這篇文章給需要快速了解一個賬戶的朋友們使用。這六個方法分別是：“一九”分布、消費和轉(zhuǎn)化的四象限、轉(zhuǎn)化分解、核心詞互動度與ROI的氣泡圖分析、單頁推廣的核心詞互動度與ROI對比分析、通用詞與品牌詞的詞間關(guān)聯(lián)分析。
更細(xì)節(jié)的每一個關(guān)鍵詞調(diào)優(yōu)的工作，就不涉及了。
方法一：“一九”分布規(guī)律
長尾模型從詞頻分布的角度描述了一個SEM賬戶內(nèi)的關(guān)鍵詞分布狀況。這世界上的SEM賬戶基本上都符合二八甚至一九分布規(guī)律。例如下面的這個賬戶內(nèi)關(guān)鍵詞的分布：
這個賬戶的前250個詞（只占所有產(chǎn)生流量的詞的6.8%）帶來了88%的流量和86%的轉(zhuǎn)化收入。挺典型的。
另一個賬戶也非常體現(xiàn)出這種規(guī)律（如下圖），所有產(chǎn)生流量的關(guān)鍵詞中，只有頭部的極小部分產(chǎn)生了顯著的流量。
所以，利用這個模型，幫助我們對于關(guān)鍵詞形成聚焦：賬戶優(yōu)化其實很容易，我們搞好這些最能帶來流量的頭部的詞就已經(jīng)抓住了重點部分！把這部分詞跟馬上要提到的四象限模型結(jié)合起來，你的優(yōu)化目標(biāo)就瞬間清晰了很多。
方法二：消費和轉(zhuǎn)化的四象限模型
類似這種模型大家一定都看到過，這是互聯(lián)網(wǎng)營銷分析（其實也是所有的經(jīng)營分析）中最常用到的模型。用于通過兩個維度對事物進(jìn)行區(qū)隔。在SEM關(guān)鍵詞的宏觀研究場景下，這是一個非常贊的模型。
這個模型的優(yōu)點在于，非常易懂，對關(guān)鍵詞表現(xiàn)的宏觀把握有很大幫助。
缺點在于，這個模型本來是幫助你對宏觀進(jìn)行把握的，但是為了了解這四個象限背后到底發(fā)生了什么，你又不得不立即進(jìn)入到微觀的詞的細(xì)節(jié)之中去。例如按照上面的四象限所做出的下面的具體的詞的細(xì)分情況：
于是，你看到了很細(xì)節(jié)的很多關(guān)鍵詞的情況，但你仍然不知道我應(yīng)該如何著手優(yōu)化這些詞。因為，從每一個詞自身的詞義看，不同詞之間有著本質(zhì)的差異。有些詞的詞義就決定了它更容易轉(zhuǎn)化（例如，品牌詞、到哪里買、價格如何之類的詞），而另一些詞本身并不容易轉(zhuǎn)化（通用詞之類的）。因此，按照四象限模型的粗淺要求，對那些花費高的想辦法降低費用，或者對那些轉(zhuǎn)化低的想辦法提高轉(zhuǎn)化，或者對低花費高轉(zhuǎn)化的詞進(jìn)行開源拓詞等等，與其說是優(yōu)化策略，不如說更多的是指導(dǎo)思想，而很難幫助你形成具體的行動。所以，作為提醒，你仍然需要進(jìn)入每一個詞的細(xì)節(jié)去考慮為什么它們處于不同的象限。
盡管如此，對你快速了解哪些關(guān)鍵詞不夠好，還是很有作用的，特別是方法一中找出的頭部詞和那些具有核心詞根的詞。
方法三：轉(zhuǎn)化分解
轉(zhuǎn)化分解是最容易（盡管不是很容易能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確）操作，但又最容易產(chǎn)生誤導(dǎo)的模型。
我們會把整個SEM賬戶（或者賬戶的計劃、單元等）按照“曝光 -> 點擊 -> 流量 -> 咨詢 -> 有效咨詢 -> 注冊 -> 購買”類似的過程來做每一個轉(zhuǎn)化步驟，從而快速定位哪里出現(xiàn)了問題。
正是因為這個方法，我們很多次的發(fā)現(xiàn)，競價效果不好的根本原因，不在于競價本身，而在于競價之后流量在著陸頁、詳情頁、咨詢客服等過程中出現(xiàn)問題。這樣，盲目在賬戶上所做的辛苦優(yōu)化，就必須快速轉(zhuǎn)移到著陸頁或者話術(shù)上來。
這個方法是每一個做SEM分析和優(yōu)化的朋友必然會采用的方法。但從操作上看，要避免兩個主要問題（盡管并非是這個模型本身的問題）。
第一個問題，轉(zhuǎn)化漏斗模型需要全流程的精確數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)很難全部準(zhǔn)確的獲取。尤其是對于需要一定轉(zhuǎn)化周期的行業(yè)，例如金融、培訓(xùn)、醫(yī)療，消費者有相當(dāng)長的決策周期。因此，我們能夠比較實時統(tǒng)計的轉(zhuǎn)化要回退到“有效咨詢”這個層級。
為了解決這個問題，我們的ROI計算很多時候就從：
投放費用 -> 最終收入
轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/font>
投放費用 -> 當(dāng)日最靠后的轉(zhuǎn)化（如有效詢盤）
其次，轉(zhuǎn)化漏斗的形式是幫助我們強(qiáng)化過程觀，但它本身卻恰恰削弱了過程的細(xì)分。這聽起來很矛盾，但并不難理解。能夠被漏斗構(gòu)建的過程，都是大過程，而無法包含用戶更加細(xì)微的行為。但是，正是這些用戶更細(xì)微的過程，反映了，甚至支配了轉(zhuǎn)化的發(fā)生。一個極端但非常常見的例子是單頁推廣。轉(zhuǎn)化漏斗在單頁推廣上幾乎無法發(fā)揮作用。
因此，轉(zhuǎn)化漏斗極為有價值，但是如同我在另外一篇文章《優(yōu)化轉(zhuǎn)化：除了轉(zhuǎn)化漏斗，你的彈藥庫還需要幾種分析武器》所寫的那樣，轉(zhuǎn)化漏斗并不足以支撐全部的轉(zhuǎn)化分析。
不過，我們手中還是有好武器解決這個問題的。在后面的方法中，要具體講到。
方法四：核心詞的互動度與ROI的氣泡分析
這個方法你首先需要把不同的詞根（核心詞）放在不同的單元——即將所有的關(guān)鍵詞按照詞根進(jìn)行細(xì)分。但這是理想狀況，一般情況下，同一個詞根有可能散落在不同單元。
沒關(guān)系，我們有Excel，利用Excel的表格工具，再利用“文本篩選 -> 包含 ”，可以輕松把相關(guān)的詞根篩選出來，如下圖所示。例如，我想找到詞根為“在職”的核心詞，在“文本篩選 -> 包含 ”中輸入“在職”，然后新建一列“核心詞1：在職”，把所有篩選出來的結(jié)果對應(yīng)的C列，填入“在職”。
然后，利用數(shù)據(jù)透視表，你可以將所有的關(guān)鍵詞按照其對應(yīng)的核心詞（詞根）的表現(xiàn)進(jìn)行匯總。
把每一類核心詞的總體表現(xiàn)提取出來，你得到一個核心詞表現(xiàn)列表（CPL是Cost Per Lead，這個值越低越好；整個表格的綠色代表好，紅色代表不好）：
現(xiàn)在你能看到不同的詞根在最終效果上的表現(xiàn)有很顯著的差異。Leads/Click和CPL兩列很能說明問題。
還記得我上課時候講的ROI和engagement交互模型嗎（那個氣泡圖）？這個模型其實有很多變體，但是其思想其實很簡單——對比流量的交互行為和它們最終產(chǎn)生的轉(zhuǎn)化的情況。在大部分情況下，好的交互行為(engagement)能夠?qū)?yīng)好的轉(zhuǎn)化（ROI），但凡事總有例外，這些例外情況就成為我們分析和優(yōu)化的突破口。我們現(xiàn)在需要用到這個模型。
這個模型的方法很清晰：
我們利用網(wǎng)站分析工具的細(xì)分方法（這里不再啰嗦了，對GA的使用要熟練，基本功），將各類詞的流量engagement表現(xiàn)也匯總起來，形成一個更全面的數(shù)據(jù)表現(xiàn)數(shù)據(jù)，如下表所示：
利用上表數(shù)據(jù)，我們選取CPL和Bounce Rate制作氣泡圖，如下：
一般而言，好的engagement（更低的bounce rate）的流量會有更好的轉(zhuǎn)化能力（CPL更低），但是前面說了，有例外才有機(jī)會。
綠色線是“正常表現(xiàn)”的部分，但綠色線之外，有兩個跳出率相對較低，而CPL卻相對較高，尤其是“學(xué)費”這個詞特別如此。與這個詞可以進(jìn)行對比的詞是“金融學(xué)碩士”，它的跳出率其實比學(xué)費還高，但是ROI（CPL）卻表現(xiàn)的更好。
這種情況發(fā)生之后，你的策略是什么？基本上你要做下面的事情：
1. 檢查創(chuàng)意是否有誤導(dǎo)；
2. 創(chuàng)意沒問題的情況，一定是著陸頁有問題，常見的情況是頁面上有吸引用戶點擊的元素，但用戶點擊之后，卻發(fā)現(xiàn)相關(guān)信息與他們的期望相距甚遠(yuǎn)——比如，價格高于他們的預(yù)期？這個時候，你繼續(xù)看GA之類的工具，看看這個詞背后的人群進(jìn)入著陸頁之后的表現(xiàn)是什么樣的（例如用我課堂上講的next page report）
Engagement與ROI的對比分析模型是最方便的分析細(xì)分流量的方法之一。對競價排名的關(guān)鍵詞分析也同樣有用。
方法五：單頁推廣的核心詞互動度與ROI對比分析方法
這個方法是方法四的極端情況，但這一極端情況卻特別常見。比如下面這個圖：
媽蛋的。。。所有關(guān)鍵詞的跳出率都是95%甚至更高，這還讓人活嗎？！
是你的投放完全失效了嗎？在我遇到的案例中，這種情況的發(fā)生，只有一個原因，關(guān)鍵詞所在的著陸頁是單頁推廣！單頁推廣整個著陸頁鏈接不到別的頁面，按照GA對跳出率（bounce rate）的定義，流量來了之后去不了別處，那么肯定都是bounce掉了。所以這種情況就沒有必要看跳出率了。
因此，上面方法四的方法在這種情況下就不適用了，因為GA不能給出有效的engagement的數(shù)據(jù)。不是跳出率接近100%，就是停留時間約等于0……
那么，當(dāng)我們看到“金融學(xué)碩士”和“學(xué)費”兩個核心詞在花費相當(dāng)、流量相若的情況下，卻在ROI上有天壤之別的時候，我們還有別的招兒嗎？（再把方法四的這個圖拿出來大家看看）。
這個時候我們需要利用熱圖。
例如，使用ptengine，在其中有對比熱圖和細(xì)分熱圖功能。這里要用到流量過濾細(xì)分功能：在過濾條件中，將一個核心詞下的所有詞挑選出來，細(xì)分這些詞的流量。左邊的熱圖顯示所有跟“學(xué)費”相關(guān)的核心詞的流量表現(xiàn)，右邊顯示所有跟“金融學(xué)碩士”相關(guān)的流量表現(xiàn)。
左邊的“學(xué)費”相關(guān)的流量，表現(xiàn)出更多的頁面瀏覽長度（能夠讀到頁面下端的人的比例明顯比右邊的要高），但是他們在頁面上停留的時間卻相對較短（顏色不如右邊的紅）?！皩W(xué)費”流量似乎表現(xiàn)出很快速要查找信息的需求（愿意看到頁面底端），但卻缺乏更好的咨詢（leads）轉(zhuǎn)化。
這樣的數(shù)據(jù)意味著，你應(yīng)該認(rèn)真檢查頁面上是否有足夠吸引人的“學(xué)費”信息，或者壓根在這個頁面上就缺乏相關(guān)的信息。
這個數(shù)據(jù)和熱圖給我們很重要的提示，這兩個核心詞背后的流量的欲求是有相當(dāng)大差異的。我們必須為這兩個詞建立信息偏重不同的著陸頁面。
方法六：關(guān)鍵詞之間關(guān)聯(lián)分析方法
最后一個方法屬于attribution（歸因）的范疇。最重要的應(yīng)用領(lǐng)域是查看品牌詞的搜索本質(zhì)上是來源于哪些其他詞的搜索。
有很多不知名的品牌，在SEM投放初期，不得已需要擴(kuò)大流量范圍，投放通用詞、競品詞、人群詞等，目的一方面是為了引流（但引流的轉(zhuǎn)化效果一定相當(dāng)弱），另一方面是為了擴(kuò)大品牌的曝光，為未來用戶的轉(zhuǎn)化做準(zhǔn)備。
隨著時間的推移，開始有人搜索品牌詞，你一定想知道，這些品牌詞的搜索，最初是由哪些通用詞帶來的流量，這些流量看到了品牌之后留下了印象，之后才會再搜索你的品牌的。
為了能夠?qū)崿F(xiàn)這一點，我們需要配置我們的監(jiān)測工具。以Google Analytics（GA）為例：
為了查看關(guān)鍵詞的歸因，GA在設(shè)置上有兩個前提條件：
1. 網(wǎng)站需要設(shè)置一個目標(biāo)，設(shè)置地點如下圖：
2. 對關(guān)鍵詞要使用utm的link tag進(jìn)行準(zhǔn)確追蹤（在我課程中有詳細(xì)說明）。
3. 相關(guān)的數(shù)據(jù)報告則在GA的“轉(zhuǎn)化->多渠道路徑->熱門轉(zhuǎn)化路徑”中可以看到，但請注意一定要選擇如下圖紅框中的“關(guān)鍵詞”那一項。
利用GA（或者其他有類似功能的工具），你可以看到同一個人搜索關(guān)鍵詞之間的先后關(guān)聯(lián)——所有的“索”字開頭的，都是品牌詞帶來的流量，它之前的那個詞，是投放的通用詞。在這個表中，某些通用詞投放，在之后帶來了對品牌詞的搜索。因此，你的關(guān)鍵詞優(yōu)化策略，就從僅僅看品牌詞的轉(zhuǎn)化，變?yōu)椴粌H看轉(zhuǎn)化，還應(yīng)該看它們能夠帶來多少品牌詞的搜索。
好了，六個方法講完了。哪些對你有用？哪些有建議？歡迎大家留言討論！
作者：宋星
來源：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)官（ID：internetcdo）
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7)歧視：煽動人群歧視、地域歧視等，針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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