说到数据分析,其实很简单,就是找到问题、来解决问题。在做sem数据分析之前,首先要了解数据,为什么要分析数据?通过数据分析可以获得什么?
因此,正常的数据分析过程应该是:确定分析的目的→收集所需的数据→组织数据→分析数据→获得优化意见。
数据是我们调整账户的基础。对于刚入门的竞价员来说,数据分析很难理解。由于关键字报告、创意报告、搜索词报告、对话词报告、转化词报告中的出价数据太多,新手常常不知道怎么开始,此时你需要冷静下来,整理每个报告,过滤并查找有效数据以进行比较。
管理过这么多账户,凭借我们团队的经验,今天以快速掌握sem数据分析进行讲解。
首先,您需要了解sem数据名词的含义。点击率是多少?转化率是多少?跳出率是多少?等一系列技术术语,例如帐户点击率下降,您需要清楚地知道哪些因素会导致点击率下降,接下来应该做什么;调整帐户后,您必须清楚地知道哪些数据会发生变化,否则一切都是浪费时间。以下是两个月教育行业的数据案例。
数据
整理后,复杂的数据将变得清晰。经验丰富的semer将知道对上图所示账户进行了哪些调整:这组数据是典型的流量不精准分析图,根据公司政策调整减少消费,平移展现下降、点击下降、对话下降、这些都是正常的数据范围,但是我们消费的下降,应该降低我们的转化成本,这组数据中我们的转化成本并没有降低,反而高出了1块钱,这就说明我们在降低消费时,没有控制我们的精准流量进来,还是以泛流量的方式进行优化账户,(当然这组数据的转化成本是指精准客户转化不是所有的转化成本)这就造成我们降低消费的同时没有一个合理的优化方案去优化账户。
数据