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SEM如何做数据分析

作者头像 seo3679
2026-1-3 719 阅读 SEM如何做数据分析

很多刚入门SEM的小伙伴都觉得数据分析很难,尤其是看到那一堆密密麻麻的数据时更是无从下手,一脸懵逼。这是每个人都会经历的困惑,不过只要你不断地去摸索、学习,会发现其实数据分析也没想象中的那么难嘛。但,要注意方法。

要明白,数据分析不是为了做数据分析而去数据分析,看问题不能只看局部,不能哪里着火了就上哪里灭火,要从整体去考虑问题,带着目标去解决问题,才不至于陷入瞎忙之中。

首先打开百度推广客户端,下载指定时间的关键词数据复制到Excel表中,接着导出对话数据和转化数据,把这两个数据关联到关键词表中(关联数据用url进行关联,需要用到两个函数,一个是Countif,用来统计对话、转化次数;一个是Vlookup,把对话、转化数对应到相应的数据源中)。

以下为整理好的数据例图:

收集完数据后,才进入分析阶段。

一般分析数据会从计划层级、关键词层级2个维度来进行分析。

1、计划层级

查看计划报告,是为了从一个较大的角度来观察账户,了解每个计划的转化能力。

所以我们可以直接使用整理好的关键词报表,将其制作成数据透视表,以方便查看各个计划的投放效果。

如果是预算较小的账户,就可以先暂停转化少或无转化的计划,把预算留给那些转化效果好的计划;

如果账户的预算充裕,就可以针对那些展现少的计划进行放量操作,以观察其实际的转化效果;

如果是多产品(多地区)的账户,就能更直观地看出哪个产品(地区)转化更好,就可以针对该计划加大投放。

这就是从计划的维度来分析数据,单元报告的分析方法与计划大同小异,所以就不再赘述了。

2、关键词层级

关键词分析是数据分析中非常重要的一个指标,无论你是在计划还是单元的维度中发现到了问题,最终的操作都要落实到关键词的层级上。

分析关键词数据时,需要用到上述整理好的关键词报表,制作方法就不再复述,上面已经说得很清楚了,较早要注意的是,一定要给每个关键词的url加上追踪代码。

在分析、优化这类词时,先打开搜索词报告,看看该关键词的匹配乱不乱,乱的话即否词,若正常则关注创意、对话是否足够吸引人,咨询人员的话术是否有问题。

如果这些问题都没有,就看点击均价是否过高,过高则降价,合理则缩匹配。

有人说像这种没转化的词可以暂停或删除,在预算充裕的情况下,我认为没必要,只要低价、放量跑就行了,因为每个关键词带来的搜索词都是不一样的,A关键词可能会带来B搜索词,B关键词可能会带来C搜索词。这样既方便拓词操作,也许有时还能带来转化的惊喜。

以上就是数据分析的方法,总结一下:做数据分析时要先对比数据,通过对比发现问题,再通过收集数据来找出问题。从计划、单元再到关键词,一步一步细化数据,最后落实到具体操作上,解决问题。

这样逐步拆解,其实数据分析也不难,我们在分析数据时只需记住一点,这钱花得值吗?不值就有问题,就需要去找出原因。

TAG:sem技巧手把手教你做数据分析

<B>seo3679</B> - 资深SEO专家

开耳 - 云优化创始人

资深SEO专家 | 20年行业经验

AI将彻底重构SEO的底层逻辑,搜索不再是 "关键词匹配" 的算法,而是 "用户意图理解" 的竞争。以 Google MUM、百度文心一言为代表的大模型,正在让搜索引擎具备跨模态、跨领域的深度语义分析能力。这意味着,AISEO的核心将从 "优化页面" 转向 "构建能被AI识别的价值生态"。

<B>seo3679</B> - 资深SEO专家

小高 - 云优化合伙人

AI模型专家 | 23年行业经验

AI不会取代SEOer,但 "不会用 AI的SEOer"会被取代。未来的 AI SEO 从业者,核心能力将从 "执行优化" 转向 "AI策略指挥"。用AI数据分析工具快速定位用户搜索痛点;判断哪些领域适合AI批量布局,哪些领域需要人工深耕建立壁垒,本质上是通过AI的策略能力,而非被AI工具牵着走。

<B>seo3679</B> - 资深SEO专家

寻觅 - 云优化创始人

AI运营专家 | 18年行业经验

AI应用的趋势是:"通用大模型+行业知识库+场景调优"成标配。工业实现全流程优化,医疗升级个性化方案,零售打通全链路经营。同时人机协同深化,AI解放重复劳动,人类聚焦策略创意,成为企业降本增效、创造增量价值的核心引擎。

<B>seo3679</B> - 资深SEO专家

海龙 - 云优化创始人

资深SEO专家 | 20年行业经验

未来三年,AI 将彻底重构 SEO 的底层逻辑,搜索不再是 "关键词匹配" 的游戏,而是 "用户意图理解" 的竞争。以 Google MUM、百度文心一言为代表的大模型,正在让搜索引擎具备跨模态、跨领域的深度语义分析能力。这意味着,AI SEO 的核心将从 "优化页面" 转向 "构建能被 AI 识别的价值生态"—— 内容生产会更依赖 AI 辅助的 "用户需求预判",外链和权威度的评估标准也将融入 AI 对内容关联性的动态分析,传统 SEO 的 "技巧红利" 将逐渐消失,"价值红利" 成为唯一通行证。

评论 (48)

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用户1

2024/11/19 0:59:39

全方位正规网站外链互换规划与执行指南

来自SEO专员的回复:

2026/1/2 23:51:39

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用户2

2024/11/19 0:59:39

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来自SEO专员的回复:

2026/1/2 23:31:39

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2024/11/19 0:59:39

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来自SEO专员的回复:

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2024/11/19 0:59:40

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来自SEO专员的回复:

2026/1/2 22:51:39

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用户5

2024/11/19 0:59:40

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管理员

2026/1/2 22:31:39

感谢您的留言,我们会尽快回复。

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