百度競價推廣常見數據分析方法
發布日期：2016-07-08
在百度競價推廣數據分析中，針對不同的分析目標，采用適當的方法對數據進行分析，可以更有效的得出分析結論，指導賬戶優化。常用的數據分析方法有：
1.對比分析法
對比分析法是指將兩個或兩個以上的數據進行對比，分析它們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律性。
例如：在點擊量的優化中，通過對比優化前后的點擊量數據，可以判斷所采用的優化方案是否有效。
2.分組分析法
分組分析法是根據數據分析對象的特征，按照一定的標準，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以展現其內在的聯系和規律。
例如：按照日均消費的不同，將某行業的客戶分成不同的組別，然后分析各組別客戶在百度各大產品線的投放情況，從而找到該行業客戶的消費量級與產品投放選擇之間的關系。
3.結構分析法
結構分析法是指將被分析研究的總體內部各部分占總體的比例之間進行對比的分析方法。
例如：日均消費1000元以上的客戶占比20%，平均每天獲得的商橋轉化18次；日均消費1000元以下的客戶占比80%，平均每天獲得的商橋轉換7次。通過兩者的對比，可以說明推廣投入高低與轉化數的關系。
4.平均分析法
平均分析法是指運用計算平均數的方法來反映總體在一定時間、地點條件下某一數量特征的一般水平。
例如：通常會用總消費除以轉化數得出平均轉化成本，然后通過不同時期平均轉化成本的對比，衡量推廣成本的變化情況。
5.矩陣分析法
矩陣分析法，也叫四象限分析法，是指將事物的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，從而找出解決問題的一種分析方法。
例如：進行關鍵詞優化時，以一組關鍵詞的展現量和點擊量為橫軸和縱軸，將關鍵詞分類到四個象限，然后針對不同象限關鍵詞的共性，找到針對性的優化方法。
