、最终转化成本数据分析

最终转化成本=推广账户消费/信息量。通过这个公式可以算出推广账户的信息成本，甚至可以算出某一个关键词的转化成本。这样就可以分析出哪些词推广效果好、花费成本高，作出相应的调整。

5、关键词分析

TOP10关键词的数据情况（点击、展示、价格等等）、哪些词质量最差（带来很多不相关的点击等）。

6、咨询数据

点击访客的咨询数据，有多少访客进到咨询页面的，有多少个有效咨询，咨询率是多少，咨询成本多少等。

7、竞争对手的数据，也就是百度实况的数据

百度竞价数据分析是一个成熟的SEM工程师的必备技能，数据分析能力是衡量竞价人员能力水平高低的重要指标。百度竞价的数据大体上可以分为三个部分，其一是百度后台推广数据，其二是在线对话数据，其三是市场业务数据，这三部分环环紧扣，缺一不可。

百度后台数据

每天或至少每周下载和分析关键词报告是竞价人员的常规工作，百度后台数据完全可以在关键词报告中汇总得出，需要注意的是，你登录网站后台看到的数据也包含了自然流量的数据，所以应以关键词报告的数据为准。主要的数据有以下以下几个。

1、总展现

我们所投放的竞价广告展示给用户的总次数。影响展现数最为重要的因素是关键词的数量和质量，我们在前面“百度竞价如何选词”一文中已经提到过，这里不再详细说明。

2、总点击

用户点击我们的广告链接的总次数。总点击数由总展现数和点击率决定，它的规模总数直接决定了我们整个推广账户的整体级别。

3、点击率

点击数/展现数，即CTR（Click-Through-Rate）。该指标反应用户对广告内容的认可度，是推广端最为重要的指标。影响点击率的因素有位置、质量度、标题、描述和出价。

4、总消费

即我们在本期竞价推广中所花费的总成本。

5、点击均价

总消费/总点击。百度竞价的模式是CPC（CostPer Click）即按照点击付费，点击均价反应了我们为每次点击所支付的成本。

百度后台的数据是竞价人员可以一手控制的，竞价人员需对竞价账户的表现直接负责。

在线对话数据

1、在线对话数

访客访问我们的网站并通过在线聊天工具（比如企业QQ/商务通/乐语等）与客服进行对话的总次数，注意这里最好只统计有效的对话，判断标准是访客至少发言过一次。

2、对话发起率

在线对话数/总点击。该指标反应了愿意和客服对话的访客数和所有可能已经进入网站的访客数的比例，网页的宣传点/美观度/网页打开速度以及网站内容和竞价广告的匹配程度等因素都会影响这个指标的高低。

3、客户名片数

客户名片是指访客的联系方式，我们可以把每个客户名片都当成一个潜在的成交机会，是竞价工作的重要产出。具体由三部分组成，其一是访客直接拨打的电话数，其二是访客的有效留言数，其三是在线客服向访客索要到的名片数，其中第三部分通常会占95%左右。其中，第一部分主要受着陆页水平影响，第二部分主要受客服在线状态影响，第三部分则主要受在线对话数和客服的在线对话能力影响，我们可以用客户名片数/在线对话数这个指标来反应客服的在线对话能力。

4、客户名片成本

总消费/客户名片数。该指标反应的是我们每得到一个潜在的成交机会所需花费的成本。

5、网页转化率

客户名片数/总点击。该指标反映的是总的点击数量中转化成最终的成交机会的比例，该指也是受两方面因素的影响，一个是推广着陆页的制作水平，一个是客服的在线对话能力。在客服人员接待能力基本不变的前提下，网页转化率的高低就可以看出不同版本的着陆页的不同效果，通常也是网站设计人员评估网页效能的重要指标。

在线对话数据关系到竞价人员的实际工作产出，是竞价人员必须要关心的，在线对话数据表现情况和着陆页的制作水平以及在线客服人员的工作能力关系密切，如果竞价人员本身并不负责具体的着陆页设计以及客服管理的话，跨部门的沟通和反馈就非常重要了！

市场业务数据

1、业务成交数

即所有的访客中最终完成交易的总人数。如果我们的营销推广除了百度竞价以外还有其他推广方式，那么一定要注意剔除来源于其他推广渠道的成交数量，这样才能真实反映出我们进行百度竞价的实际效果。

2、销售转化率

业务成交数/客户名片数。该指标反应的是总的成交机会中最终完成交易的比例，销售转化率非常准确地衡量了业务团队的销售能力。竞价人员应该明确统计和分析这个数据，因为业务表现不好不一定是竞价人员的问题，销售团队的销售能力也是非常重要的影响因素。

3、平均成交成本

总消费/业务成交数。该指标反应的是我们每得到一个意向客户所需花费的成本。通常公司总会控制一个平均成交的红线，超出这个红线，竞价人员就必须从各个环节去找问题了。

4、总营收

业务成交数*产品单价。即在所有成交机会中最终完成交易的流水总额。同样地，要准确衡量百度竞价给我们带来的流水总额，一定要在总营业额的流水中剔除跟百度竞价无关的部分。

5、ROI

总营收/总消费。即投入产出比，之前我们说过百度竞价的核心思想是ROI管理，百度竞价的所有操作都指向ROI指标，通常情况下ROI指标自然是越高越好，不过正如我们前面所说的，太高的ROI也往往表明我们的竞价还有扩充的空间，合理的ROI和行业的不同有很大关系，具体也要看你所在的公司是如何要求的。

市场业务数据主要受销售团队影响，竞价工作相当于市场销售工作的前期铺垫，显然，竞价人员了解自身工作的最终成效必须去关注市场业务端的数据。

以上我们仅分析了在百度竞价过程中所涉及到的一些具体的指标，相信大家也看到了，指标与指标之间有着一定的数理联系，各个指标之间具体是如何互动联系的.

弗洛伦斯.南丁格尔说“为了理解上帝的思想，我们必须学习统计学，因为统计学测量的是上帝旨意。”

由此，可以看出数据分析与统计的意义，我们通过几个问题来了解数据分析：

1.  数据分析是什么

数据分析是指利用合适的工具在统计学的理论支撑下，对数据进行一定程度的预处理，然后综合具体业务分析数据，帮助相关业务部门监控、定位、分析、解决问题，从而帮助企业高效决策，助力经营，促进发展。

2.  为什么要做数据分析

数据分析可以对隐藏在大量数据背后的信息进行提炼，总结出数据内在规律。主要有三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验，没有用数据说话，这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。用数据说话，重视定量分析，也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题。越来越多的人们意识到数据分析对经济发展的重要意义。

数据分析的重要性主要体现在哪些方面呢？

(一) 数据分析工作是完整地、正确地反映客观情况

为了完整地、正确地反映客观情况的全貌，就必须在实事求是的原则的指导下，经过对大量的、丰富的统计资料和数据进行加工制作和分析研究，才能做出科学的判断，并编写成数据分析报告。这比一般的报表数据更集中、更系统、更全面地反映客观实际，也便于人们的阅读、理解和利用。

(二) 数据分析工作是发挥监督的重要手段

数据分析部门掌握有大量丰富的统计数据及资料，比较全面、准确地掌握和了解社会及该公司经济运行的状态和发展变化情况，对数据的口径范围和来龙去脉熟悉，因而能较好地承担监督检查和企业运营相关部门的方针政策的贯彻执行情况、发展规划和生产经营计划的完成情况、以及生产经营责任制和各项重要经济指标的完成情况等任务。

(三) 数据分析工作是实现管理科学化和统计参与决策的有效手段

数据分析部门利用数据资料丰富的优势，开展分析研究，透过事物的表面现象深入到事物的内在本质，由感性认识阶段上升到理性认识阶段，实现认识运动的质的飞跃，从而提示事物的现状及其内在联系和发展规律，不仅有利于领导和有关部门客观全面地认识该公司经济活动的历史、现状及其发展趋势，促进管理水平的提高，而且有利于制定正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。

(四) 数据分析工作有利于数据资料的深度开发利用

进行数据分析的目的都是为了可以给企业带来更多的商业价值以及帮助企业规避或者减少风险带来的损失，提高数据质量，为企业解决问题。

(五) 数据分析工作有利于提高数据分析人员的素质

进行数据处理的过程是一个复杂的过程，这个环节当中，从数据的收集到数据筛选、数据分析都有可能产生错误，因此我们需要在各个环节中对错误的数据进行甄别，特别是数据处理的阶段，可以很好的对数据进行一个清理的过程。当然不仅仅是数据处理的过程，每一个环节都需要相关的技术人员通过一定合理性分析找出质量不高的数据，或者进行错误数据的判定，它要求数据分析人员不仅需要有数据分析基础知识，还要有一定的经济理论和政策水平；不仅需要了解数据分析的方法，还要了解数据分析的来龙去脉，了解有关的经济技术状况；不仅要有一定的文化水平和分析归纳能力，还要具有一定的写作能力和技巧。这不仅仅需要的是技术，也是对数据分析人员素质的考验。

只有清晰体系的正确认识数据分析，了解数据分析能为我们带来何价值，我们才能更好的利用数据分析这个工具，为运营工作提供重要支撑，发挥数据分析的最大价值。

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