sem数据分析经验
1sem做数据分析时要先对比数据，通过对比发现问题，再通过收集数据来找出问题。从计划单元再到关键词，一步一步细化数据，最后落实到具体操作上，解决问题。
2竞争对手的数据，也就是百度实况的数据。竞价的数据维度比较多，就不一一罗列。
3提高ROI从两方面入手，增加收入（提高线索成交率提高客单价等）和降低成本（优化账户减少投入SEM+SEO结合等）。
4在数据分析的领域中，SEM，即结构方程模型，就像一座桥梁，连接着因果关系的复杂世界。它凭借其独特的统计力量，融合路径分析和因子分析的精髓，为我们揭示潜变量的神秘面纱，以及多因变量和中介效应的微妙舞蹈。
5营销流程表分析 通过每天罗列收集账户中核心指标数据【消费展现点击抵达对话线索成交】，然后根据核心数据算出一些辅助数据，像【点击率对话率点击成本】等，通过将不同周期的数据进行对比，从而发现病种。
sem数据分析的核心是什么
SEM起源于20世纪70年代的学术突破，尤其是Joreskog和Wiley的卓越贡献，核心概念包括潜在变量（分为外生与内生）观测变量误差项，以及测量模型和结构模型的构建。使用SEM的过程，就像一场科学的侦探游戏。
计划，单元，关键词转化分析 这个主要就是看计划，单元，关键词的成本分析了，找到成本最低，数量最高的计划，单元和关键词，作为后期推广在核心部分。
包括账户投入产出数据同期账户效果预测以及地域层级投放产出效果投放时段的数据分析。账户投入产出数据很好理解，账户的一个整体的消费产出数据，包括消费点击点击率以及转化数据。
PLS-SEM的核心思想是通过最小化被解释变量和预测变量之间的残差来估计模型的参数。它采用迭代的方法逐步调整模型，优化路径系数和因子载荷，从而获得最优的模型拟合。
根据推广用户目标的不同进行分类，主要分为以下三种，分别为品牌宣传流量增加销售促进。品牌宣传：主要目的是为了提升品牌知名度，所以主要看的sem数据是，展现cpc新访客cpm等。
如何分析百度推广后台数据
1展现量分析将展现量降序排列，找出展现低无展现词，通过调整出价匹配时段地域等提升展现量；找到展现top10-50的词，看看这些词是否与业务高相关，并且是否为高转化词，要保证与业务与转化一致。
2获取您想要的数据 2分析和比较数据 3优化调整推广行为。理论上要获得整个转化路径中每个节点的数据和转化。如果不能全部获取，至少要尽量获取最关键的数据。
3一个词如果展现量过低，应该怎么去排查原因要看一下关键词的热度。在百度指数和销售锦囊中可以很轻易地获取关键词的热度或者搜索量数据。以“网站建设”为例。经查询，这个词热度确实很高。
4自动过滤：任何通过百度搜索推广获得的点击，在计费前都须经过我们的过滤系统。过滤系统会根据点击IPcookie关键词等参数从多个维度对点击进行分析，一旦发现该点击异常就会标识为无效点击，进而被自动过滤而不计费。
5百度推广数据分析，具体要分析的数据如下：百度推广的展现点击和点击率点击价格和消费情况，这些数据中可以看出广告的曝光率竞争激烈程度和流量情况。
6搜索词报告与有效咨询词相结合，找出转化好的关键词，百度下拉单，百度指数等从中挖掘出一些符合搜户习惯的词。
如何做SEM推广数据分析
1展现量点击率点击率 3）点击率的计算公式为：点击率=点击量展现量。当一个推广账户点击率过低的时候一般是推广账户出现了问题，账户质量过低，有可能是关键词创意无法吸引用户点击，可以尝试重新修改创意。
2倒推法 倒推法，是竞价推广中常用的一种方法，但更多被应用于战略目标的制定。即：根据历史数据，将成交—线索—对话—点击—展现倒着进行推理的过程。
3我们要做的就是在推广效果不好的时候，通过数据分析找出问题所在，然后根据不同环节的失误，提出相应的方法。我认为做好sem的关键如下：分析数据是个笼统的概念，效果并不好。
做SEM优化主要分析哪几种数据
统计关键词 统计关键词展现量有多少，匹配有多少，点击量有多少，带来多少咨询量每个关键词的对话成本，有了这些数据，我们就知道哪些关键词比较重要，怎么调关键词。
趋势分析法 趋势分析法又叫比较分析方法，水平分析方法，主要通过数据连续的相同指标或比率进行定基对比或环比对比，得出他们的变动方向，数额，幅度，来感知整体的趋势。这种方法粗略而简单，体现的是一个行业的总体趋势。
第前期拿到账户后先要从词量地域覆盖面用户成本ROI历史数据表现五个方面对账户做大致的了解，以便于后续进行细致化的数据分析更加高效。第日报表。
