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如何利用數據做好百度推廣?

推廣工作要想做的好,做的精,就必須用數據說話!百度推廣后臺中的百度統計可以很直觀的顯示出網站推廣的各項數據,這就方便了我們去做數據分析。
如何利用數據做好百度推廣?
提起百度推廣很多人的印象是不就是燒錢,不就調調價格嘛!做百度推廣僅僅是出錢、調價格就可以了嗎?推廣工作要想做的好,做的精,就必須用數據說話!百度推廣后臺中的百度統計可以很直觀的顯示出網站推廣的各項數據,這就方便了我們去做數據分析。

大家都知道做百度推廣主要看:展現量、點擊率、轉化率,這三個重要指標。下面我就從這三個方面談談怎么去解讀這些數據:

展現量過低的解讀思路


一個詞如果展現量過低,應該怎么去排查原因?首先,要看一下關鍵詞的熱度。在百度指數和銷售錦囊中可以很輕易地獲取關鍵詞的熱度或者搜索量數據。

如何利用數據做好百度推廣

以“服務器托管”為例。經查詢,這個詞熱度確實很高。如果我們投放了這個詞,而展現量比較少,那只能有一個原因:我們的出價過低,排名太過靠后,不能獲得展現。這時候我們最好去親自搜索一下這個詞,看一看我們推廣的排名在哪里,如果前三頁都沒有我們的身影,我們最好較大幅度地增加出價。修改出價以后,最好再看一遍我們的排名,確保我們出現在展現機會比較大的位置。

如果關鍵詞詞本身就不太熱,或者是冷門詞又該怎么辦呢?一般講來,冷門詞的競爭度都不高,也就是說,冷門詞可以用一個比較低的出價得到很靠前的位置。針對這樣的詞,如果我們不在前三的位置根本就不能獲得展現。所以,遇到這樣的詞我們就不要多想了,要不加價沖前三,要不直接刪掉這個詞。

點擊率過低的解決思路


我們解決了關鍵詞展現量過低的問題后,有可能會遇到這樣的情況:某個詞的展現量挺大,但點擊率太低。遇到這樣的情況該怎么去分析解決?

第一,我們要看,看推廣的排名。還記得之前的文章里寫過的視覺熱點嗎?

如何利用數據做好百度推廣

這種問題一般出現在熱詞的競價推廣過程中。可能我們的出價已經比較高了,排名已經到了第一頁,但我們也要考慮到視覺熱點的問題。一般來講,熱點區域的點擊率確實要高于非熱點區域。如果我們沒有足夠的財力支持我們搶奪熱點區域,難道就真的束手無策了嗎?

第二,如果我們不能搶占熱點區域,我們能做的工作就是優化創意,即我們的廣告語。推廣標題就是那20個左右的文字,既要把關鍵詞融入到標題中,又要寫的顧客心動,這確實是難度比較高。

文案不要寫的像天邊的浮云一樣模糊抽象,也不要堆砌太多詩意華麗的辭藻。在如今這個傳播過度的社會中,廣告文案需要的是直截了當,直指人心。

教育課程廣告:“我們提供最新的知識,以幫你應對變化的世界?!?br />
喬布斯的mp3廣告:“把1000首歌裝到口袋里!”(來自喬布斯)

芝麻糊廣告:“小時候媽媽的味道”……

廣告界也有一句經典的話:不要賣牛排,要賣滋滋聲。

轉化率過低的解決思路


如果我們遇到這樣的問題,那就需要結合多種數據去分析了。

首先我們要搞明白,我們推廣的詞到底準不準?在百度統計中可以查看從百度推廣帶來的訪客的跳出率、平均訪問時長和平均訪問頁數。這幾個指標都能反映出我們的網站是否對于訪客來說具有吸引力。這是一個整體性的參考指標。

如何利用數據做好百度推廣

其次我們要去搜索詞中看看,客戶搜索的詞哪個匹配了我們的關鍵詞,是不是精準。搜索詞不一定就是我們設定好的推廣關鍵詞。舉個例子:比如,客戶搜索“服務器托管一年多少錢”,匹配的關鍵詞是“服務器托管價格”。這樣,我們的推廣信息就會展現。但如果搜索的詞本身就不精準,就像剛才例子中的一樣,我們一定要在推廣中排除掉這個搜索詞。

如何利用數據做好百度推廣

另外,如果這些搜索詞本身也比較精準,那我們應該看看搜這個詞過來的訪客跳出率如何,停留時長如何,這同樣也是重要參考。

第三,我們要去頁面上下游中分析具體每個頁面的訪問量和退出率。

如何利用數據做好百度推廣

如何利用數據做好百度推廣

如果我們發現,某個詳情頁的退出率比較高,那我們就要去分析,為什么跳出率這么高?出現這種情況,推廣詞精準與否已經不是主要問題了。因為訪客既然能經過層層點擊最終來到詳情頁,那么你的網站一定有他想看的內容。問題只能出現在詳情頁本身上,我們需要從以下幾個方面去考慮:

客戶最關心的問題是什么?詳情頁有沒有針對客戶最關心的問題有重點地說明?

詳情頁視覺檔次是不是夠高?

詳情頁的層次結構是否清晰合理?

詳情頁有沒有促使客戶發起咨詢的元素?

客戶最關心的問題,需要我們在和客戶的直接溝通中發現,數據并不能告訴我們,客戶真正在意的是什么。

視覺的優化當然是從網站的用戶體驗上做文章了。

詳情頁要有促使客戶發起咨詢的元素,比如說,你可以寫:咨詢即有禮品相送,前50名下單者有小禮物/折扣/優惠……等等。總而言之,要促使訪客去和你溝通。

最后,要和各位分享的是我以前看到過的一段話:

數據分析是工具,是一個指示器,它并不是唯一的答案,而且可能會有多種解釋。

數據分析結果不應被看做事實,它只能表明當前和過去的狀況。如果使用得當,數據分析應該能為我們提供參考,幫我們集中注意力,走向正確的方向。

數據分析不提供答案,它只能幫助我們提出正確的問題,采取正確的行動。
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