如果您的百度竞价账户中，只有极个别的网盟站点，使用谷歌网址构建器手工去处理当然没有问题，如果你的网盟站点达到数千、甚至上万个站点，那么 手工去处理显然是不现实的，Excel工具能帮助我们更高效的处理Linktag,  点击这里 下载百度网盟linktag工具。非常感谢老菜鸟对此工具的贡献。
      
     
     

 我们如何使用此工具来标记百度网盟？

Step1登录百度竞价平台

Step2进入网盟推广管理

Step3进入网盟推广组配置 (进入后修改推广网站)

Step4下载百度网盟推广网站配置

 

Step5将下载的配置文件中的站点信息粘贴到Excel工具中,并设置好出价信息

Step6  配置好目标landing page地址与广告活动的内容

Step7  将生成的URL地址,粘贴到百度网盟(分网址链接设置)

Step8  在谷歌分析中查看百度网盟站点表现

大家如果有更多关于此Excel工具的建议及网站分析应用探讨，请给我留言！

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<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol)
? "https://ssl." : "http://www.");
document.write("\<script src='" + gaJsHost
+ "google-analytics.com/ga.js' type='text/javascript'>\<\/script>" );
</script>
<script type="text/javascript">
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1");
pageTracker._setSampleRate(10); // sets sampling rate at 10%
pageTracker._initData();
pageTracker._trackPageview();
</script>

关于网站分析数据抽样的方法，如果大家有更好的实施方法，或者建议，请给我留言！

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一、网盟监测存在的问题

       1、尽管谷歌分析(Google Analytics)与Google Adwords已经可以很好的集成，但是对于谷歌内容网络(Google Content Network)的监测还是存在一些问题。如果您选择的是指定站点内容站点投放，那么GA监测这些站点的流量质量与KPI转换完全没有问题,但是当你选择“在整个内容网络中的相关网页”由Google Adwords自动帮助您推荐相关站点，那么监测将会很困难。请看下图:

(GA内容网络流量监测报表)

(Google Adwords内容网络配置)

从”GA内容网络流量监测报表”图片中，我们根本得出任何结果。即使是经验丰富的网站分析师恐怕也不能从对这个报表的分析中，得出任何结论。现在问题来了，下一步该何优化？

2、百度网盟监测同样可以使用谷歌分析,通过手动建立linktag标记来实现对每个网盟站点的分析。但是如果有好几百，甚至上千的网盟站点。 那么网站分析执行人员可能会感到无从下手,工作量非常大，而且还需要经常调整这些站点。

上图是百度分网站链接设置的配置页面，前面的”zol.com.cn”为投放站点 ” **1.00** “为针对这个站点的出价，www.adsem.cn为目标广告URL，实际上我们只需要对这个网址做linktag处理即可精准的分析每个网盟站点的流量质量及KPI转化收益。如果我们这样处理百度网盟的分链接设置,会得到什么结果呢？

zol.com.cn**1.00**www.adsem.cn/?utm_source=baidu&utm_medium=%E7%BD%91%E7%9B%9F&utm_term=zol.com.cn&utm_campaign=union2010site

对应的GA报表我们能得到什么数据？

点击进入后我们能得到什么数据？

上图中我们很容易分析到每个站点的流量转换，当然每个网盟站点对应的KPI转换分析也是没有问题的。 新问题来了，如果有几千，上万个网盟站点我们怎么办？ 如果您继续阅读下面的文章，当然会得到答案。

二、我该如何更精准的监测网盟？

在第一章中，我们提出了谷歌内容网络与百度网盟监测的问题,仅仅能精确监测网盟流量质量就足够了吗？当然不行，我们需要考虑到这种方法的可执行性。如果需要花费相当大的人力去执行与优化网盟的监测，显然这种方法不可取。 对于谷歌内容网络的监测，如果选择匹配所有的内容站点,那么在谷歌分析(Google Analytics)中，根本无法看到每个网盟站点对应的流量质量及KPI转换,我们该如何做？

1、谷歌内容网络监测方法
a、在我前面的一篇博文中,如何让谷歌分析停止窃取Adwords关键词数据?  通过这篇博文的方法我们不仅可以挖掘到Gooogle Adwords用户实际搜索数据，同时也能挖掘到全网匹配内容网络站点的访问数据。大家请看下面的报表：

从上面的报表中我们可以看出，尽管我们可以挖掘出部分数据，但是有超过83%的流量数据，我们同样不知道具体来源。怎么办？ 当然我们不仅只有这种办法，虽然谷歌分析(Google Analytics)与Google Adwords关联后，我们的监测实施工作会变得更容易，但是对于全网匹配的内容站点监测确存在很多问题。那么我们放弃第一种方法，尝试另一种方式。刚才我们说到GA的Linktag标记，支持动态参数的传递，Google Adwords可以将内容站点的动态参数传递到URL地址中？理论上当然可行，问题是Google Adwords是否具有足够的开放性！通过查阅资料很容易就找到一些线索！

b、Google Adwords网盟监测（方法二)
谷歌官方有一篇相关的帮助文档,如何跟踪搜索网络和内容网络的点击？   此帮助介绍了2个重要的参数,但是还不足以我们去实施网盟的监测。从国外的一篇博文中,我发现了更详细的Adwords参数.

{keyword}           匹配关键词

{creative}            匹配创意

{ifContent:Content}{ifSearch:Search}    区分来自搜索还是内容网络的点击

{placement}      内容网络目标站点

如果我们是监测全网匹配的网盟,而不考虑付费数据的关联. 我们可以使用下面的方法来标记:

http://www.adsem.cn/?utm_source=google&utm_medium=Content Network&utm_term={placement}&utm_campaign=2010Content Network

最重要的参数{placement} 是用来匹配目标站点,只要用户打开这个链接 {placement}  就会自动获取内容站点的域信息。例如在GMAIL邮箱打开的广告，{placement} 参数将会获取到”mail.google.com”站点域的信息。

我已经使用谷歌分析(Google Analytics) 关联了Google Adwords付费数据,并且我希望能保持付费数据的关联，该怎么办？

http://www.adsem.cn?Site={placement}

使用一个参数附加到网址中，则可以简单的实现监测。 如果用户从内容网络打开网站，将会生成这样一段URL：http://www.adsem.cn?Site=zol.com.cn   ,我们可以通过谷歌分析的内容报表并且通过包含条件” Site”     过滤出目标结果。以下是示例报表：(此种方法即使有付费数据关联也不会有影响)

 谷歌分析官方论坛上，还有另外一种处理方法，使用自定义的LINKTAG规则去建立标记，然后通过谷歌分析过滤器处理标记规则，最终我们应该能看到更直观的报表，但是此方法，我还没有验证过，有兴趣的朋友可以尝试论坛提供的方法. 这篇帖子的原文： Automatically tagging PPC urls in using dynamic parameters in Google, Yahoo & MSN (Best Practice Techniques)

c、Google Adwords网盟监测（方法三)
ADWORDS的展示位置效果报告同样可以提供网盟的详细报表，但是只能提供基于广告活动前段的数据，及每次点击转化成本数据。但是ADWORDS目标跟踪只能跟踪用户到具体关键页面的转换，而不能跟踪用户具体点击及其它行为的跟踪。所以这个报告远没有GA提供的报表更有价值！

2、百度网盟的监测方法

百度网盟由于其开放性不够，所以很难像Google Adwords一样获取到网盟的站点的动态参数，所以使用谷歌分析(Google Analytics)提供的linktag标记的方法可操作性较差,以下提供几种监测方法:

a、如果您的百度网盟站点在300个以内，那么你还是可以尝试使用谷歌分析提供的linktag方式去处理监测，尽管非常繁琐，但是对于几百个网盟站点的管理还是具有一定的可操作性的。

b、使用百度统计监测百度网盟站点转化(百度在2010年3月下旬开放了百度统计对网盟的监测支持)

c、利用百度网盟API做定制开发（百度网盟API至今都没有发布,如果百度不开放此API其它第三方工具也不可能精准获取到网盟数据)

3、国内其它广告联盟的监测方法
我们以国内比较知名的易特广告联盟为例，来分享其监测方法。我们以谷歌监测为例。联盟流量质量优化，实际上我们只需要几个最核心的参数 [站长ID 、创意内容] ,我们可以这样去处理LINKTAG标记：

http://www.adsem.cn/?utm_source=ete&utm_medium=union&utm_term=0&utm_content=120230&utm_campaign=ete2010

我们只需要通知联盟将站长的ID，传递到utm_term=0,我们就可以很容易获取到每个站长ID的质量，有了这些数据，国内这些联盟的广告流量质量都有比较大的提升空间。以下是联盟传递站长ID数据生成的报表：

这篇网盟的力量(三):监测篇,希望对大家能有所帮助。希望大家能提供一些更好的方法，和建议。有任何好的idea请给我留言！

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谷歌已经就如何在异步环境下创建特定的应用跟踪提供了新的方法，在这里我们将列出我们较常用的，新的虚拟浏览量跟踪方法，虚拟浏览量跟踪方法允许谷歌分析管理员跟踪
外链点击、按钮点击、下载、表单提交等重要的用户行为事件!

因为异步跟踪代码的更新，旧的虚拟浏览量跟踪代码必须经过改进后才可以正常使用，在下面的示例代码中,我们将分别列出旧的谷歌分析代码与新的异步跟踪代码环境下如何创建
虚拟浏览量跟踪:

旧的谷歌分析脚本:

<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost + "google-analytics.com/ga.js' type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));
</script>
<script type="text/javascript">
try {
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-xxxxxx-1");
pageTracker._trackPageview();
} catch(err) {}</script>

新的异步跟踪代码

<script type="text/javascript">
  var _gaq = _gaq || [];
  _gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
  _gaq.push(['_trackPageview']);
  (function() {
    var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
    ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
    (document.getElementsByTagName('head')[0] || document.getElementsByTagName('body')[0]).appendChild(ga);
  })();
</script>

旧跟踪代码环境下，如何创建虚拟浏览量跟踪？ (查看以下示例代码)

<a onclick="javascript: pageTracker._trackPageview ('/outgoing/xxx.cn');" href=" http://www.adsem.cn/">Click Here</a>

异步跟踪代码环境下，如何创建虚拟浏览量跟踪?

<a onclick="javascript: _gaq.push(['_trackPageview', '/outgoing/xxx.cn']);" href="http://www.adsem.cn/">Click Here</a>

在上面的示例中，我们可以很容易看到代码的改进。我们将旧跟踪代码中的pagetracker部分,在异步跟踪将使用_gaq.push来替换.用户点击此代码中的链接，将会生成以’/outgoing/xxx.cn’  命名的虚拟综合浏览量,当然我们很容易将这个用户点击行为后产生的虚拟浏览量作为谷歌分析的目标转换.

如果大家对谷歌分析新的异步代码跟踪部署有任何相关的疑问或者经验分享，请在博客中留言给我！

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<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>

<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-XXXXX-1″);
pageTracker._trackPageview();

var otherTracker = _gat._getTracker(“UA-YYYYY-1″);
otherTracker._trackPageview();
</script>

在以上的代码中，哦们可以看到不同的GA配置文件ID“UA-XXXXX-1”和”UA-YYYYY-1“ 当用户访问含有这段代码的网页后，首先GA会把数据发送到UA-XXXXX-1,然后在发送到UA-YYYYY-1,两个帐户
同时获取到了相应的数据，而且数据是相互独立的，不甚至可以针对不同帐户应用不同的过滤器，得到你所需要的分析数据。下面将列出几种常见应用是需要的GA代码部署:

一、我有多个网域,我需要使用不同的帐户分析不同域的访问数据

<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>

<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-xxxxx-1″);
pageTracker._setDomainName(‘www.xxx.com’);
pageTracker._trackPageview();

var otherTracker = _gat._getTracker(“UA-yyyyy-1″);
otherTracker._setDomainName(‘www.yyy.com’);
otherTracker._trackPageview();
</script>

二、在同一网站部署不同格式的代码

有些谷歌分析代码，可能会根据不同格式的cookie写入数据,这样得出的数据可能对我们产生很多疑惑,请查看以下代码

<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>

<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-xxxxx-1″);
pageTracker._setAllowHash(false);
pageTracker._setAllowLinker(true);
pageTracker._trackPageview();

var otherTracker = _gat._getTracker(“UA-yyyyy-1″);
otherTracker._trackPageview();
</script>

以上代码中，我们会发现第一组帐户ID,”UA-xxxxx-1″使用的是跨域跟踪的代码，当然也是按照跨域跟踪的cookie算法来发送数据到谷歌分析的服务器，但第二组帐户ID，“UA-yyyyy-1”使用的是
谷歌分析官方提供的标准跟踪代码，和第一种算法当然也截然不同。我们可以使用这种部署方法来发现代码部署存在的问题！

三、同一网站，我需要不同的页面得到独立的分析数据

我们可能会遇到这样的应用，在同一网站下我希望不同的页面得到独立分分析数据，例如我们使用UA-xxxxx-1跟踪网页A，使用UA-yyyyy-1跟踪网页B。如果用户第一次进入访问了A网页，2天后，又再次访问，但是进入了B网页，这时谷歌分析会有综合浏览量等数据还是发送到A。

<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>

<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-aaaaa-1″);
pageTracker._trackPageview();

var otherTracker = _gat._getTracker(“UA-bbbbb-1″);
otherTracker._trackPageview();
</script>

四、同一网站，不同用户类型访问（使用GA自定义段)，得到独立的分析数据

假设我们是一个交友类型的网站，我们可以根据pageTracker._setVar获得用户的类型数据，不同类型的用户的访问，发送到不同的GA帐户.谷歌分析用户自定义区段值是存储在了cookie (__utmv)

<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>

<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-xxxxx-1″);
pageTracker._setVar(‘Member’);
pageTracker._trackPageview();

var otherTracker = _gat._getTracker(“UA-yyyyy-1″);
otherTracker._setVar(‘Male’);
otherTracker._trackPageview();
</script>

以上代码中，我们会发现，使用的是两端相同的代码.这段代码应用必须要注意，您不能使用第一段代码跟踪会员/非会员，第二段、第三段代码来跟踪定义的会员类型，例如是男性会员还是女性会员，因为我们使用的是_setVar，用户在此访问时会覆盖_setVar的处理。

五、同一网站，使用不同的GA帐户，及不同cookie跟踪网站

<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>

<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-xxxxx-1″);

pageTracker._setDomainName(‘xxx.com’);

pageTracker._setCookiePath(‘/directory/’);
pageTracker._trackPageview();

var otherTracker = _gat._getTracker(“UA-yyyyy-1″);
otherTracker._setDomainName(‘xxx.com’);
otherTracker._trackPageview();
</script>

如果你想在同一网站跟踪所有的页面访问，并且希望单独跟踪特定目录的流量，则可以使用以上代码。这里需要注意的是。代码段1一定要部署到特定子目录下的网页，代码段2部署到所有的网页，这样
我们不仅可以得到所有的网站访问数据，还可以在UA-xxxxx-1的独立的目录下网页访问数据。
以上几种代码部署方法是几种常见的故障排除，及GA特殊应用的相关代码部署，希望能对您有所帮助，如果您有任何问题，欢迎来博客提出你的意见和建议！

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下面我们在SEM项目实践中整理与分析得出的影响Landing page重要测试元素:

1、联系/呼叫行动(按钮或元素)

• 页面上的位置
• 按钮颜色
• 按钮副本(同一按钮应用在网页多个位置）

2、表单/购物车

• 长度及形式
• 重要链接的位置(例如用户
• 形式及内容(过于复杂的表单及苛刻的必填字段等等)

3、标题

• 标题颜色、大小、字体等
• 标题在页面上的位置
• 标题与关键词的相关性(搜索广告)
• 副标题(是否含有副标题)

4、内容及诱导

• 产品/服务文字说明是否具有一定吸引力
• 图片（优秀的产品图片往往能增加客户购买的冲动与欲望)
• 号召(例如具有吸引力的折扣及活动吸引用户购买)
• 行动诱导(吸引用户立即采取行动，例如即刻购买获得100元代金券)

5、可信度

• 见证
• 案例研究
• 成功客户标志
• 可信度标志(例如告诉用户所有的产品都是原装正品,能得到什么样的质量保证等等)

附加测试内容

• 联系表单
• 目标网页颜色
• 目标网页重要图片
• 目标网页视频内容
• 目标网页动画
• 产品报价/优势
• 目标页面导航（主导航及下拉辅助导航)
• 特色产品
• KPI转换步骤
• 购物车漏斗(用户在购物中哪些关键环节流失)
• 放入购物车按钮

现在您可以开始测试目标网页(Landing page）的这些元素,通过以下步骤：

Step1:您需要达到什么样的目标

• 转换行动
• 受众(了解哪些用户群体是您的目标群体)

Step2:价值主张

• 产品的优势及能为用户带来什么价值
• 现在购买能获得什么好处(例如获得更多优惠及附赠一些礼品等)

Step3:应该如何规划您的测试？

• 您会在每一个阶段测试?
• 每个阶段的测试目标是什么？

Step4:Landing page页测试,应该从哪里开始呢？

• 请参考以上的列表

关于Landing page测试与优化实施，谷歌官方有很详细的说明，点击这里访问谷歌网站优化工具官方帮助。
我们已通过谷歌网站优化工具，测试与优化许多客户的目标页面(Landing page),通过测试与优化以上的元素，我们在很短的时间内，使KPI转换获得非常大的提升！

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从上图可以看出，如果我们的媒介投放渠道过于复杂，我们很难去识别不同媒介之间的交互作用，例如用户A从新浪横幅广告看到了广告主的广告，非常感兴趣，但是用户并没有点击广告进去而是进入了搜索引擎去搜索相关的产品信息，从搜索引擎广告点击进入了活动页面。在网站分析的报表中，似乎大多数订单转换都是来自于搜索引擎，但是如果没有这些强势媒体的覆盖，就不会触发用户去搜索产品，也就不会有后面的KPI转化。现在问题来了，那我们利用网站分析工具分析的数据还有价值？因为从这些数据中根本无法反应出每个媒介的实际作用。

有什么方法可以知道用户行为路径，并帮助我们了解哪些媒介影响着网站KPI转换？
基于第三方cookie技术，现在有些公司可以实现用户跨媒介访问的跟踪，但是第三方cookie会被许多浏览器屏蔽掉，从而很难保证数据的精确性。 现在国内也有一些利用flash cookie来跟踪用户访问行为路径，但是具体还没有实际使用过。也不好做出评价。

一、使用第三方工具

使用工具来监测用户行为路径，确实能帮助我们获得更有价值的数据，但是对于离线营销媒体工具是无法分析到的。我们只能尝试下面提到的第二种方法！

二、数据对比分析(趋势对比)

这种方法可以根据不同排期媒介投放，对于用户搜索行为的影响及订单转换影响做出评估.虽然很难保证非常高的精确性，但不失为一个很好的方法！在我现有的客户中，其中就有使用趋势对比的方式，了解电视媒体对于KPI转换的影响。

Step1：媒介排期

在这里当然要注意最好不要在同一时段来投放不同媒介广告，这样去判断哪些媒介对于搜索行为及KPI转换与哦一定的影响(例如15号的17：30投放广西卫视，16号的18：30投放云南卫视)

Step2：优化创意,

想了解各种媒介对于搜索行为的影响，当然需要诱导用户去搜索特定的关键词。(例如在广告结尾的最后一帧提示用户在百度搜索XXX关键词了解更多详情,这种方法会触发更多感兴趣用户的搜索行为,间接获得KPI转换)

Step3：数据分析,可以从几个方面来做数据分析对比，

1、例如媒介1投放期是1周，那么可以使用百度指数和谷歌趋势去查看这一周的数据变化，了解这些媒介对于用户搜索行为提升有多少。

2、使用网站分析工具对比搜索引擎访问趋势及带来的KPI转化趋势。如果是离线广告，也需要关注用户直接输入网址的访问趋势及直接访问的用户获得的KPI转化趋势。

Step4、分析投资回报率，例如没有投放电视广告时间段，我们的KPI转换每天有2000次左右，投放电视广告A这段时间，每天KPI转换增加到4000次!  这段时间电视广告我们需要花费10万RMB，那么每次KPI转换就为100000/(4000-2000)=50元的成本 ，同样我们可以评估电视广告B，或者其它在线广告C的转换率，每次KPI转化成本越低，说明我们的投资回报率越高。

Step5、决策行动: 通过数据对比，及投资回报率的计算，我们可以得出投放哪些媒体可以获得更高的投资回报率及我们的投放对于用户搜索行为及KPI转换的影响。

在回到我们的转换漏斗示意图，我们就会发现，如果进入最上端漏斗相关媒介被我们通过单方面因素过滤掉，到底部的转换数据肯定也会越来越少。我们必须了解不同媒介之间的互相影响才能有效提升广告投资回报率。

以上的方法也有一定的局限性，对于电视、门户等强势媒体，使用数据趋势对比可以很容易得出决策数据，但是对弱势媒体，这种趋势并不是很明显，我们很难通过这种方法得到相应的媒介优化决策数据！

大家如果有更好方法，或者好的建议请在博客中给我留言！

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一：网站平均停留时间

在以上的截图中，我可以很容易发现百度来源的访问,网站平均停留时间降低了47% ，为什么会这样呢？仔细检查百度自然流量及CPC竞价广告的情况，通常情况竞价广告对于一般企业网站平均停留时间KPI度量数据影响较大。所以这时候我们可以分析每个百度CPC关键词对应的平均停留时间数据，发现并过滤掉平均停留时间过低的关键词。

二、目标转换率

从图一中，我们可以看到，百度来源的目标转换率，降低了37%,这也是一个较为重要的数据，说明从百度来源的访问用户，实际对网站KPI有贡献的用户比例降低了37%，如何优化这个转换率数据？当然这也很简单了，因为所有的百度来源转换数据，都是由关键词转换数据的平均值得到的最终数据，我们只需要过滤掉目标转换低的关键词数据则能有效提升转换率。 当然也不一定直接删除掉转换率低的关键词，可以适当改变匹配方式，让匹配模式更精准。

三、跳出率

从图一中，我们我发现百度来源访问的用户跳出率上升了43%,不要觉得所有的数据只要上升了，广告效果就好了，跳出率数据越高，说明真正对网站产品或者服务感兴趣的用户比例更少。如果跳出率达到了100%，说明您的广告投入完全没有带来任何收益,也没有带来有价值的用户。同样我们过滤掉百度竞价跳出率高的关键词，则可以有效降低百度来源的整体的跳出率。

我们同样也发现谷歌分析Intelligence挖掘出广东地区的访问用户，跳出率数据上升了29%,这个数据能说明什么问题呢？可能是您的网站托管ISP的问题，造成广州地区的用户访问缓慢，也可能是您的产品或者服务对于这个地区的用户没有吸引力，你可以尝试在广告投放中排除广东地区的用户访问，从而降低整体的跳出率水平。

谷歌分析 (Intelligence)智能,还能灵活的自定义挖掘条件，发现重要的数据变化

如果大家发现谷歌分析(Intelligence)智能Beta更多的用法，或者有更好的建议。请给我留言吧！

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一：跳出率(bounce rate)

跳出率(bounce rate)是优化SEM广告最重要的KPI度量之一，跳出率也是最能反应广告媒介质量的KPI度量，SEM竞价广告投放会给广告主带来很多的价值用户，但是有多少比例的用户是真正对我们产品或者服务感兴趣的？跳出率(bounce rate)则可以帮助我们解答这些问题，例如：从百度来源“切换器”这个关键词,对应的跳出率是80%,说明我们投放的这组广告有100个用户进来，只有20个人会继续深入访问我们的网站,80个人是直接从Landing page页面直接离开了。说明这组关键词投放肯定是不合算的，投资回报率很低，其中影响跳出率的有主要的几个因素组成，

a、广告创意与Landing page相关性

b、广泛匹配造成的匹配误差,尽量不要投放过于宽泛的关键词(例如谷歌对于广泛匹配采用的词组及近义词匹配，如果广告是以广泛匹配投放的”切换器”关键词，那么用户如果搜索 “繁体字切换器” 同样可以让这组广告显示,但是这个词组和广告主卖的产品毫无关系,无效点击直接会影响跳出率数据)  。如果你想了解如何分析谷歌竞价广泛匹配关键词所对应的用户实际搜索数据，请访问我的博文，如何让谷歌分析停止窃取Adwords关键词数据?

c、网络访问速度及网页用户体验影响(用户无法正常打开页面，但打开过程中执行了分析代码；网页对于主流浏览器兼容问题，造成用户打开可读性较差的页面)

d、Landingpage 设计问题(例如用户进入Landing page，没有一定的亮点或者优势来打动客户的购买欲望)   关于landing page设计请参考我的博文,8个技巧让设计转换为成功的销售

现在，您可以仔细分析到底是哪个因素影响到跳出率数据，得到相应的决策数据！

二、网站平均停留时间(Average time On Site)

网站平均停留时间(Average time On Site),可以准确的反应用户进入Landing page页面后对广告主产品/服务，感兴趣的程度。因为这是一个均值，所以具有一定的参考性。如果大多用户进入到Landing page后都能停留2～5分钟，说明广告投放与Landing page设计都非常到位;  如果平均停留时间在30秒以内，说明用户感兴趣程度较低。当然这也不是绝对的，跟Landing page选择也有一定的关系，例如用首页投放，通常停留时间会较高,如果Landing page页面没有任何可访问的链接，只有一个表单，那么停留时间就不适合做为优化KPI的度量，这个环境下适合用目标转换来做为关键优化度量。

关于如何优化KPI度量，大家可以访问我的博文，如何有效优化网站关键度量(Key Performance Indicators)?

三、目标转换(goal conversions)

目标转换(goal conversions)是优化SEM广告最重要的KPI度量！为什么这么说？因为它代表着，我们投放的广告带来的用户，实际有多少比例的用户是对我们网站最有价值的用户。也可以这么说，哪些用户是对我们网站KPI转换贡献最大的用户。通过目标转换度量我们可以了解到我们投放的内容网络网站，或者关键词所对应的目标转换率与转换值。哪些关键词或者哪些内容网站对我们的目标转换贡献较大则继续加大投放，哪些是转换率低的关键词或者没有转换率的关键词，我们直接暂停投放。

有了以上三个主要KPI度量，优化SEM广告投放将变得更为简单！

如果大家对以上方法有什么建议和意见，请给我留言吧！

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