02 竞价员经常遭遇的问题

02 竞价员经常遭遇的问题 问题 02 竞价员经常遭遇的问题

一切不以转化为目的优化都是无用功，SEM推广过于依赖单一渠道，是现在许多中小企业面临的壁垒。不依靠数据分析为依据的账户调整，是盲目的。

如何理解SEM推广的核心?

答：SEM的核心在于对目标受众和账户数据的分析。

关于数据分析。无论对账户做任何的优化调整，都要做到有数据可依，再丰富的经验也会出问题。因为人的思维是主观性的，而数据是客观事实。一个优秀的竞价员，会把一天工作时间的60%花在数据分析上，剩下的40%在执行操作上。

数据收集了如何筛选呢?通过这样的方式来处理数据，举例说明：

例如：效果表现不好的数据参考：

条件1：访问数≥ 20 & 咨询转化率≤5%条件2：跳出率≥ 70%条件3：平均访问持续时间≤ 30s…

效果表现良好的数据参考：

条件1：访问数≥20 & 咨询转化率≥ 8%

条件2：跳出率< 70%

条件3：平均访问持续时间>30s

…

其实这些所有的数据都可以通过Vlookup处理，下面是函数的公式解读

VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])在分地区建立计划的情况下，出现单元名相同的几率较大，可结合推广计划名一同匹配，

公式的匹配规则：

SUMIFS(sum_range,criteria_range1,criteria1, criteria_range2,criteria2)

2、竞价员日常的数据分析中，最常遇到的问题是什么?

3、有什么行之有效的方法来解决这些问题呢?

答：这个问题，技巧很多，但行业与行业之间不通用。但我只说方法，建立清晰的数据分析思维，建立数据之间的关联性进行数据整合，多方法多维度进行数据分析，有效提升工作效率。很多人总觉得是废话，但是这件事就是非常枯燥，整理数据向来就不是什么轻松的事儿，你以为呢?

哪个优秀的竞价员不是这么一点一点熬出来的呢?

4、什么算作是清晰的数据分析思维?

答：在进行一次数据分析之前，你有没有问过自己：你的目的是什么?一个正确的数据分析流程为：发现问题—分析问题—确定问题—分解问题—解决问题。具备了一个系统化的思维和流程，才能帮助我们解决更多的问题。

5、能不能详细解释一下什么叫维度数据分析?

答：维度数据分析就是指按照维度来分析数据，可以单独分析一个维度，也可以多维度结合。

竞价中数据分析的思维分为方向维度、操作维度和账户相关维度。

方向维度有：地区、时段、产品、推广渠道和设备;

操作维度有：营销流程、关键词效果、流量、需求、计划;

账户相关维度有：页面、创意、客服。

参照一组数据，来举例说明。

从营销流程的维度来分析，北京地区展现量大，点击率也算是正常，但是平均点击价格略高，转化率也并不理想，所以导致转化成本高。而辽宁地区转化率高，转化成本低，但是它的点击率低。

6、通过这次数据分析得出的结论，该怎么来优化账户呢?

答：依然拿北京地区来举例，它面临的问题有两个，降低平均点击价格和转化成本。降低平均点击价格的方法有降低关键词出价、优化创意，删除或者否定一些意向较低的关键词。

至于提升转化率，要结合页面和客服的数据做进一步的分析。

总结：建立数据分析思维，划分分析数据维度有助于你快速发现问题确定问题，也能把分散的数据按照一定的规律综合到一起，提升你的工作效率。