问题，更有针对性地调整账户结构，降低企业的推广成本，提高推广效果。

　　 2． 更加清楚地了解用户个体特征与行为

　　 账户积累的数据覆盖了大量的目标人群，通过对这些数据进行分析，可以更加清楚地了解目标用户的个性特征及浏览习惯，帮助推广人员开展个性化的精准营销，提升用户体验。同时，通过账户数据分析还可了解哪些地区的用户需求更大，企业哪些产品更适合推广，从而进一步地调整企业营销策略。

　　 3． 有效监测竞争对手

　　 通过账户推广实况及排名分析，可以了解哪些企业是自己的主要竞争对手；竞争对手推广的核心关键词、出价及排名情况；哪些企业广告展现优于自己，对企业自身广告构成威胁。此外，还可以掌握竞争对手主要投放地区和推广时间，从而做到有效地监测竞争对手。

　　11.1.2 推广效果转化漏斗

　　 如果把企业竞价推广的全部过程用图形来表示，可以得到这样一个漏斗模型——推广效果转化漏斗，如图11-1所示。通过它可以将搜索营销过程为3个环节，分别为搜索引擎环节、网站环节、转化环节。它可以帮助我们更直观、全面地认识企业的推广过程，将企业的推广过程形象化、数据化地表现出来。

　　 图11-1 推广效果转化漏斗模型

　　 1． 搜索引擎环节

　　 首先是搜索引擎环节，网民的搜索是企业推广结果得以展现的前提。只有经过网民搜索，推广结果才有机会得到展现。不过，由于关键词质量和出价不同，可能会导致不同创意展现的位置和排名也各不相同。只有那些排名靠前、与用户搜索信息相关性较高的创意才更容易吸引网民点击，而不是企业所有展现结果都能得到点击。因此，在搜索引擎环节可以得到企业推广结果的展现量和广告的点击量。

　　 2． 网站环节

　　 网民点击广告创意之后，会跳转至企业网站广告着陆页，对其所需信息进行深度访问。网民对网站深度访问后，会出现两种情况，一是找到了自己需求的信息，咨询在线客服或直接打电话联系，进一步了解企业的产品或服务；二是网民在浏览完广告着陆页信息后，发现页面内容与自己所需信息相关性较小甚至没有联系，会直接跳转离开网站。因此，在网站环节中，留下的意向用户会进一步减少。也就是说，网站咨询量会随着访问量进一步减少。

　　 3． 转化环节

　　 经过前两个环节之后，随着用户进一步深入访问，能够留下来的用户更是寥寥无几。而那些选择在线咨询的用户无疑是需求意向更为明确的目标客户，他们通过与企业客服人员进行沟通，更容易转化为企业会员或者下单购买企业产品和服务。因此，在转化环节，那些转化为企业客户的流量才是企业推广转化的最终效果。

　　11.1.3 账户数据分析指标

　　 搜索推广效果转化漏斗分为5层，从上至下分别为展现量、点击量、访问量、咨询量及订单量。因此，推广账户数据分析的主要指标为展现量、点击量、点击率、访问量、访问转化率、咨询量、咨询转化率、订单量及订单转化率，具体介绍如下。

　　 1． 展现量

　　 网民在搜索查询信息时，如果企业账户内某个符合网民搜索需求的关键词被触发，该关键词所对应的创意将出现在搜索结果页，即关键词和创意的一次展现。一段时间内账户获得的展现次数则是展现量。

　　 查询账户广告的展现量有助于推广人员了解推广结果覆盖的网民数量。通过账户后台的数据报告，推广人员可以知道哪些关键词创意展现机会较大，这些关键词每天能够给网站带来多少的曝光量，从而估算出企业的推广活动能够覆盖多少潜在用户。影响推广展现量的因素主要为关键词数量、关键词匹配模式、账户结构、推广预算和投放时长等。

　　 2． 点击量和点击率

　　 点击量是衡量网站流量的重要指标，是指某一时段内某个或某些关键词广告被点击的次数。与点击量相对应的是点击率，即广告点击次数与展现次数之间的比值，用来衡量广告创意受网民欢迎的程度。点击率公式为：

　　 点击率＝点击量÷展现量

　　 影响推广信息点击量的因素主要包括关键词排名、账户结构及创意质量。排名越靠前，说明广告创意越具有吸引力，也就容易获得较高的广告点击量。

　　 3． 访问量和访问转化率

　　 访问量是指企业推广信息指向的链接被网民浏览器加载井完全打开的次数。访问转化率是指推广信息被访问的次数与广告点击量之间的比值。访问转化率的公式为：

　　 访问转化率＝访问量÷点击量

　　 影响访问量的主要因素为网站打开速度及URL，如果网站打开速度太慢，会导致一些用户选择离开；另外，推广创意与网站页面内容的相关性也会影响访问量，网民如果在访问网站时难以找到自己需求的信息，会给其带来不友好的用户体验，从而造成访问量较低。

　　 4． 咨询量和咨询转化率

　　 咨询量是指网民通过浏览网页与企业进行线上或线下咨询的次数。咨询转化率是指网民咨询企业的次数与网民访问网站的次数之间的比值。咨询转化率的公式为：

　　 咨询转化率＝咨询量÷访问量

　　 咨询量与推广创意之间井不十分紧密，而是与网站着陆页广告及网站互动性有直接关系。当网民在浏览网站着陆页广告时，如果被页面文案打动，自然会情不自禁地咨询客服，希望进一步了解产品或者服务。

　　 5． 订单量和订单转化率

　　 订单量是指网民通过在线、电话或者直接到实体店等方式购买企业推广的产品或服务的次数。订单转化率则是网民的订单数量与网民咨询次数之间的比值。订单转化率公式为：

　　 订单转化率＝订单量÷咨询量

　　 订单量和订单转化率与网站的客服和销售人员的业务素质有直接关系。企业订单才是企业推广真正带来的收益，因此，企业一定要重视企业的客服和销售工作，才能保证最后环节的顺利完成，从而为企业创造更多的经济效益。

　　11.1.4 常用数据分析方法

　　 常用的账户数据分析方法有趋势分析法、比重分析法、TOP-N分析法及四象限分析法，具体介绍如下。

　　 1． 趋势分析法

　　 趋势分析法又叫比较分析法，主要通过对相同指标或比值的数据连续地进行对比或环比，找到数据变动的方向、数额及振幅，从整体上把握发展趋势。趋势分析法的分析维度包括时段趋势、逐日趋势、逐周趋势、逐月趋势等，这种分析方法比较简单，一般通过百度指数、数据报告等了解自己所在行业的趋势，重点是根据自己的行业，针对不同时间趋势调整广告策略。

　　 以服装销售企业为例，产品销售会随季节变化出现淡旺季变化。夏季阴雨天气较多，通过百度指数查询网民对于雨衣的需求较多，因此，推广人员可以在夏季雨季时段内加大对雨衣产品的推广。

　　 2． 比重分析法

　　 比重分析法是指对相同事物进行归纳，分成若干项目，计算各组成部分在总数中所占的比例，分析部分与总数之间的比例关系的一种方法。通过对账户推广数据进行比重分析，有利于帮助推广人员快速找到企业核心业务的主要推广渠道、主要投放地域等，从而更有针对性地对账户进行调整优化。

　　 例如，某销售公司主要销售家用空气净化器产品，通过对账户后台推广数据分析得知，该产品的销量主要集中在北京、石家庄、唐山、沈阳等空气污染严重的地区，这些地区的销量占了公司一半以上的销售额。这时推广人员需要调整账户推广地域，加大对空气污染严重地区的推广力度。

　　 3. TOP-N分析法

　　 TOP-N分析法同比重分析法相似，是指对账户数据的前N名进行汇总，与其余总数据进行对比，从而找到最主要数据所占的比例和推广效果。换句话说，TOP-N分析法类似于“二八原则”，即找出高消费和高转化的关键词进行调整优化。

　　 这里以某IT职业教育公司为例，公司开设了Java、Android、PHP、C语言、UI设计等多个培训专业。推广人员通过对账户各个专业推广数据进行分析得知，Java 和 Android这两个专业的推广计划花费的推广费最多。因此，公司网络营销部推广人员对账户推广计划进行了相应调整，加大对Java和Android这两个专业的推广力度。

　　 4． 四象限分析法

　　 四

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