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竞价账户优化之重点优化指标解读

2014-02-15 18:22:20 |  评论:0  |  点击:  |  SEM论坛



在对自己的帐户做优化之前,我们需要对一些概念指标有一定的了解。

首先是网站分析,我们进行广告投放时需要知道以下4个问题:我们的用户从哪来?去了哪?在我们的网页做了什么?是否有实现转化?这是个问题的答案要通过对网站进行监控才能得到,所以在开展优化工作之前,进行网站的监控是十分必要的。

从哪来一般说,网站的流量有几种,一种是自然流量,一种是付费流量。自然流量也有两种:一种是用户直接通过URL地址访问网站,还有一种是通过自然搜索排名进入网站。付费的有搜索推广、PPC,或者其它付费渠道。

到哪去:用户到了我们的网站之后是离开了,还是进了产品的着陆页?在网页都做了什么?浏览了哪些产品?访问深度有多少?这些都是我们需要知道的。

最后,这些用户(从不同媒体或者从不同流量用户)是否在网站上达成了购买、购买了什么东西、单价是多少、是否产生了利润等。只有对这数据有一个清晰完整的认识,才能够网站的持续运营。

 

要知道这些数据首先需要对网站进行监控,对于搜索推广来说,在后台看到的是展现点击、点击率、点击价格等指标,而我们的检测系统,可以看到的指标是订单量、咨询量和利润(可能会有),这些可以通过媒体提供的推广效果广告主后台提供的在线或离线的效果获得。用户在网站上的效果指标,包括网站的跳出率、浏览量、平均访问时长、访问深度等。

使用监控分析工具可以真实全面的的反映网站的效果。

关于分析工具有很多种,包括站长统计、百度统计、GA等。如果我们的网站追求是效果类的,需要做网站检测才可能持续优化,否则,仅对帐户优化是浮于表面的,没有对后续的交易数据进行优化,就不能全面分析可能存在的问题,最终目标就无法达成。所以效果类的网站如果对效果要求比较高的,建议进行网站数据分析。如图片所示:

 

回顾整个搜索过程,潜在用户会通过搜索引擎搜索相应的关键词,搜索关键词以后,可以看到各个网站展现的信息,网民再根据提供的创意内容、品牌、品牌情况或是排名选择点击某一条推广,到达产品着陆页,浏览网站,之后或是离开、或者产生消费、或者产生转化,这是一个完整的流程。

 

这个流程中需要关注的指标如下:

·搜索关键词时需要选词,前面我们强调过需要对用户行为进行一定的预估,所谓的的预估就是在预计潜在用户或者目标用户会在搜索引擎上做什么,会搜索哪些词,或者搜索哪些词的用户是潜在用户。这些词存在日均检索量,量多量少对网站的消费是有影响的。这个量的好与坏,选词的范围不同会导致点击可能不同,点击率会不一样。所以选词的对应指标是日均检索量

·展现机会,跟投放范围有关,不仅包括地域范围,也包括时间范围,在什么地方投放、投放的时间段,这些对创意展现机会是有影响的。展现机会对应的指标有排名质量度、有吸引力的时、点击次数、点击率这几个核心指标。

·点击进入目标页面之后,就是提供目标网址,目标网址不太适合过多地使用Flash、图片,推广着陆页面的大小、配色都是有要求的。到着陆页面之后有一个重要指标称为到达率,就指点击后的访问真正有多少能够载入整个页面。一般来说,只有整个页面检测代码被完整载入之后,才算产生一个有意义的UV,或者是PV

·用户浏览网站一般会有两种行为:继续浏览和跳出。所以会有跳出率的概念、跳出率意味着页面对用户的吸引度到底有多深,是衡量用户黏度的重点指标

·最终的转化对于不同网站而言,目标会有所不同,如有的网站注重销量,有的网站更希望用户能够注册,但转化时一般若都会与成本消费丰结合进行综合判断。

 

这几个重要的流程,形成一个漏斗,如图所示。
 

首先是检索量,是目标用户或潜在用户在搜索哪些词,这些词不能百分百的捕捉到,及时百分百地不住到,也不太可能百分百地展现,所以最大的漏斗首先是检索量产不是所有的展现都会变成点击,与创意有关、与自身的影响力有关、与有吸引力的的位置也有关。所以有吸引力的有一个点击率的指标,部分展现能够转化成点击,点击之后会根据页面的一些情况,有一些访问的设置,不是所有的点击都能变成有效访问。最后是浏览网站,实现购买。所以相应的这几个指标:网民指标、推广指标、网站指标、搜索指标,都是一一对应的关系。

 

如下图所示,企业主接触的网站指标主要有三大块:跳出率、深度、和黏度。

·跳出率指访问了一个页面就离开的用户占整体用户的百分比。

·深度指企业主浏览目标和网站的层级数,网站的架构一般分为:首页、产品的聚合页,产品的单页、购物车,最后可能还有感谢的页面。浏览的层级越多,表示它的深度越深。

·黏度是在单位时间内平均浏览的页面数,可以反映网站对用户的吸引程度到底有多深。


我们说一个网站如果具有低跳出率、高黏度和高深度,就说明这个网站的流量质量比较高。

 



我们对这些指标的关系弄清楚之后,然后收集这些数据,再结合这些数据进行针对性的优化!
 

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