SEM技巧:手把手教你做數據分析

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很多人都會覺得做數據分析很難,但是通過不斷地學習與練習,再加上技能和方法的掌握,你一定會發現數據分析其實并不難!

很多剛入門SEM的小伙伴都覺得數據分析很難,尤其是看到那一堆密密麻麻的數據時更是無從下手,一臉懵逼。

這是每個人都會經歷的困惑,不過只要你不斷地去摸索、學習,會發現其實數據分析也沒想象中的那么難嘛!

但,要注意方法!

我見過一些SEMer在分析數據時會把關鍵詞報表一導,看到點擊率低了,趕緊把創意換了;看到對話率低了,再把url給換了;看到關鍵詞沒排位、沒展現,二話不說把單元內的關鍵詞全選,批量提價。

這哪能叫數據分析呀!這簡直是瞎搞,還不如那群只會調價的競價員呢!

要明白,數據分析不是為了做數據分析而去數據分析,看問題不能只看局部,不能哪里著火了就上哪里滅火,要從整體去考慮問題,帶著目標去解決問題,才不至于陷入瞎忙之中。

為了方便大家理解,咱們就來看兩組不同時間段的對比數據(一般情況下,我們為了更直觀地查看投放效果,會采用對比的方式來觀察數據。對比的方式分為兩種,一種為環比,即環比上周期數據,如本周數據環比上周數據;一種為同比,即同比上年本周期數據,如今年10月份數據同比去年10月份數據)。

SEM技巧:手把手教你做數據分析

通過上圖數據來看,B時間對比A時間,能看出什么問題呢?

是的,B時間肯定采用了放量(擴大匹配模式)、降價的操作,因為展現、點擊、對話增加了,均價下來了。

但有實際上的效果嗎?

沒有,轉化不升反降,轉化成本比原來增加100塊錢,可以說虧了。

既然發現了問題所在,接下來就要找出問題,看問題到底出在哪里。所以接下來要做的不是分析,而是收集數據,并把數據進行關聯。

首先打開百度推廣客戶端,下載指定時間的關鍵詞數據復制到Excel表中,接著導出對話數據和轉化數據,把這兩個數據關聯到關鍵詞表中(關聯數據用url進行關聯,需要用到兩個函數,一個是Countif,用來統計對話、轉化次數;一個是Vlookup,把對話、轉化數對應到相應的數據源中)。

以下為整理好的數據例圖:

SEM技巧:手把手教你做數據分析

收集完數據后,才進入分析階段。

一般分析數據會從計劃層級、關鍵詞層級2個維度來進行分析:

一、計劃層級

查看計劃報告,是為了從一個較大的角度來觀察賬戶,了解每個計劃的轉化能力。

所以我們可以直接使用整理好的關鍵詞報表,將其制作成數據透視表,以方便查看各個計劃的投放效果。

以下為數據透視表例圖:

SEM技巧:手把手教你做數據分析

這樣,每個計劃的轉化能力就一目了然。

如果是預算較小的賬戶,就可以先暫停轉化少或無轉化的計劃,把預算留給那些轉化效果好的計劃;

如果賬戶的預算充裕,就可以針對那些展現少的計劃進行放量操作,以觀察其實際的轉化效果;

如果是多產品(多地區)的賬戶,就能更直觀地看出哪個產品(地區)轉化更好,就可以針對該計劃加大投放。

這就是從計劃的維度來分析數據,單元報告的分析方法與計劃大同小異,所以就不再贅述了。

二、關鍵詞層級

關鍵詞分析是數據分析中非常重要的一個指標,無論你是在計劃還是單元的維度中發現到了問題,最終的操作都要落實到關鍵詞的層級上。

分析關鍵詞數據時,需要用到上述整理好的關鍵詞報表,制作方法就不再復述,上面已經說得很清楚了,唯一要注意的是,一定要給每個關鍵詞的url加上追蹤代碼。

SEM技巧:手把手教你做數據分析

通過上圖,我們可以很清楚地看到每個關鍵詞的消費、點擊、展現、對話、轉化數據。這樣,就能很容易地判斷出每個關鍵詞效果的好與差,接著再用四象限分析法來分析數據就方便多了(分析創意數據與關鍵詞數據大同小異,四象限分析法同樣適用)。

SEM技巧:手把手教你做數據分析

第一象限:消費高,轉化高。在均價合理的情況下,這是非常好的一類關鍵詞,說明容易被人看到,容易被點擊,容易產生咨詢,轉化也高。

這類詞需要重點關注,應該著重關注它的排名,如果均價沒有高到離譜,轉化成本沒有超過預期金額,就不要輕易降價。

第二象限:消費低,轉化高。消費低說明展現少或被點擊的次數少,轉化高即為關鍵詞足夠精準。

這類詞也是應該花時間去關注的詞,如果消費低是因為展現太少,就放匹配,平時多否詞即可;

如果消費低是因為點擊均價太低,就去查看排名,排名低則嘗試提價;

如果有排名,還是占位1-2名之間,就去查看創意,是不是廣告寫得不太吸引人。

第三象限:消費低,轉化低。消費低說明展現少或被點擊的次數少,轉化低即為流量不精準。

這類詞可以放量操作,把匹配模式擴大一些,多做否詞。等量上來后,再看逐步觀察點擊、對話的效果,如果點擊差則關注創意,如果對話差則關注著陸頁。

SEM技巧:手把手教你做數據分析

第四象限:消費高,轉化低。消費高說明點擊多或點擊均價太高,轉化低即為流量不精準或關鍵詞本身就是流量詞。

這類詞是導致轉化成本過高的元兇,一定要將其扼殺于搖籃之中,屬于重點關注的詞。

在分析、優化這類詞時,先打開搜索詞報告,看看該關鍵詞的匹配亂不亂,亂的話即否詞,若正常則關注創意、對話是否足夠吸引人,咨詢人員的話術是否有問題。

如果這些問題都沒有,就看點擊均價是否過高,過高則降價,合理則縮匹配。

有人說像這種沒轉化的詞可以暫?;騽h除,在預算充裕的情況下,我認為沒必要,只要低價、放量跑就行了,因為每個關鍵詞帶來的搜索詞都是不一樣的,A關鍵詞可能會帶來B搜索詞,B關鍵詞可能會帶來C搜索詞。這樣既方便拓詞操作,也許有時還能帶來轉化的驚喜。

以上就是數據分析的方法,總結一下:做數據分析時要先對比數據,通過對比發現問題,再通過收集數據來找出問題。從計劃、單元再到關鍵詞,一步一步細化數據,最后落實到具體操作上,解決問題。

這樣逐步拆解,其實數據分析也不難,我們在分析數據時只需記住一點,這錢花得值嗎?不值就有問題,就需要去找出原因。

 

作者:Deity,公眾號:心魔營銷

本文由 @Deity 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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評論
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  1. 四象限分析是誤人子弟 ??

    來自江蘇 回復
  2. 水文一篇罷了

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  3. 優秀的競價員核心在于:對行業的了解,對賬戶的熟悉,沒有這兩點就談數據分析就是扯淡,適用于所有廣告投放渠道,因為這兩年,所以渠道都會“自消“所有廣告核心方向不應該在在乎競爭,而更應該關心轉化

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    1. 對于賬戶的了解無非分詞就已決定,行業沒啥好說的,都不一樣。
      但數據分析重在方向,策略,這點是所有行業共通的。
      還有你說應該注重轉化,沒錯,但是否考慮過成本?畢竟競價本身就是個花錢買流量的東西,若轉化成本高于收入,那轉化再多又能怎樣?結果還是虧。

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  4. 學習了

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  5. 學設計專業的,第一次看數據分析這領域的東西,有點摸不著頭腦,但是覺得很厲害??赐赀@篇文章,準備去了解一下這個領域

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