sem的模型介绍

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。

SEM，全称Search Engine Marketing，即搜索引擎营销。顾名思义，它的营销活动都是基于搜索引擎平台（如百度、google、搜狗搜索、360搜索、雅虎搜索等）展开的。我们常说的竞价和SEO，就是属于SEM。

而网络营销，它的营销平台则是整个互联网，常见营销方式有微博营销、论坛营销、问答营销、分类信息平台营销、微信营销等等。SEM只是网络营销众多营销方式中的一种。

你得先知道这两个的定义：

SEO(Search Engine Optimization)，汉译为搜索引擎优化，是较为流行的网络营销方式，主要目的是增加特定关键字的曝光率以增加网站的能见度，进而增加销售的机会。分为站外SEO和站内SEO两种。

SEO的主要工作是通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面、如何进行索引以及如何确定其对某一特定关键词的搜索结果排名等技术，来对网页进行相关的优化，使其提高搜索引擎排名，从而提高网站访问量，最终提升网站的销售能力或宣传能力的技术。

SEM是Search Engine Marketing的缩写，中文意思是搜索引擎营销。SEM所做的就是全面而有效的利用搜索引擎来进行网络营销和推广。SEM追求最高的性价比，以最小的投入，在搜索引擎中获最大的访问量，并产生商业价值。

SEM可以在搜索引擎中进行品牌的维护，将品牌的负面信息尽可能少的呈现在搜索用户面前，可以预防竞争对手在网络上恶意的诬陷。同时可以在进行正面和商业信息的推广，进而达到品牌推广的目标。

他们的关系

我们知道了SEO与SEM的基本概念，不难看出他们之间的某些联系，他们都是基于搜索引擎，他们的定位是一样的，但是他们的方向是不同的，SEO针对的是搜索引擎，而SEM主要是针对人的，一个是哄搜索引擎，一个是忽悠人。

seo是属于SEM的一部分，SEO和SEM的主要目标是不同的：SEO主要是为了提升关键词的排名、网站的结构、搜索引擎中页面的收录以及网站的流量。

SEM则是通过SEO技术的基础上扩展为搜索引擎中所带来的商业价值、策划有效的网络营销方案以及一系列的网站运营策略分析，从而进行方案实践和营销效果测试。

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