7000字 | 刷爆朋友圈的SEM数据分析方法&实战
导读：本文从1.搜索推广的管理，2.付费搜索中数据的相互关系，3.判断树以及数据分析，4.大数据量的分析方法，四个方向对数据分析做详细的论述和案例解读。行文由浅入深，从理论到实战。市面上极少有如此全面又接地气的论述了，非常值得广大SEM从业者研读。一、搜索推广的管理
在搜索推广的过程中，管理的作用不可小视。原因很简单，我们在进行策划的过程中，很多因素是我们猜想或推测的。例如，我们猜测某类消费者会注重装修公司的设计能力而不是价格，或者我们设置关键词最高出价的时候对竞争情况没有概念，而实际推广往往和我们的期望有偏差，甚至是很大的偏差。例如，消费者更注重价格，或者不认同我们的设计，或者竞争对手提高了出价，讲我们的推广信息压在了后面，等等。
所以搜索推广离不开及时细致的管理。总体上说，管理搜索推广要考虑下面几个问题：
1.营销目标是否可达成？是否合理？
2.目标受众被覆盖了吗？
3.推广信息是否被关注？
4.细分受众被传递了正确信息吗？
5.受众对信息的反应如何？
6.信息传递效率如何？
7.代价是可承受的吗？
8.在覆盖面和传递效率上是否有提升空间？
首先，不管被动还是主动，搜索推广都有一个目标。有时候，尽管目标很模糊，类似“先投个5千，看看有没有订单”，这也可以翻译成“耗5000预算，带来一个或多个订单，销售收入超过5000”。
所以我们需要不断检测预算消耗、推广的天数和推广效果，预测其趋势，看是否能达成目标。可以通过数据报告里面的账户报告做出类似下面的趋势图，这对趋势预测非常有帮助。
如果在预算花完或期限到达之前能完成目标，所有人皆大欢喜。如果趋势不理想，就要看差距有多大，是什么原因造成的，这是我们下面着重要讲的。
之前制定的营销策略所针对消费人群是否被覆盖完全？这是个困难的问题，需要对市场和消费者的深入了解才能解答。但通过定期使用关键词推荐工具也是可以不断改进的（推荐至少一个月做一次）。另外，通过生成推广单元的数据报告，也可以通过了解展现量和预估搜索量之间的差异推断是否由于排名靠后的原因失去展现机会。报告里面的点击率的数据可以反映2层含义：
1.由于排名会影响点击率，所以如果点击率过低应该很有可能是排名不理想造成的，如果预算允许还是可以提高出价进行测试。
2.排名还反映了消费者是否喜欢创意，如果点击率不理想，如果不是排名的问题，就要考虑是给这个推广单元所代表的消费者传递了不合适的信息，需要修改创意，尝试找到消费者的兴趣点。
报告里面的平均点击价格代表了获取每个感兴趣的消费者的成本，这个成本的高低也有2个影响因素：竞争和质量度。
如果对转化进行检测就可以获得下面这样的表格，最后一列CPA是我们自己用EXCEL的公式加上的（用消费除以转化），每个转化以及每个转化带来的毛利是知道的，所以，我们可以简单得出结论：CPA高出毛利的需要降低出价，而CPA小于毛利的可以提升出价。这是最简单的提高效果的方式。
但是，由于搜索营销中间影响因素比较多，如果想最大限度的提高效果，需要细致的分析。我们在后面会介绍分析方法。
二、付费搜索中数据的相互关系
这张付费搜索数据的关系图，希望对初进这个行业的人员在分析问题过程中有所帮助。
看第一眼的时候也许你会晕，但如果容我稍微解释下，你会很容易记住这些纷繁的箭头。
首先我们看最上面一行的五边形。从左到右描述了因果关系：因为有了一定量的广告展现，才有可能获得广告的点击，从而为网站带来访问量，而网站有了访问量才有可能产生转化，产生交易，带来收入。
再从右向左看第二行椭圆，当网站访问量一定的时候，转化率决定了网站会产生多少转化，而影响转化率的原因比较多，例如，注册或购买流程繁复，大部分网民非常缺乏耐心和执着，下面的情况都可以在几秒内让访问者放弃：需要填写的内容较多，设置用户名或密码手续繁琐，购物付款环节太多，网站没有良好的导航或站内搜索，登录页面上一眼望去看不到感兴趣的内容，等等。
从转化率向左看，我们可以发现，不是所有点击都能形成登录页面的访问量。这里我们使用了“到达率”来测算有多大百分比的点击可以被记录成访问，或者说是登录页面的PV（Page View）。有多重原因会造成点击量和访问量对不上的情况：网站对网通的访问者反映迅速而电信的用户经常打不开网页，或者把“网通”“电信”的情景换成“国外““国内”，原因大家都知道，认真的广告主尽量找国内贵一点的双线机房或多线机房来放置服务器，也许算下来还省了钱。另外有一种常见情况是做了一个巨大无比的flash网站，并将其做成了登录页面，访问者要瞪着屏幕上的加载滚条默数到100才能看到网站内容。网站设计公司想做点炫的多挣钱，这情有可原，谁叫广告主不知道越是简洁的页面设计难度越大呢。单弄个好几兆大的页面作为登录页，这绝对是疯狂的举动，因为很少能有访问者（尤其是从搜索引擎过来的）有耐性等上10秒钟。还有一种常见情况，问题出在网站分析工具身上，由于网站监测往往需要访问者的计算机与网站分析工具的服务器进行频繁通讯，一旦是国外的分析工具，网速太慢，或者分析工具的服务器负载过重，都会造成通讯丢包，数据遗失，尤其我国各地域网速差异很大，无疑雪上添霜。所以北上广访客的到达率不错，但其他地区的可能会成问题。
所以，到达率和转化率都和网站技术、设计及其产品运营有极大的关系，在大笔烧广告预算之前，一定要进行试投放，提前把网站和运营的问题梳理清楚。
展现量与点击量之间的关系涉及到了付费搜索的几个核心原理，我们在这里着重讲一下。首先，澄清一下“点击率”这个概念，因为我们发现，很多人会将“点击”和“点击率”混淆。点击，是个行为，是网民看到广告并尝试打开广告所连接的网页而产生的行为，最常见的是移动鼠标箭头到广告商并叩击了鼠标的按键。“点击率”，是个比值，用来反映广告被展现和被点击在数量上的比率，例如，广告出现在搜索结果页上100次，被点了1次，其点击率是1%。
我们也可以认为，点击量=展现量*点击率，即1个点击=100次展现*1%的点击率。
我们可以认为，点击率反映了广告对网民的吸引程度，当然希望点击率越高越好。从下面这张搜索结果页的“热图”，我们发现，仪器记录到在左上角这个区域网民目光停留了更长的时间，于是广告主都希望自己的广告出现在左上角，从而得到更多的关注。
但当2个或多个广告主在抢同一个关键词的左上角这个位置的时候，该让谁排在上面呢？
是谁出价高就能排在上面吗？当然不能，如果一个相关性很差的广告因为出价高就出现在第1位上回给网民造成很大的困扰，所以，需要考虑网民的选择，看网民希望点哪个广告。于是搜索引擎引入了一个数值：质量度，用它来反映网民的意愿。大体上，质量度是受剔除排名因素之后的点击率的影响，所以，第一张图上从点击率到质量度的箭头是用虚线画的。
搜索引擎把广告主的最高出价乘以网民意愿的质量度来评判谁可以排在上面，这就是综合排名指数（CRI），谁的CRI高谁就可以排在前面。所以，在第一张图上，排名受到来自出价和质量度箭头的影响。另外，如果质量度过低，网民不认可的广告，是不能展现在左边的广告位的，无论出价有多高，在改善质量度之前，只能排在右侧。
另外，我们也可以推断，排名靠上的广告可以获得更高的点击率，创意越吸引人的广告可以获得更高的点击率。所以，在第一张图上，点击率获得从排名和创意来的两条箭头。
我们再说一下点击价格的计算。由于引入了质量度的概念，质量度影响了排名的同时，搜索引擎还希望在费用上也能鼓励质量好的广告，所以有了下面这个较复杂的点击价格计算公式。
从这个公式我们发现，点击价格受到排名和质量度的影响，所以在第一张图上，点击价格受到来此排名和质量度的箭头。
将每次的点击价格加在一起的总和就是点击费用，也是总体的转化成本，将其除以转化次数，就能得到平均转化成本，即CPA。这个指标被常用来评估为了获取订单或客户信任的难易。
最后，我们再将目光回归到第一张图的左上角，研究一下展现量受哪些因素的影响。
首先，关键词被搜索的次数决定了展现的次数，另外，账户里在时段、地域的设定会限制广告展现次数，另外，如果预算的设定引起广告提前下线，也变相的起到了时段限制，降低了广告展现次数。所以，展现量受到来自关键词搜索量的影响，以及预算、时段、地域设置的影响。
我们可以利用这张图来分析问题，当有广告主抱怨CPA高的时候，我们可以通过箭头追溯到点击成本和转换量这两个因素，有可能是转化量少或点击成本高造成的，之后再通过这两个因素的相关数值进行比对，这样可以形成一个问题的判断树，最终挖掘出问题的本质。
而这张图的最左边的一列正是我们可以控制的广告因素，在我们判断出问题后，也能靠这张图找到解决方法。
三、判断树以及数据分析
我们先从一个关键词的数据来分析，下表是“游戏“这个关键词在百度游戏推广项目中一天的数据。其中CPA65.90，远高于账户整体水平CPA28，我们想分析出其CPA高的原因。从上一节的数据项相互关系的图中，我们可以看到对CPA有直接影响的是“转化量”和“点击成本”，因为计算CPA（平均转化成本）是用“点击成本”去除以“转化量”来得出的。
所以我们现在CPA高的原因有2个直接影响因素：点击成本高，转化量小。点击成本等于点击量乘以点击单价，而转化量等于访问量乘以转化率，访问量等于到达率乘以点击量。因此，上面那个CPA的公式可以变形成：
从上面这个公式，我们可以很直观地看到，CPA和点击量已经完全无关了，CPA高的根源成为“点击单价”高，“到达率”或“转化率”低，这3个可能的直接影响因素了。
我开始收集数据对这3个因素进行评估：
其中到达率是广告来源的访问量与广告点击量之间的比值，反映从点击到网页打开这个过程是否存在损失。“游戏”这个词只被记录的登录页面的PV和独立访客数，没有访问量。但我们查看了点击量与独立访客数之间的差异，并参考了登录页面的PV数，没有发现存在太大的差异，说明这个环节没什么问题。
另外，整体账户的CPC是2.69，而“游戏”的CPC是1.62，几乎低了1/3，应该不是CPA高的主要因素。
整体账户的转化率是9.59%，而“游戏”的转化率是2.35%，低了3倍，它就是CPA高的罪魁祸首。
至此，我们完成分析关键词“游戏”的第一部分工作，将CPA高的问题表征追溯到转化率差这个因素上。
下一步，为了能制定优化方案，我们需要将转化率差这个因素继续细化分析到我们可以控制的范围内。这有点像“游戏”这块宝石有杂质，在抛弃宝石之前，我们需要观察是否可以雕刻，挖掉杂质，保留下纯净的部分，我们能控制的是：
1.按地域或时段来查看转化率，如果的确存在明确差异，用地域或时段限制来剔除不好的部分。
2.看搜索词报告，如果搜索词之间存在明显转化率差异，用否定匹配，单独购买或变更匹配模式来剔除不好的搜索词。
3.看创意报告，如果创意之间转化率存在明显差异，暂停或更换掉不好的创意。
4.检查登录页面设计和内容与搜索词的关联程度，通过测试选择更有效的登录页。
5.通过降低出价降低排名，从而使CPC降低，最终使CPA下降，但有可能在CPA降低到期望值之前，由于出价过低，广告不能推左、不能排到首页、甚至下线。
由于百度游戏的系统目前只能追踪到搜索词，我们只有第2、第4和第5手段可以用，所以我们首先查看了短语匹配的“游戏”基于搜索词的数据，并将消费占比较大的陈列如下：
“游戏”这个关键词的CPA是65.90，所以我们用这个数值作为标准，将CPA大于这个数值上搜索词视为“坏孩子”，CPA小于这个数值的视为“好孩子”。
从上表的搜索词来看，我们发现包含7K7K的搜索词转化率都不高，都是坏孩子。通过对百度游戏和7K7K两个游戏网站的分析发现，百度游戏偏策略和角色扮演，玩起来需要投入精力和时间并能获得成就感，而7K7K偏休闲游戏，可以用来放松身心打发碎片时间。所以我们认为，搜索7K7K的人群应该不太符合百度游戏的用户属性，这也就是为什么和7K7K相关的搜索词效果不好的原因。具体后续优化方案可以考虑2个方向：
1.将7K7K设为否定匹配，完全放弃这类搜索用户。其后果会使“游戏”这个词的消费下降21261.37，占比21%，转化下降195个，占比12.7%，可以使CPA从65.90下降到59.63。
2.如果对这些转化的丢失非常心疼，也可以考虑单独购买这些包含7K7K的关键词，并控制其出价，将CPC压低到现有的1/3或者更低，保证较低的CPA水平。
另外，从上表我们也能发现，“单机游戏”和“好玩的单机游戏”有着较多的转化量和较低的CPA。为了增进其转化数量从而拉低整体CPA，我们可以尝试单独购买和“单机游戏”接近的关键词，有针对性的配以创意和登录页面。
“手机游戏“从词性上和百度游戏要获取的用户相差较大，这也不难解释其转化率奇低。我们应该考虑将“手机”列入否定匹配的词表中。
“双人小游戏大全”这个词点击率很高，但转化率较差，这很有可能说明很多搜这个词的人对百度游戏感兴趣，但没在网站找到自己想要的内容，非常可能是登录页面与广告创意之间有不匹配的地方，可以考虑单独购买，有针对性的设置创意和登录页面，期望能提高转化率。
四、大数据量的分析方法
从上面的并不完整的分析我们可以看出，将一个关键词从问题表征分析到根源并细化到可操作层面是非常耗费时间的。那么，如果客户拥有成千上万个关键词，这是否会变成一个噩梦般的工作呢？值得庆幸的是，我们还是有些方法可以躲过那样的悲剧的，下面我们逐步来介绍：
首先，先把关键词按有转化和无转化分成2大类，首先看有转化的关键词：
我们将有转化的关键词放到转化量（横轴）和CPA（纵轴）的散点图里面去，如上图。并用有转化关键词的平均转化量（2.6）和平均CPA（47）作为分界线，将关键词分为4个象限：
1.右上角象限的关键词CPA高且转化量大，广告主通过购买这些关键词争夺客户，相互竞价造成CPA居高不下，广告主很难靠这些词盈利。我们把这个象限叫做“畅销词”。常见的畅销词是“游戏”这样的通用词。
2.右下角象限的关键词CPA低并且转化量大，这些词是真正的盈利来源，广告主希望这样的词越多越好，可以用来平抑畅销词的高昂成本。我们把这个象限叫做“金牛词”。常见的金牛词和广告主业务高度相关，例如“单机游戏”，另外知名度高的品牌次也可能成为金牛词，例如“百度游戏”。
3.左下角象限的关键词CPA低并且转化量小，这些词一般在总体转化量占比较低，不会超过20%，但关键词数量庞大，管理难度和管理成本较高。我们把这个象限叫做“长尾词”。常见的长尾词字数比较多，类似“2010年网页游戏”。
4.左上角象限关键词的CPA高并且转化量小，这些词让广告主如坐针毡，看着广告预算花出去也没效果，希望能分析出这些词的问题，并降低损失。我们把这个象限叫做“问题词“。问题词本身没什么规律可言， 要么是相关性差，例如”手机游戏“和百度游戏，要么就是在推广环节中出现了各种问题。
我们之所以分出这4个象限，是为了将有相通优化方向的词放到一起分析，这样做的好处是降低分析维度。
另外，即便我们将关键词分到4个象限里，却依然面临关键词数量巨大，我们只有有限的时间和精力，没法做到每个词都精细分析的问题。为了能将我们有限的劳动时间换区最大的效果改进，我们只能筛选出最需要改进的关键词加以关注。下面，我们讨论一下筛选关键词的原则：
1.二八法则，80/20法则（The 80/20 Rule）,又称为帕累托法则、帕累托定律、最省力法则或不平衡原则、犹太法则。此法则是由意大利经济学家帕累托剔除的。帕累托曾提出，在意大利80%的财富为20%的人所拥有，并且这种经济趋势存在普遍性。后来人们发现，在社会中有需要事情的发展，都迈向了这一轨道。目前，世界上有很多专家正在运用这一原理来研究、解释相关的课题。例如，这个原理经过多年的演化，已变成当今管理学界所熟知的“80/20原理“，即百分之八十的价值来自百分之二十的因子，其余的百分之二十的价值则带来百分之八十的因子。搜索营销也有类似的法则，20%的关键词带来80%的效果。所以，几种精力分析优化那20%的词会取得更显著的效果。
2.TopN方法。2/8法则在实际操作中还是有不便的地方，需要不断累积效果占比才能确定选择范围。在很多情况下，头10到头20的关键词就是决定效果的中坚力量。所以，根据能承受的工作量，筛选TOP5到TOP100的关键词来分析也是可行的简便方法。
现在，我们将4象限与筛选方法结合在一起：
1. 畅销词。广告主不愿意看到这些词的点击量或转换量下降，但还是奢望能降低单位成本。所以，我们筛选畅销词应该用CPA降序排列，CPA高的关键词应该优先得到照顾。着重要看这些词的转化率和CPC（质量度和排名搞得因素由CPC综合体现出来）。
2.金牛词。广告主期望金牛词的流量能扩大，让他们的消费占比提高。所以，我们筛选金牛词应该用展现量的倒序排列，展现量大的提升空间也就高。着重看这些词的点击率和排名，也可以有计划小规模地开放匹配模式，拓展一下关键词数量。
3.长尾词。虽然数量大，管理成本高，但这也是盈利的来源啊，广告主当然希望长尾词的流量扩大，消费占比提高了。所以，同金牛词一样，筛选方法是展现量的倒叙排列。着重看这些词的排名和点击率。
4.问题词。广告主希望降低问题词的消费占比，所以我们用消费的倒叙排列来筛选，消费高的词绝对是有限照顾对象。着重看这些词的转化率和匹配模式。
有转化的词被分象限筛选出来后，应该按之前的单个词的分析思路从表征分析到本质原因，最后细化到可操作原因。
最后再看没转化的关键词，我们把他们放到点击费用（纵轴）和点击量（横轴）的散点图上呈现出来：
我们还是全体关键词的平均CPA和总体转化率作为标准，筛选点击费用大于平均CPA或者点击数量大于总体转化率的倒数（例如：2%的倒数是50）。凡是符合上述条件之一者，全部拉过来按点击费用倒序排列，烧钱越多越要严查。着重关注它们的到达率和跳出率。
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文章来源网络 | 责任编辑 | 艾奇先生
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