SEM 推广中的数据分析窍门，帮你增强竞价成效

数据分析指的是一个涵盖数据收集、整理、拆分，直至获取转化信息的流程。其目的在于解决问题或者探寻增长点。数据本身并无太大价值，关键在于通过对维度的拆分能够获取调整的依据。

整个过程包含三个关键要素：维度、指标、方法。

维度

当面对一堆繁杂的数据，您是否有过望着电脑屏幕发呆的经历？数据分析的核心在于细分，而细分就是从不同维度切入结果。这当中涉及两个要点：降维和增维。

降维

数据能够人为地拆解出众多维度，但我们不可能对每个维度都进行分析，试图分析所有维度往往会导致每个方面都浅尝辄止。要始终牢记，数据分析是为了解决问题。面对一些相关的数据维度，可以挑选出能够合并的维度。这是什么意思呢？

例如，点击率 = 点击量 / 展现量。对于这个可计算的维度点击率，可以从展现量和点击量这两个维度中进行三选二的降维分析。一个可计算的维度能够通过合并降维来分析其他两个维度，同时我们只需关注有用的维度，对于无关的数据维度直接进行降维处理。

增维

时刻要记住：数据分析是为了解决问题并获取有用信息。在剔除无用和无关的维度，并完成可计算维度的合并后，如果当前的维度仍无法清晰、全面地阐释我们的问题，就需要为数据增添一个指标维度。

例如：在测试落地页 banner 的实际投放过程中，常常会遇到在未获得测试结果期间变动了其他变量，比如调整了定向或者更换了物料。在多变量的影响下，可以增加另一个维度指标：首屏点击通过率 A。A = 首屏通过比例 * 点击率，以此来衡量落地页的优劣。

对于 SEM 数据分析维度，个人建议可划分为 8 个维度：渠道、设备、地域、时段、计划、关键词、落地页、客服。

1、指标

选择维度进行分析就需要有判断好坏的标准。何为好？何为坏？这涉及两个方面：对照和指标。常言道，没有对比就没有差异，单一的数字往往意义不大，数据分析常用的对比方式是与平均值或者之前的数据进行对照。从投放的角度来看，最终的指标必然是以企业能够最终盈利为考量。

这里为何要强调“最终”呢？因为不同企业在不同阶段所考虑的事情各异。对于企业初期，更看重的是增长和利润，即指标更倾向于：转化成本 + 转化量 + 转化率。但对于处于后期的企业，对品牌和市场口碑有更高的需求，此时指标的建立基于：在成本不过于高昂的前提下，更注重展现量 + 市场反馈的指标 + 衡量品牌的指标。

针对 sem 在上述 8 大数据维度下，大多数指标为这 3 个：转化成本、转化量、转化率。要判断好坏，只需做到：好的加大投入，差的减少投入。仅此而已！

2、方法

数据分析的方法，以笔者目前的能力难以阐述清晰。在此仅针对 SEM 的数据分析方法分享一些个人经验。

1) 28 分析

在 SEM 账户中存在这样的规律，即 20%的关键词耗费了账户 80%的资金。找出这 20%的关键词，以转化成本和转化量作为判断好坏的依据，秉持好的多投入、差的少投入或者不投入的原则进行调整优化。抓住重点，将精力集中在更易出成果的事项上，效率会更高。

2) 四象限分析

选择任意两个维度进行四象限划分，维度的选择取决于想要获取的信息。比如：选择点击率 + 转化成本作为四象限划分的维度，分为：高点击率高成本、高点击率低成本、低点击率低成本、低点击率高成本。

这个四象限的目的在于分析：基于当前用户的搜索习惯，大方向上判断应对的效果如何。个人建议还是以转化量和转化成本来划分四象限。对于高转化量低成本的词，就加大投入。

调整的方式可以是：拓展相似的词 + 提高出价 + 增加投放时段 + 单独新建一个计划等。能否清晰地理解每个象限的词所对应的场景，这取决于个人对数据的理解水平。

综合来讲：28 分析和四象限分析都是对 SEM 账户表现的大维度判断。大方向得以把控后，剩下的就是细节落地的分析与思考。个人常用的方法有：营销漏斗、事件追踪、a/btest。

营销漏斗：基于所在行业的投放流程进行划分，比如贷款 SEM 投放端分为：展现、点击、抵达、浏览、提交表单或者来电。将每个环节的数据与行业数据或者以往数据进行对比，查看最主要的问题出在哪个环节，只要能找出问题，就有办法解决！

事件追踪：笔者使用事件追踪的目的有两个，一是优化页面，二是判断不同流量的表现情况。运用第三方工具进行事件设置，以点击数和转化量作为判断指标来优化页面。通过不同流量来源的事件热图表现来判断预算分配是否合理。利用 a/btest 以转化成本和转化量来论证调整是否正确。

综上所述：SEM 数据分析先从大方向进行分析把控，再剖析细节维度，最后分析相关维度。数据的交叉和细分是衡量个人水平的重要标准。