SEM推廣數據分析就是：數據收集、數據整理、數據拆分、到得到轉化信息的過程。目的是解決問題或者發現發現增長點。數據本身是沒啥價值的，價值在于通過拆分維度能得到調整的依據。

SEM推廣數據分析方法，這些你知道都少？通常整個過程涉及3個關鍵詞：維度、指標、方法。

1、維度

面對一堆錯綜復雜的數據，靜靜看著電腦屏幕發呆，您是否經歷過呢？數據分析無非就是細分。細分不外乎就是把結果從不同維度的切入。這里涉及兩個點：降維和增維。

①降維

數據可以人為分解出任何多的維度，我們不可能把每個維度都拿來分析，想分析所有維度往往什么都淺嘗輒止。時刻記住數據分析是為了解決問題。面對一些相關的數據維度，可選擇出可以合并的維度。啥意思呢？

比如，點擊率=展現量/點擊量。點擊率這個可以計算的維度，可以三選二降維只分析展現量和點擊量2個維度。一個可以計算的維度可以合并降維分析其他兩個，同時我們只關心有用的維度，對無關的數據維度直接降維處理。

②增維

時刻記住：數據分析是為了解決問題得出有用信息。在忽略掉沒用、無關的維度同時做好了合并可以計算的維度，如果當前的維度依然不能清晰、全面的解釋我們的問題，我們就需要對數據多增一個指標維度。

比如：在測試落地頁banner的實際投放過程經常會遇到：在沒得到測試結果期間變動了其他變量比如調整了一下定向或者換了物料。多變量的影響下可以增加另一個維度指標：首屏點擊通過率A。A=首屏通過比例*點擊率來衡量落地頁好壞。

針對SEM數據分析維度，個人建議可以分為8個維度：渠道、設備、地域、時段、計劃、關鍵詞、落地頁、客服。

2、指標

選擇維度分析就有判斷好壞的標準。什么是好？什么是壞？這里涉及兩個方面：對照和指標。俗話說沒有對比就沒有差距，單一的數字是沒有啥意義的，數據分析常用的對比是用平均值或者之前的數字來對照。在投放的角度：最終的指標肯定是以企業最終能賺錢的角度來考慮。

這里為什么要寫最終呢？因為不同企業階段考慮的事情是不一樣的，針對企業初期更看重的是增長和利潤，即指標更偏向于：轉化成本+轉化量+轉化率。但針對于后期的企業，對品牌和市場口碑又更高需求的，這時指標的建立是基于：在成本不是很夸張的前提下，更看重是展現量+市場反饋的指標+衡量品牌的指標。

針對SEM競價在上述8大數據維度下：大部分指標是這3個：轉化成本、轉化量、轉化率。能很好好壞的情況，只需要做好：好的多花錢、差的少花錢。僅此而已！

3、方法

數據分析的方法在筆者現階段是沒能力講清楚的。這里只針對SEM的數據分析方法分享一些個人經驗。

①28分析

在SEM賬戶中滿足20%的關鍵詞花費賬戶80%的錢這個規律，找出這20%的詞，以轉化成本和轉化量為判斷好壞的依據，以好的多花、差的少花或者不花為宗旨來調整優化。抓重點把精力花在更容易出結果的事情上更高效。

②四象限分析

選擇任何兩個維度做四象限劃分，維度的選擇源于想得到的信息。比如：選擇點擊率+轉化成本為四象限劃分維度，分為：高點擊率高成本、高點擊率低成本、低點擊率低成本、低點擊率高成本。

這個四象限的目的是分析：大方向判斷基于目前用戶的搜索習慣下應對的效果咋樣。個人建議還是以轉化量和轉化成本來劃分四象限。針對高轉化量低成本的詞就多花錢唄。

調整可以是：拓展相識的詞+提高出價+增加投放時段+單獨新建一個計劃等。能否想清楚每個象限的詞對應的場景，這個就看個人數據理解水平了。

綜合來說：28分析和四象限分析都是大的維度判斷SEM賬戶表現。大方向有把控了，剩下的就是細節落地分析思考。個人常用的方法是：營銷漏斗、事件追蹤、a/btest。

營銷漏斗：基于所處行業投放流程的劃分，比如貸款SEM投放端分為：展現、點擊、抵達、瀏覽、提交表單或者來電。每個環節的數據對比行業數據或者以往數據，看看最主要的問題是那個環節、只要能找到問題就有方法能解決它！

綜上所述：SEM數據分析是先從大方向分析把控，再分析細節維度，最后分析相關維度。切記!在SEM推廣過程中數據交叉和數據細分是衡量個人水平標準線。