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競價賬戶優化之重點優化指標解讀

2014-02-15 18:22:20 |  評論:0  |  點擊:  |  SEM論壇



在對自己的帳戶做優化之前,我們需要對一些概念指標有一定的了解。

首先是網站分析,我們進行廣告投放時需要知道以下4個問題:我們的用戶從哪來?去了哪?在我們的網頁做了什么?是否有實現轉化?這是個問題的答案要通過對網站進行監控才能得到,所以在開展優化工作之前,進行網站的監控是十分必要的。

從哪來一般說,網站的流量有幾種,一種是自然流量,一種是付費流量。自然流量也有兩種:一種是用戶直接通過URL地址訪問網站,還有一種是通過自然搜索排名進入網站。付費的有搜索推廣、PPC,或者其它付費渠道。

到哪去:用戶到了我們的網站之后是離開了,還是進了產品的著陸頁?在網頁都做了什么?瀏覽了哪些產品?訪問深度有多少?這些都是我們需要知道的。

最后,這些用戶(從不同媒體或者從不同流量用戶)是否在網站上達成了購買、購買了什么東西、單價是多少、是否產生了利潤等。只有對這數據有一個清晰完整的認識,才能夠網站的持續運營。

 

要知道這些數據首先需要對網站進行監控,對于搜索推廣來說,在后臺看到的是展現點擊、點擊率、點擊價格等指標,而我們的檢測系統,可以看到的指標是訂單量、咨詢量和利潤(可能會有),這些可以通過媒體提供的推廣效果廣告主后臺提供的在線或離線的效果獲得。用戶在網站上的效果指標,包括網站的跳出率、瀏覽量、平均訪問時長、訪問深度等。

使用監控分析工具可以真實全面的的反映網站的效果。

關于分析工具有很多種,包括站長統計、百度統計、GA等。如果我們的網站追求是效果類的,需要做網站檢測才可能持續優化,否則,僅對帳戶優化是浮于表面的,沒有對后續的交易數據進行優化,就不能全面分析可能存在的問題,最終目標就無法達成。所以效果類的網站如果對效果要求比較高的,建議進行網站數據分析。如圖片所示:

 

回顧整個搜索過程,潛在用戶會通過搜索引擎搜索相應的關鍵詞,搜索關鍵詞以后,可以看到各個網站展現的信息,網民再根據提供的創意內容、品牌、品牌情況或是排名選擇點擊某一條推廣,到達產品著陸頁,瀏覽網站,之后或是離開、或者產生消費、或者產生轉化,這是一個完整的流程。

 

這個流程中需要關注的指標如下:

·搜索關鍵詞時需要選詞,前面我們強調過需要對用戶行為進行一定的預估,所謂的的預估就是在預計潛在用戶或者目標用戶會在搜索引擎上做什么,會搜索哪些詞,或者搜索哪些詞的用戶是潛在用戶。這些詞存在日均檢索量,量多量少對網站的消費是有影響的。這個量的好與壞,選詞的范圍不同會導致點擊可能不同,點擊率會不一樣。所以選詞的對應指標是日均檢索量

·展現機會,跟投放范圍有關,不僅包括地域范圍,也包括時間范圍,在什么地方投放、投放的時間段,這些對創意展現機會是有影響的。展現機會對應的指標有排名質量度、有吸引力的時、點擊次數、點擊率這幾個核心指標。

·點擊進入目標頁面之后,就是提供目標網址,目標網址不太適合過多地使用Flash、圖片,推廣著陸頁面的大小、配色都是有要求的。到著陸頁面之后有一個重要指標稱為到達率,就指點擊后的訪問真正有多少能夠載入整個頁面。一般來說,只有整個頁面檢測代碼被完整載入之后,才算產生一個有意義的UV,或者是PV

·用戶瀏覽網站一般會有兩種行為:繼續瀏覽和跳出。所以會有跳出率的概念、跳出率意味著頁面對用戶的吸引度到底有多深,是衡量用戶黏度的重點指標

·最終的轉化對于不同網站而言,目標會有所不同,如有的網站注重銷量,有的網站更希望用戶能夠注冊,但轉化時一般若都會與成本消費豐結合進行綜合判斷。

 

這幾個重要的流程,形成一個漏斗,如圖所示。
 

首先是檢索量,是目標用戶或潛在用戶在搜索哪些詞,這些詞不能百分百的捕捉到,及時百分百地不住到,也不太可能百分百地展現,所以最大的漏斗首先是檢索量產不是所有的展現都會變成點擊,與創意有關、與自身的影響力有關、與有吸引力的的位置也有關。所以有吸引力的有一個點擊率的指標,部分展現能夠轉化成點擊,點擊之后會根據頁面的一些情況,有一些訪問的設置,不是所有的點擊都能變成有效訪問。最后是瀏覽網站,實現購買。所以相應的這幾個指標:網民指標、推廣指標、網站指標、搜索指標,都是一一對應的關系。

 

如下圖所示,企業主接觸的網站指標主要有三大塊:跳出率、深度、和黏度。

·跳出率指訪問了一個頁面就離開的用戶占整體用戶的百分比。

·深度指企業主瀏覽目標和網站的層級數,網站的架構一般分為:首頁、產品的聚合頁,產品的單頁、購物車,最后可能還有感謝的頁面。瀏覽的層級越多,表示它的深度越深。

·黏度是在單位時間內平均瀏覽的頁面數,可以反映網站對用戶的吸引程度到底有多深。


我們說一個網站如果具有低跳出率、高黏度和高深度,就說明這個網站的流量質量比較高。

 



我們對這些指標的關系弄清楚之后,然后收集這些數據,再結合這些數據進行針對性的優化!
 

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