影响百度SEM竞价账户推广效果的8大因素

本文深入探讨了影响SEM竞价账户效果和推广排名的九大关键因素,包括网站质量、人物画像、出价策略、关键词匹配、创意优化、投放时间、PC与移动端出价比例、推广地域及推广模式,为SEM专员提供了实用的优化建议。

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影响SEM竞价账户效果和推广排名的8大因素SEM专员在推广过程中经常遇到消费预算高,效果差的问题!竞争对手不断增多,百度推广,360推广,神马推广等推广渠道效果也慢慢的分流!那么我们怎么从账户自身改变流量的因素。自身影响账户效果和排名的因素有哪些?

1.网站质量影响推广因素

网站质量直接影响投放效果,主要包括网站打开速度(一般用户友好的网站在3秒之内打开首屏,否则跳出率很高),打开网站之后版面质量影响推广效果,推广的文章落地页和搜索的关键词文不对题,跳出率肯定会很高。这样影响推广效果。网站策划也是推广效果的一大因素。

2.人物画像影响推广效果

对用户进行人物画像,分析用户群体影响推广排名和效果,行业热门词出价高竞争大但不一定是我们能转化的客户。分析人物画像根据人物画像分析用户群体,针对精准用户群体的搜索习惯指定关键词投放计划。

3.出价影响关键词排名

竞价专员设定账户出价和每天预算影响关键词排名和推广效果,账户质量度相当时候,关键词质量度相当。价格决定关键词的排名和推广效果。出价高排名好,排在前面流量大。账户质量度略胜的时候,部分好的关键词出价高也不一定有展现。

4.关键词匹配因素影响效果

关键词匹配度直接影响推广效果和排名。我们选好了关键词设置好了计划开始推广,关键词分为三种推广模式:精准匹配,广泛匹配,和短语匹配。很多专员直接设定好了价格主关键词开了广泛匹配。也有大部分专员为了节省预算设定精准匹配,只开主词广泛匹配会匹配到行业不同的相关词浪费预算,只开精准匹配展现量不够账户质量度上不去。

账户优化方案:新账户建设好以后展现少,核心词可以开广泛匹配,精准词可以开短语匹配,一些好词可以设定精准匹配,来提高账户展现量和质量度(展现量不够很多精准好词匹配不出来)。展现度提升账户才能进一步搜索引擎对账户的质量度,质量度高才能低价匹配出高质量的精准关键词。

5.创意影响投放效果

创意展现量影响竞价效果和排名,创意中插入推广组中关键词,长期不展现的创意删掉重新修改,创意匹配度影响关键词的排名,两个不同的账户,展现量相同,出价相同,关键词的匹配度影响排名,展现量但是点击很少整改关键词创意。长期不展现的创意需要删除重新撰写。

6.投放时间影响效果

互联网+金融,教育,医疗这三大行业推广效果好的公司基本都是都是三班倒,推广效果好并不是比谁花的钱多,根据用户行为习惯分别判断用户群体搜索时间段。推广时段高峰出价高竞争大,当下班以后推广的时间段竞争小,低价也能排名靠前。

7.PC和移动端出价比例影响投放效果

针对移动和PC推广的出价比例。分析投放影响效果,大部分中小型企业和个人用户使用移动端比较多,而且移动端流量比pc端大很多,所以针对用户群体是中小型企业或者个人推广出价比例为:1:3(PC:移动端)移动端出价高推广比例多可以增加企业效益。同行恶意点击比较少。

推广人群针对的是大型企业用户,那么大公司一般上班时间不允许玩手机,所以使用电脑办公比例比较多。或者分析用户群体用电脑比较多的推广比例为1:1(PC:移动端)

8.推广地域影响效果

部分做推广的关键词,都有营销地域区分,推广之前分析产品可以投放的地域,然后针对地域投放,在投放过程中分析数据中拆分转化最好的地区。根据转化好推广成本低的地区进行投放。

9.模式影响推广效果

推广效果好的团队都有一个正确的推广流程:账户创建→建设账户结构→人物画像→分析关键词→设置关键词匹配的模式→上传物料和创意→设置对应落地的URL(URL带有百度商桥标记)→设定价格→选择推广地域→设置拉黑竞争对手IP和无效点击ip→否定无效关键词→优化账户质量度→推广数据分析报告。

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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