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3、SEM培训价格通常在1W到2W左右,但是不要被这个价格吓到,真的学成物有所值!随着SEM在全球范围内的普遍应用以及在中国的迅速起步,SEM在互联网这个新兴市场的开拓方面,一直居于领导性地位。在欧美等发达国家,SEM已经是一个非常流行的企业对外营销手段,其SEM从业人员的薪酬待遇也居于互联网行业的领先水平。
在我国,截至2011年底,已有40万家企业启用了SEM,很多已经获得了良好的收益。但由于专业的SEM从业人员不到一万人,使得SEM从业人员缺口极大。目前,我国初级SEM从业 人员的平均月度薪酬水平已经达到元之间,中级的月平均在元之间。
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账户搭建模块
培训目的:
掌握基础原理,知其然知其所以然。想要做好竞价推广,必先系统了解兖价,建立竞价思维。通过本章节学习,让您掌握关键词、出价,匹配、创意等基础操作中每一项的意义,能够依据项目制定适合自己的账户策略,独立完成账户搭建工作。同时为账户优化做好前期工作。
数据分析模板
培训目的:
数据分析思维,洞察数据代表的意义。数据分析,用真实数据体现真实问题,让操作不再盲目。本章将从确认目的、数据统计、分析问题、解决问题以及辅助工具等多个角度结合真实数据讲解帮助您建立系统的数据分析思维。
优化实操模块
培训目的:
优化思路拓展,掌握智能投放技巧。掌握大搜的智能投放技巧,同时提升解决问题的能力,优化实操的能力。本章将会从流量控制技能,效果提升思维,常见问题解决。OCPC投放技巧以及基木鱼智能落地页制作,提升您的账户优化技能和控制流量思维。
效果提升模块
培训目的:
懂操作更懂营销,全方位为效果负责。不做只懂技术的竞价,而是站在制高点为效果负责。本章节通过今日头条、360等大搜平台学习,让投放更全面,而高转化页面优化技巧、攻心文案的撰写以及多渠道引流的整合思维提升,让您成为一个没有短板的竞价员,具备项目主管的能力。
SEO主要是为了关键词的排名、网站的流量、网站的结构、搜索引擎中页面收录的数据。
]SEM是通过SEO技术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,包括一系列的网站运营策略分析,并进行实施,营销效果进行检测。
搜索引擎营销(SEM)服务主要方式
从营销的角度出发,为客户制定及实施符合其需求的SEM策略方案,从而提高网站的高效流量与转化率,获得更多的潜在客户关注。
1、竞价排名,顾名思义就是网站付费后才能被搜索引擎收录,付费越高者排名越靠前竞价排名服务,是由客户为自己的网页购买关键字排名,按点击计费的一种服务。客户可以通过调整每次点击付费价格,控制自己在特定关键字搜索结果中的排名,并可以通过设定不同的关键词捕捉到不同类型的的目标访问者。
而在国内最流行的点击付费搜索引擎有百度,雅虎和Google。值得一提的是即使是做了PPC (Pay Per Click,按照点击收费)付费广告和竞价排名,最好也应该对网站进行搜索引擎优化设计,并将网站登录到各大免费的搜索引擎中。
2、购买关键词广告,即在搜索结果页面显示广告内容,实现高级定位投放,用户可以根据需要更换关键词,相当于在不同页面轮换投放广告。
3、搜索引擎优化(SEO),就是通过对网站优化设计,使得网站在搜索结果中靠前。搜索引擎优化(SEO)又包括网站内容优化、关键词优化、外部链接优化、内部链接优化、代码优化、图片优化、搜索引擎登录等。
4、PPC( Pay Per call,按照有效通话收费 ),比如:“TMTW来电付费”,就是根据有效电话的数量进行收费,购买竞价广告也被称做PPC。
目前,SEM正处于发展阶段,它将成为今后专业网站乃至电子商务发展的必经之路。 搜索引擎营销(SEM)流程
结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen, 1989Browne &Arminger, 1995Joreskog &Sorbom, 1979)。也就是说,这些潜变量是连续的。这里需要注意的是:1. 潜变量(latent variables)是与观察变量(Observed variables)相对的,可通过数据分析观察;2. 观察变量可以是连续的(continuous)、删失的(censored)、二进制的(binary)、有序的(ordinal)、无序的(nominal)、计数的(counts),或者是这些类别的组合形式。
SEM有两个部分:一个测量模型(measurement model)和一个结构模型(structural model)。
测量模型 相当于一个多元回归模型(multivariate regression model),用于描述一组可观察的因变量和一组连续潜变量之间的关系。在此,这一组可观察的因变量被称为因子指标(factor indicators),这一组连续潜变量被称为因子(factors)。
如何描述它们之间的关系?可以通过以下方式:
1. 若因子指标是连续的,用线性回归方程(linear regression equations);
2. 若因子指标是删失的,用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations);
3. 若因子指标是有序的类别变量,用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations);
4. 若因子指标是无序的类别变量,用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations);
5. 若因子指标是计数的,用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。
结构模型 则在一个多元回归方程中描述了三种变量关系:
1. 因子之间的关系;
2. 观察变量之间的关系;
3. 因子和不作为因子指标的观察变量之间的关系。
同样,这些变量有不同的种类,所以要根据它们的类别来选择合适的方程进行分析:
1. 若因子为因变量,及可观察的因变量是连续的,用线性回归方程(linear regression equations);
2. 若可观察的因变量是删失的,用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations);
3. 若可观察的因变量是二进制的或者是有序的类别变量,用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations);
4. 若可观察的因变量是无序的类别变量,用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations);
5. 若可观察的因变量是计数的,用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。
在回归中,有序的类别变量可通过建立比例优势(proportional odds)模型进行说明;最大似然估计和加权最小二乘估计(maximum likelihood and weighted least squares estimators)都是可用的。
以下特殊功能也可以通过SEM实现:
1. 单个或多组分析(Single or multiple group analysis);
2. 缺失值(Missing data);
3. 复杂的调查数据(Complex survey data);
4. 使用最大似然估计分析潜变量的交互和非线性因子(Latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood);
5. 随机斜率(Random slopes);
6. 限制线性和非线性参数(Linear and non-linear parameter constraints);
7. 包括特定路径的间接作用(Indirect effects including specific paths);
8. 对所有输出结果的类型进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation for all outcome types);
9. bootstrap标准误差和置信区间(Bootstrap standard errors and confidence intervals);
10. 相等参数的Wald卡方检验(Wald chi-square test of parameter equalities)。
以上功能也适用于CFA和MIMIC。
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