前面是:

数据分析是数据收集、数据分类、数据分割和获取转换信息的过程。目标是解决问题或找到增长点。数据本身没有什么价值。该值是通过分割尺寸进行调整的基础。

整个过程涉及三个关键词:维度、指标和方法。

尺寸

面对一堆复杂的数据，静静地盯着电脑屏幕，你经历过吗？数据分析只不过是细分。细分不过是从不同维度切割结果。这里涉及两点:缩小尺寸和增加尺寸。

降维

数据可以人工分解成任意数量的维度。我们不能分析每个维度。我们经常试图分析所有维度。永远记住，数据分析是为了解决问题。面对一些相关的数据维，您可以选择可以合并的维。什么意思?

例如，点击率=显示/点击率。点击率是一个可计算的维度，可以通过三选择二来减少，只分析显示和点击率的两个维度。一个可计算维度可以合并其他两个维度进行降维分析。同时，我们只关心有用的维度，并直接减少无关数据维度的维度。

尺寸标注

永远记住，数据分析是为了解决问题和获得有用的信息。在忽略无用和不相关尺寸的同时，可以通过合并计算的尺寸也完成了。如果目前的维度仍然不能清楚和全面地解释我们的问题，我们需要在数据中增加一个额外的指标维度。

例如，在测试登录页面上横幅的实际发布过程中，经常会遇到其他变量在测试结果不可用期间发生变化的情况，例如调整方向或更改材料。在多变量的影响下，可以添加另一个维度索引:第一屏点击通过率(first screen click pass rate a. A=第一屏按比例*点击率衡量登陆页面的质量。

对于SEM数据分析维度，个人建议可分为8个维度:渠道、设备、区域、时间段、计划、关键词、登陆页面和客户服务。

1，指示器

选择维度分析有一个判断好坏的标准。什么是好的？什么不好？这里涉及两个方面:比较和索引。俗话说，没有比较就没有差距。一个数字是没有意义的。数据分析中常用的比较是与平均值或以前的数字进行比较。从投资的角度来看:最终指标必须从企业最终能够盈利的角度来考虑。

为什么要在这里写期末考试？由于不同的企业在不同的阶段考虑不同的事情，成长和利润对于企业的初始阶段更为重要，即指标更倾向于:换算成本+换算金额+换算率。然而，对于后期企业来说，对品牌和市场声誉的需求更高。这时，指标的建立是基于:在成本不是很夸张的前提下，更强调的是展览量指标+市场反馈+品牌衡量指标。

根据sem在上述八个数据维度中:大多数指标是三个:换算成本、换算金额和换算率。好的或坏的情况只需要做好:好的花更多，坏的花更少。就这样！

2，方法

数据分析的方法在现阶段还不清楚。在这里，我只分享一些SEM数据分析方法的个人经验。

1)28分析

在SEM账户中，满足20%关键词占账户资金80%的规则，找出20%的词，以转换成本和金额为判断好坏的依据，以好支出多、坏支出少或无支出为目的进行调整和优化。专注于更容易产生结果和更有效率的事情。

2)四象限分析

选择任意两个维度划分为象限四。尺寸的选择来源于所需的信息。例如，点击率+转换成本分为四象限，将维度分为:高点击率高成本、高点击率低成本、低点击率低成本、低点击率高成本。

这个四象限的目的是分析:判断的一般方向是基于当前用户的搜索习惯下如何处理的影响。个人建议是根据换算金额和换算成本划分象限四。对于高转化率和低成本的单词，要花更多的钱。

调整可以是:扩大熟人词+提高投标价格+增加交货时间+单独创建新计划等。我们是否能清楚地思考每个象限中单词对应的场景取决于个人数据的理解水平。

总体而言，28项分析和四象限分析都是大尺度判断SEM账户绩效。总的方向已经得到控制，剩下的就是详细的分析和思考。个人常用的方法有:营销漏斗、事件跟踪、a/b测试。

营销漏斗:根据行业内分销流程的划分，例如，贷款SEM分销端分为:显示、点击、到达、浏览、提交表单或呼叫。将每个环节的数据与行业数据或以前的数据进行比较，最重要的问题是该环节。只要能找到问题，就有办法解决它！

事件跟踪:作者使用事件跟踪有两个目的，优化页面和判断不同流量的性能。使用三工具设置事件，并以点击次数和转换次数作为判断指标优化页面。根据不同流源的事件热图性能判断预算分配是否合理。a/b测试用于证明换算成本和换算金额的调整是否正确。

综上所述:SEM数据分析是先从总体方向分析控制，再分析细节维度，最后分析相关维度。数据交叉和数据细分是衡量个人水平的一条线。还有很长的路要走，修远正在路上。它会上下浮动。祝你好运！