
百度竞价的数据分析怎么做
对于做网络营销企业都知道百度竞价的作用,简单的来说就是付费给百度,快速获取关键词的排名,关键词的个数是没有限制的,只有你付费了,就会有展现的,看似简单的,但是许多企业做出的效果,并不是那么理想,基本上都是高成本,低成交的现状,根据实际调查分析,许多的企业基本都没有竞价专业人员负责,要么是交付百度管理,要么就是找个不是很专业的人员但懂得基本的操作,但是没没有进行具体的数据分析,也不知道竞价效果不好的原因出现在哪里了,整个就是一个蒙的,不懂得分析数据,也就意味着不会懂得相关的技巧,竞价效果可想而知了,今天深度网竞价托管专家与你详细分析百度竞价数据的具体分析方法,通过数据分析师分析相关的数据看出相关的问题,再针对问题及时解决,提高竞价的效果。
百度竞价非常的火爆,从事竞价的人员也比较多,但是许多竞价人员都非专业的,基本都懂得只会操作,或者公司没有,从其他岗位调过来的,并不具备专业的竞价知识,有些人员虽然是去参与了相关的培训,但是基本都是基础的表面的,真正的去分析数据,那还相差甚远,许多企业都存在这种现象,找不到专业的竞价专员,都是业余人员在调控,许多人都不知道自己每天竞价需要做些什么,造成竞价账户计划、单元,都非常的乱,创意也没有创意,更没有吸引力,出价不合理等等诸多的问题,所以今天深度网为大家分享数据分析点,让更多的企业负责竞价的人员,能够提升一个档次,做到有的放矢,提升百度竞价效果。
第一、首先要确定百度竞价分析的内容
重点内容重点分析,百度竞价效果不好,我们需要对现有的数据进行分析,分析出没有的数据,得出引发问题的原因,别看这竞价非常的复杂,但只要分析几个常用的数据就可以了,比如询盘量、点击量、消费量、点击价格、有效询盘、订单成交量、对话量等等,看是哪个节点出的问题以及引发这些节点问题的原因,这样就有一个清晰的思路,也可以快速得出问题结论与解决方法;
第二、百度竞价的相关数据收集整理
数据分析师掌握了分析内容,那么后面重要的就是数据的收集,有数据才能更精准的分析出原因,相关的数据,百度推广后台都是有现成的,自己下载下来,然后进行分析,一般下载的内容有:关键词报告、搜索词报告,当然根据不同的原因需要下载不同的报告了,具体问题具体对待,重点还是在于关键词报告和搜索词报告;需要什么数据百度推广后台都会有统计的,这个数据的整理就不多讲了,重要的在于分析数据;
第三、也是最重要最核心的就是依据现有的数据进行详细分析
就拿深度网的百度竞价账户来说,深度网是专业做营销型网站的建站公司,那么竞价关键词肯定有营销型网站、营销型网站建设等关键词,比如最近时间段内对话量是下降的,那么我们就需要知道对话量下降的原因,比如关键词的排名低,造成点击率的下降,点击率的下降,那么势必会引起对话量了,排名下降引起的原因有第一个出价的问题,第二个创意质量度不高,第三个就是竞争对手的调整,都会引起排名降低的,也就是说我们给访客的内容已经不是访客想看的内容,这时候我们可以通过对话量下降前面十天时间与现在的搜索词进行对比,看看那些关键词引起对话量降低的原因,调整了咨询工具、页面或者访问URL,那么我们调整回去就能够回到之前的对话量,也少不了分析竞争对手的创意与其他的调整。
如果是大型账户,那就得使用“二八定律”,这个很多专业的竞价人员应该知道吧,我们的精力不可能分配到每个关键词上,大家想想如果我的账户内有几万个关键词,我不可能照顾好每个关键词,那么这时候我们就应该知道我们账户内起到主要作用的20%的关键词进行重点关注。数据分析也一样,我们账户内也许会存在很多问题,我们找到了影响营销效果比较大的问题,然后收集整理与这个问题相关的数据做数据分析,找出为什么会出现这样的问题,影响到这个问题核心的因素是什么,如何调整才能解决这样的问题等等。
第四、分析出问题,给出解决方案,按照方案执行
做竞价要学会找问题,更要有执行力,分析出了问题,就要指定相关的方案,进行及时的解决,当然在调整的时候,也需要注意相关数据的变化,持续监测相关数据调整的是否合理,结果能够比之前的更好,这样才能更细化的解决竞价所存在的问题,在进一步做出相应的调整。
总结:百度竞价推广是前期推广重中之重,因为营销型网站前期是没有权重的,关键词没有排名,外推效果,也没那么快见效,这个需要一个长期的过程,营销型网站上线之后,百度竞价就成了前期网络推广的重点,所以百度竞价一定要学相关的数据分析,把数据进行细化,分析问题的存在点,有的放矢,解决竞价账户的问题点,还有就是避免跟强大的竞争对手火拼,避免高峰期与同行竞争,在高峰期之外进行投放,降低的自己的成本,获取更多的询盘。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07