
肖睿 王涛
本书针对SEM数据分析技巧及其在企业中应用的成功案例进行了深度的解析,内容从初始数据分析、SEM在线客服系统介绍,到Excel表格技巧与公式使用、数据获取与处理、数据透视表与统计图的制作与应用,再到百度搜索推广、网盟推广的数据分析案例解读,最后到数据分析报告的撰写,层层深入,并且采用逆向思维进行研发,帮助读者提升从业能力。本书由具有多年从业经验的最SEM优化专家团队倾力打造,在内容设计上,大量引用了各大企业的最案例,便于读者在学习理论知识的同时,与实际案例相结合,以便高效地掌握SEM数据分析的技巧。
最近两周看完这本SEM流量管理书籍,感觉互联网知识得到补充和提升,知道了所谓40人民币才能转换一个客户这话背后的运转逻辑。并且在自己精通的用户体验领域摸到横向找到新的支点,原先专注处理客户的请求效率和体验,现在了解了客户为什么回来,从哪里来,为什么精贵?并且通过转化率,广告投放ROI等案例实操数据细节里,了解了流量带动客户体验,而好的客户体验反哺流量提升的企业协作关系。
还是很基础的,账户数据分析应该是更多注重于解决问题的问题,本书对于分析的操作方法算是讲得比较充分的,也比较系统,但是对于案例方面讲解就比较欠缺了
本书算是SEM从入门级到中级这一进阶阶段的书籍,知识点都比较好理解,其中重点讲的是数据收集和分析,并给出了一些相关的案例。 中间还穿插了SEM过程中经常要用到的Excel函数,包括IF、LEFT、RIGHT、MID、LEN、SUM和VLOOKUP等等,当做复习、熟习下函数知识也是挺不错的。 不过总体来说,本书也还算比较基础的,真正的干粮不算多,来来回回都在强调那几个方面,略显冗余。不过若能将这些基础的内容融会贯通、灵活运用,也是受益匪浅啊! 以下是关于本书的重要知识点:⑴常用术语:①IP,是指当天记录的唯一的IP数,一般以IP地址来统计;②UV,即Unique Visitor,访问网站的一台计算机客户端为一个访客;③PV,即Page View,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次;例如:一个宿舍里,今天有3个人用共享IP地址上网,且都访问了A网站,每个人浏览了10个不同页面。那对于A网站来说,则今天有1个IP数,3个UV数,30个PV数。⑵搜索引擎推广漏斗模型:①主要有展现量、点击量、访问量、咨询量和转化量5个数据指标;②点击率=点击量/展现量;③转化率=转化量/点击量;④网站抵达率=访问量/点击量;⑤页面跳出率=从这个页面进入网站没有再点击其他页面即离开的次数/所有进入这个页面的次数;⑥网站跳出率=只浏览一个页面即离开的访问次数/进入网站的总次数;⑦平均点击价格=消费/点击量;⑧ROI=利润/投入(投资回报率);⑨理论上每次点击价格=(下一名出价*下一名质量度)/关键词质量度+0.01元;⑶抵达率偏低,可以考虑三方面原因:①创意与推广页面主题相关性不大,可通过修改相应创意或落地页URL改善;②落地页URL打不开或者打开速度太慢,可查看推广URL速度报告解决;③推广页面用户体验欠佳。⑷网站跳出率的优化方式:①提升网站的访问速度;②关注浏览器的兼容性;③网站导航加搜索;④增加相关性强的内容;⑤巧妙的锚文本。⑸推广中会产生大量的数据,可分为:①账户推广阶段数据:账户后台提供的相关数据,如百度凤巢后台数据报告、360点睛营销平台数据报告、搜狗推广后台数据报告;②网站统计阶段数据:百度统计相关报告提供的数据,第三方统计软件,如GA、百度统计、CNZZ、51LA等;③在线咨询工具数据,如商务通、乐语、53kf、live800、百度商桥等。⑹完整数据链的作用:①完整的数据链更能反映推广真实情况;②指导关键词调价;③指导推广地域选择;④指导推广时段选择;⑤更合理的分配预算;⑥选择更合适的着陆页;⑺数据分析思维方式:①对照;②拆分;③降维;④增维;⑤假说;⑻影响展现量的因素:①账户方面➢ 预算➢ 地域➢ 推广时段➢ 账户结构②关键词方面➢ 关键词数量➢ 关键词检索量➢ 关键词匹配模式➢ 关键词排名⑼账户设置优化:账户结构优化、创意优化、推广地域优化、推广时段优化、推广预算优化、访问URL选择、投放设备偏好优化。⑽当客户信用分值降到40分及以下:①0分<信用分≤40分,提升推广成本5%;②信用分≤0分,提升推广成本10%。
前几天去课工厂的时候看到了这本书,在展览架上摆着,翻开看了一下书里面的内容,讲解的很详细,本来打算买一个纸质版的看,没想到这么快就有电子版了。捧一下肖总的场[憨笑][憨笑][憨笑]
我就觉得这书写的挺好的,非常适合做搜索引擎关于数据分析推广的入门者,简单易懂又不失风度
好书从数据的角度分析,提高新思路,看到新天地。可以多实践。 不属于竞价基本操作篇 属于竞价的进阶篇。竞价会玩数据很重要。 还是要多总结和消化,提高内在修为。
对创意的撰写有点指导意义,其他一般。
Dream big reach low
本书不错,刚入行的想学习数据分析的可以看一下
梳理了一遍知识 全书亮点,高转化与低转化成本比较图