SEM数据分析弄懂这两点，效果稳步提升！

Posted 2021-04-27 艾奇SEM

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之前我们发了文章：也有很多人留言表达自己的想法。看到我的观点被很多人支持，也很欣慰，同时也希望以后大家都能在这些文章评论区多交流，有碰撞才有火花。

今天笔者重点会把大家反应最多的数据分析这个模块做详细的说明，希望可以帮到大家更好的认识什么是数据分析。

1

建立数据回收通道

首先在我们在做数据分析的时候，第一步就是我们需要建立属于自己的数据回收通道，只有建立符合自己的数据回收方式后，才可以拿到有商业价值的数据源，为之后的分析提供支持。

那么现在目前主流的统计方式有哪些呢？

1、你可以使用各种统计平台来收集你想要的运营数据，目前的的常见统计平台笔者找了一下，大概有以下这些，供大家参考。

文章链接：

3、如果前面两种由于各种原因没办法短时间内学会的话，笔者建议你可以用最笨的方法，就是人工的去统计，笔者有一个客户就是这样的，他对于每个咨询过他的客户，都会主动询问对方搜索的关键词，以及搜索的什么平台，虽然很笨，但能坚持下来，也是蛮实用的。

以上3种基本算是全部的统计模式了，还有一些通过付费数据监控平台进行数据回收的渠道，由于门槛有点高，我们暂时不聊。

第一种一般是大家比较常用的，图里也基本涵盖了目前市面上所有的常见的统计平台，各有优劣势。

一般比较常用的是百度统计以及谷歌的Google Analytics，但是由于谷歌的Google Analytics需要翻墙，比较麻烦，所以我会推荐大家去使用百度统计，因为一个百度统计基本就可以满足百分之90的数据收集需求，接下来我也会重点的围绕百度统计来给大家做详细的解释。

首先百度统计统计逻辑分为以下两种：

1）页面转化应用场景：页面转化一般运用于以URL为统计目标的数据，直白一点讲就是如果你要统计的数据是一个不会改变的URL链接，那么页面转化就可以帮你实现。

比如，如果你认为网站上的某个页面特别重要（如提交订单后出现的“购买成功”页面），到达了该页面表示访客完成了你的目标，你就可以将到达该目标页面作为一种转化来统计。多用于电商类的网站做统计使用。

页面转化的设置步骤：

http://tongji.baidu.com/web/help/article?id=96&type=0（官方标准）

2）事件转化；这一点笔者会重点的来给大家讲。首先，一般常规的客户可以使用更改网站的源代码来统计转化目标的，源代码需要改成百度可以识别的标准：“id=xxx”，找到转化目标并且可让百度成功追踪后，你就可以轻松的收集到你的转化数据了。

如图：

（点击查看大图）

这里可能有些朋友要问了，如果我想统计目标是访问行为的话，怎么办？接下来笔者会详细讲一下关于如何来统计一些无法被普通统计代码跟踪PV的特殊的网站或页面。

在统计之前我们需要用到百度开放平台的一个协议：JS-API，JS-API通过在页面上部署js代码的方式，可以帮你收集网站的各类业务数据（沟通数、点击数、转化数）

1、在部署JS前，你的网站不仅需要成安装百度统计代码，还需要新装一串JS-API代码，这里需要注意一下的是，JS-API代码必须安装在你统计页面的 head 标签里面，具体代码如下：<script>
var _hmt = _hmt || [];
</script>

2、在我们进行进一步安装前，你需要明白事件转化的基本概念，不然之后的内容你会很难看懂。

首先事件转化统计的是访客在网站操作行为，这种行为可以被选定为转化目标，比如你是一个做视频网站的客户，你希望通过事件转化来统计你每天点击某一个视频“暂停”以及“播放”两个动作的数据，那么这种统计动作的目的，都可以运用JS-API来做实现，以此类推，你可以统计非常多的访客行为，当然这种行为就是转化目标了。

3、因为访客在网站的动作是一个行为，我们需要让代码去识别他的行为，就必须为他们加上唯一的标识，只有正确的添加了标识，系统才会正确的捕捉到数据。具体如下：

事件链接中加入事件跟踪参数（以下引用官方解释）

_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value]);

category：要监控的目标的类型名称，通常是同一组目标的名字，比如"视频"、"音乐"、"软件"、"游戏"等等。该项必选。

action：用户跟目标交互的行为，如"播放"、"暂停"、"下载"等等。该项必选。

opt_label：事件的一些额外信息，通常可以是歌曲的名称、软件的名称、链接的名称等等。该项可选。

opt_value：事件的一些数值信息，比如权重、时长、价格等等，在报表中可以看到其平均值等数据。该项可选。

举例说明：

假设页面A上有且只有一个下载链接，设置前后对比如下：

设置前：

<a id="download" href="http://www.***.org/945/">FengStyle下载</a>
设置后：
<a id="download" onclick="_hmt.push(['_trackEvent', 'style', 'click', 'FengStyle'])" href="http://www.***.org/945/">FengStyle下载</a>

设置完成后，我们就可以去百度统计设置转化目标了，你只需要在事件转化中的新增页面中增加你部署JS代码页面链接，就可以成功的获取数据了。

2

掌握数据分析的思考维度

当我们成功部署了属于我们自己的数据回收通道后，我们就可以轻松的获取我们想要数据，但是很多时候大家可能会觉得，回收了这么多数据，我该怎么去整理分析了。

接下笔者会详述拿到数据后，我们需要如何来做分析，这里，我只提供思考方向，具体的我就不再赘述了，因为同样的数据，拿给不同的账户，调整策略也不一定一样，还是那句话，数据分析要结合你实际的企业情况以及产品特点和客户群特性。

首先，你需要通过以下几个思考维度来把数据立体化，这样可以帮你快速把你确定账户问题：

1、账户数据层面，我们账户是否展现点击访问属于正常值？

思路解析：账户的数据直接决定了这个账户大的方向是否是科学健康的，比如你的预算一天是100块，ACP为20块钱，一天可以产生5次点击，那么很容易的就可以知道，账户大致的优化方向应该围绕着降低ACP来。

2、账户类有消费关键词有多少？其中有80%消费是被哪些词消耗了，80%的点击集中在什么词身上，占80%点击的关键词是哪些，他们消耗占整体的消耗的多少？他们转化成本分别是多少？

思路解析：我们经常说的二八原则，其实是一个比较科学的理论，我这里把二八原则做了更多的延伸。

首先你账户内的有消费词决定了你的广告面对的是一个多大的人群，然后账户80%的消费决定了你的钱都花在什么词身上，80%的点击决定了你实际购买的流量质量。

我们在优化账户的时候，其实就是在平衡点击以及点击成本。点击直接影响了你带来的流量是否健康，而点击价格直接影响了你付出的成本是多少。

所以我们在做账户数据分析的时候，这些一定要成比例原则的去做深入的分析，可以帮我们快速的定位问题，这样可以指导我们之后的优化动作会在正确的道路上。

案例解析：

这是一个搬家客户，客户每天的预算80块钱，根据我们思路，来简单的分析一下这个账户的问题：

数据层面：单日消费80，ACP：16.40，可以明显的看出来，这个在非常严重的ACP和预算不符的情况，之后的优化方向也确定为降低ACP为主。

通过转化数据整理后我们可以看到，这个账户有转化的词只有一个，转化成本为18.1，点击流量价格很高且普遍和主词匹配程度不高，结合数据，我们可以将这个账户的调整方案定为：ACP需要降低，暂定目标为环比下降50%，点击质量需要优化，做否词，以及更改部分不合理的匹配方式。

最后想说，很多时候大家在做数据的都很爱凭感觉和经验，这种是非常不可靠的方式，只有依据客观真实全面的数据去做数据分析以及账户调整时，我们才可以快速的找到核心的问题，避免走错路，浪费时间。

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