SEM经验谈:关键词大局观

本文探讨了搜索引擎营销(SEM)中关键词选择的重要性,强调了从顾客和企业两个维度审视关键词的方法,并提出了构建关键词大局观的建议。

SEM工作到底有技术含量么?做这个东西也算有一段时间了,和不少朋友聊过这个话题,有的朋友把SEM工作专业性侃的神乎其实,也有的朋友把SEM专业性贬得一文不值。至于到底技术含量如何先不说,就个人经验而言,SEM从宏观上而言,最主要三个层面:

△策略层:正确的营销思维(我是谁?我要做什么?我要做到什么结果……)

△技巧层:合理的关键词布局(选什么词?选多少词?要什么样的排名……)

△维护层:持续优化,寻求最佳。

今天李军主要聊聊技巧层方面关键词大局观的问题,蛮基础,但不是每个人都深入思考过这方面的问题。在与一些传统企业的搜索付费顾客朋友交流的时候,谈到如何选关键词时,普遍的回答都是:“凭感觉;看同行选什么词我就选什么词;想想自己会用什么词就选什么词……”不是说这样做有什么错误,而是想说,如果对关键词没有一个整体上的大局观把握,初期取得点成功容易,后期想要进一步提升就困难了。

什么是关键词的大局观?先从两个不同的维度来审视一下关键词:

○顾客维度:

找品牌的词:洪恩英语、洪恩学习、洪恩教育(明确的对象)……

找产品的词:英语培训、英语深造、英语教育(通用的对象)……

找信息的词:英语、外语(模糊的对象)……

○企业维度

高回报的词、中回报的词、低回报的词

将两个维度结合起来看看:

注:“低回报”≠“没回报”

相信看了上图后,即便李军不多讲,大家也能对以下实际问题有所思路拓展:

1、 我是小企业,没什么品牌,就想捞点订单挣点小钱,怎么投?

2、 我的企业实力还可以,有自己的品牌,不过还有许多用钱的地方,怎么投?

3、 我们是大企业,有强势的品牌支撑,并有全方位的地面广告作支撑,怎么投?

4、 我只要销售一项指标,怎么投?

5、 我需要培育和占领更大的市场,怎么投?

关键词的大局观在SEM技巧层是很重要的基础,但不代表全部,实际操作的时候技巧层需要不断积累,比如通过“词根组合”的方式来覆盖顾客的可能性搜索

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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