SEM模型化管理

 发表于 2013-02-25

搜索引擎账户的管理和优化对于大多数账户优化人员而言是精细而繁琐的工作,做好一个账户,需要考虑十几甚至二十几个维度的数据,进行分析分类,再根据不同的情况进行对应的优化方法和测试。

如果,我们可以把所有可能影响推广目标完成的因素按其重要程度进行权重划分,在分析关键字时,将各维度数据进行评分,得出综合得分。并且,需要再加几条基准线来判定操作,即综合得分在哪个范围需要做什么样的优化。这样我们可以账户管理工作进行模型化处理,大批量的处理关键字,提升工作效率。

模型化的处理方法对于账户维护人员而言确实是个福音,但对于模型的建立者确实非常大的考验。比如,选择哪些数据、数据的权重如何设定、基准线如何选取;不同的行业、淡旺季,是否对需要对模型进行一些调整,如何调整;客户目标不同,模型的建立标准如何调整等等。

做好一个模型对人员素质的要求极高,至少需要有各行业的管理经验、SEM数据敏感度、逻辑思维能力强等等。推之于账户优化之外,我们也思考,不同行业,媒体的配合,产品的配合,预算的投入,是否也可以做成模型化。当然,这实现起来就更加困难。至于费那么大劲去做一个不可能尽善尽美的管理模型是否值得,我们不去评论,但我想至少这样的一个思路还是值得我们去思考的。

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