データ分析はSEMにおける最も基本的なスキルです。簡単に言えば、データ分析とは、問題を特定し、それを解決するためのデータを提供することです。

経験豊富なSEM専門家は、データを盲目的に信頼することは、全くデータがないよりも悪いことを知っています。データは存在します。重要なのは、分析する前に明確な思考プロセスを持つことです。なぜデータを分析するのか？データ分析から何を得たいのか？

私の典型的なデータ分析ロジックは次のとおりです。

分析の目的を定義する → データを収集する → データを整理する → データを分析する → 分析のアイデアを得る

この記事では主に、次の 4 つの一般的なデータ分析方法を紹介します。

1. トレンド分析手法

2. 比重分析法

3. TOPN分析法／パレート原理

4. 4象限分析法。

これは、プロジェクトの引き継ぎから具体的な最適化策の実施に至るまでのデータ分析ロジックでもあります。いつものように、テキストの代わりに画像を使って、何が使えるかを説明しましょう。

傾向分析は、比較分析または水平分析とも呼ばれ、主に、固定または月ごとに同じ指標または比率でデータを継続的に比較し、変化の方向、量、大きさを判断して、全体的な傾向を把握します。

この方法は大まかで単純であり、業界全体の傾向を反映しています。

主な分析項目には、期間別トレンド、日別トレンド、週別トレンド、月別トレンド、季節別トレンドなどがあります。この分析方法は比較的シンプルで、これらのトレンドは百度指数や百度統計などを通じて概ね把握できます。重要なのは、それぞれの業界や時期のトレンドに基づいて広告戦略を調整することです。

いくつかの写真を見てみましょう:

類似の物事をいくつかのカテゴリーに分類し、各構成要素が全体に占める割合を計算し、部分と全体の比例関係を分析する方法を指します。

これは、SEM プロフェッショナルが企業の中核プロモーション事業、主要なプロモーション チャネル、主要なプロモーション地域、およびその他の主要な貢献者を迅速に把握するのに役立ちます。

上のグラフが示すように、このアカウントではジェネリックキーワードへの支出が最も多く、次いでブランドキーワードがそれぞれ約40%を占めています。しかし、ブランドキーワードは総収益の89%を占め、最も高い収益を生み出しています。一方、より大きなシェアを占めるジェネリックキーワードは、わずか11%に過ぎません。そのため、どのタイプのキーワードを優先的にプロモーションすべきかは一目瞭然です。

TOP N 分析とは、上位 N 個のデータ ポイントを要約し、要約された残りのデータと比較して、最も重要なデータの割合と有効性を判断することを指します。

1) パレートの法則と同様に、消費/結果の 80% を占めるデータを見つけることで、問題を効果的に特定できます。そうでない場合、データが多すぎると問題が複雑になるだけです。

2) 消費やコンバージョンの観点から継続的な注意を必要とする主要キーワードを特定します。

4 象限分析 (マトリックス分析とも呼ばれる) は、2 つの参照指標を使用してデータを 4 つの小さなブロックに分割し、それによって混沌としたデータを 4 つの部分に分離し、各小さなデータ ブロックに対してターゲットを絞った分析を実行することを指します。

SEM最適化における4象限モデルの具体的な応用例:

これらはSEMデータ分析の4つの基本的な手法です。これら4つの考え方とExcelの熟練スキルを習得すれば、SEM最適化の作業効率は間違いなく2倍になります。

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