为什么掌握sem数据分析方法没啥用呢?

　　为什么掌握sem数据分析方法没啥用呢?

　　真正的原因是你只知道要做数据分析去优化效果，却不知道如何选择正确的数据分析表。你只是面对苍白无力的理论知识，却不知道怎么运用到实战中。所以说想学好数据分析，还是从sem实战来聊，木辰sem今天趁着做月报有数据，来分析两列数据

　　下面这组数据，你能告诉我百度和360分别做了什么操作，造成这种数据变化?

　　会合并关联数据作分析消费&CPC

　　看到这么一组数据，会看到消费下降明显，且CPC下降明显，那么可能有的操作是

　　1.降低关键词出价，尤其是CPC大于2.49的关键词价格;

　　2.整体降低所有关键词价格;

　　反正就是降价了!

　　继续分析其他关联数据展现量&点击量

　　然后再看到展现量大幅提升，而点击量变化不大，那么可能有的操作是

　　1.提升低排名关键词出价，存在降低关键词出价可能性;(PS为什么分析有降价?因为点击变化不大，展现变化大，那么两种情况要么旧词点击少了，要么新词都不点击，看你觉得哪个可能性大呢?)

　　2.打开了关键词匹配方式，，存在新词无点击或旧词降价;

　　由于以上两点都是百度账户内的分析，现在我们可以把两个结论合并分析，是不是可以得到明确的结论就是提升大量关键词出价，或者打开匹配方式，降低高CPC关键词出价。

　　结合GA目标数据再分析跳出率&平均浏览页数

　　GA是检验网站流量质量的重要工具，这份数据中可以看到跳出率变化不大的情况下，平均浏览页数有所提升。那么从流量精准度的角度出发考虑，又得到以下结论

　　1.流量质量变好，提升相关性强的关键词可能性大;

　　2.打开匹配方式，添加否定词。

　　sem数据分析到这，此数据的优化策略有两种可能性

　　1.提升展现量低，但相关性强的关键词出价;降低CPC高于2.49，平均访问页数低于1.66的关键词价格;

　　2.打开低CTR关键词匹配方式，根据搜索词报告，添加不相关否定词，降低CPC高于2.49，平均访问页数低于1.66的关键词价格。

　　虽然是两个结论，目的是一样的。而且在实际操作中数据分析本来就存在多种可能性，我们要做的是账户出现问题的时候，知道分析什么数据能够达到预期效果才是重要的。