1、Data Analytics Supervisor （数据分析主管） 北京

The Data Analytics Supervisor (or Manager for more qualified individual) position is responsible for evaluating and recommendation optimization actions for digital media campaigns to achieve the media and marketing objectives. The role requires experience applying business and marketing analytics to digital media campaigns and a disciplined approach to testing and learning based on clear objectives and methodologies. This position works closely with Digital Media teams and global functional leadership to lead the campaign performance tracking and reporting processes. The analyst will also work closely with Creative Agency and Media partners to help refine the implementation of content and messaging being tested and executed.

Responsibilities（职责）

• Guides clients and digital media teams to define measurement strategy and plan
• Work with global & local teams to develop and manage a business intelligence infrastructure to support marketing objectives and improve client and digital media teams’ decision making.
• Develop, generate and manage detailed data reporting and measurement requirements and frameworks that provide insight to the performance of clients’ digital media programs.
• Monitor performance of purchased online advertising on a weekly basis; work with digital media team to ensure delivering as planned.
• Provides insights, evaluate effectiveness and make recommendations based on measurement reporting and analysis and where appropriate to improve digital marketing program performance and support forecasting efforts
• Collaborate with digital media team to develop campaign performance optimization recommendations.
• Manage the banner ad trafficking, testing, tagging, QA, reporting and optimization efforts.
• Manage a team of analysts and technical teams from partner companies execute on the analytics and ad operations.
• Gather industry research, competitive landscape information and trade intelligence for media strategy development and optimization.
• Work closely with creative and interactive agency partners, along with ad serving and web analytics vendors to mine all available data with the proper tools to make sound digital media decisions.
• Utilize syndicated industry research/measurement tools to enhance analysis
• Lead a team of traffickers and data analysts to technically implement an approved plan in order to provide the data and reporting for analysis, including coordinating tags and QC implementation
• Work with internal and global teams in Business Intelligence, Measurement & Analytics, and Ad Operations, to implement and localize best-in-class processes and methodology.

职责：
• 指导客户以及网络团队制定策略和计划
• 和全球或本地团队一起拓展并管理商业业务智能架构，来支撑市场营销活动并提高客户和网络团队的决策。
• 开发，生成和管理详细数据报告、衡量指标及框架，为客户的网络媒体计划提供优秀建议
• 以周为单位监测在线广告的表现状况，确保网络广告按照计划按时投放。
• 提供见解，评估效力，并在测量报告和分析，并酌情向数字营销提高程序性能预测的努力和支持为 基础的建议 
• 与网络媒体团队合作提出广告活动优化建议。
• 管理网络广告的流量监测、测试、质检、优化建议等
• 管理数据分析团队、技术团队（如果客户有执行广告分析及执行的需求）
• 收集行业研究报告、竞争情报以及交易行为，为媒体战略开发及优化做准备。
• 和创意公司以及web分析服务提供商一起工作用合适和的工具为网络媒体决策挖掘在线广告数据价值。
• 利用企业级的行业研究或测量工具调高分析能力。
• 带领监测团队及数据分析团队高效执行上线的媒体计划，并提供后续数据及媒体表现报告，包括监测代码及广告执行质检。
• 和国内及国际团队合作，评估分析广告执行情况，实现本地最佳化工作流程和方法。

Requirements（要求）

• Bachelors degree in math, science or engineering or other quantitative studies with strong analytical skills
• Minimum of 3 years data related experience, preferably in the digital media/marketing industry
• Must have experience as a Business Analyst, Web Master or equivalent technical and data analytics roles
• Experience with online media & site tracking and analytics tools (Allyes, Doubleclick, Eyeblaster, Webtrends, Omniture, Google Analytics, Hitbox etc.)
• Strong communication skills, both verbal and written in English and Mandarin
• High-level proficiency in MS Word, PowerPoint, Excel, Access along with clear understanding of SPSS, SQL Server and other analytical tools
• Solid understanding of database architecture
• Online marketing analysis experience preferred (agency or media or technology vendor)
• Detailed oriented and project management experience preferred

要求
• 具有本科学历，专业要求数学、理工科毕业或者其他与较强分析技巧相关的专业
• 最少3年数据分析相关经验，最好是在网络媒体或网络营销行业工作过
• 必要的商业分析、网络运营或同等的技术及数据分析相关岗位工作经验
• 有使用过在线媒体或网站监测及分析工具（例如好耶、doubleclick, Eyeblaster, Webtrends, Omniture, Google Analytics, Hitbox 等）至少一种。
• 较强的沟通能力，必备的英语口语交流及写作能力以及普通话
• 会使用office办公软件，要求懂spss、 SQL Server以及其他分析工具
• 扎实的数据建模理解能力
• 具备网络营销分析经验的优先考虑（代理或者是媒体或是监测技术支持方）
• 具备全面培训以及项目管理经验的优先考虑

2、Emerging Media Manager(媒介经理)   上海

The Emerging Media Manager prepares and implements clients’ digital marketing strategy by translating the clients’ objectives into an action plan that engages target audiences through the use of social media, mobile, gaming, and other emerging digital media.

Responsibilities:
• Assist with emerging media strategy development for clients, alongside digital planning teams
• Develop online emerging media campaign recommendations
• Implement media campaigns and ensure they run smoothly
• Maintain close relationship with suppliers to develop new and innovative opportunities
• Evaluate and negotiate for potential opportunities
• Analyze client campaign performance results
• Manage and implement social media community engagement efforts
• Monitor and analyze social media buzz working with various tools and vendors
• Actively stay on top of the latest emerging media trends
• Write POVs for clients on applicable trends
Qualifications:
• Bachelor’s Degree
• Minimum of 4 years digital media experience
• Knowledge of third-party social media tools and how they can be used for different projects
• Demonstration of either professionally or personally being engaged in emerging media
• Solid understanding of all digital media community vehicles including blogs, widgets, mobile applications, RSS feeds, and gaming.
• Detail oriented and organized self-starter
• Strong interpersonal communication and ability to work as part of a team
• Excellent English and Chinese reading and verbal skills
• Able to “multitask” and meet concurrent, rigorous deadlines in a fast-paced environment
• Proficient in MS Word, Excel and PowerPoint.

媒介经理
媒介经理需要设计数字化营销战略，并通过社会化媒体、移动媒体和游戏等一些新兴数字媒体，吸引目标受众，从而实现客户的目标。

职责：
•帮助客户开发新媒体战略，辅助数字计划团队
•开发在线新媒体营销活动
•实施媒体宣传，并确保成功
•保持与供应商的密切关系 ， 用以开发创新机会
•评估潜在机会
•分析客户营销活动的业绩
•管理并确保社会性媒体成功。
•通过各种工具或供应商监控和分析社会媒体的影响
•积极关注最新的新媒体发展趋势
•为客户编写POVs
资格
•具有本科学位。
•最少4年的数字媒体工作经验。
•知识的第三方工具社会媒体，以及它们如何可用于不同的项目
•正在从事新媒体相关工作
•熟悉所有的数字媒体，包括博客，小插件，移动应用，RSS和游戏。
•细节导向，有自我组织能力
•较强的人际沟通和工作能力，具有团队精神。
•优秀的英语和汉语阅读和口头表达能力。
•能够同时处理多项任务，适应快节奏环境，按时完成工作。
•精通微软Word，Excel和PowerPoint。

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到了2009年搜索引擎用户数已经达到了1亿7千万,而国内的网民到现在的统计数据大概有3亿多,按照艾瑞2010年底预期的搜索引擎用户数据量1亿9千万来计算，至少有1亿网民通过搜索引擎是无法覆盖到的。我们拿国内市场份额最高的百度搜索引擎的数据来看:

从尼尔森2009年发布的数据来看，大部分的用户使用搜索引擎实际是为了娱乐需求，例如MP3、视频。经常使用百度的朋友应该也了解，当年百度就是通过娱乐产品，例如百度MP3来获得稳固的市场份额，一直到今天谷歌这么强大的对手都无法轻易抢占百度的市场份额。这种娱乐需求的用户群体，实际是很难细分他们潜在的商业需求的,例如我们无法判断这个用户在搜索或者听什么歌曲而判断它可能需要什么样的产品。这种用户群体也不是完全没有价值，传统的大众消费类，普及类较高的产品适合覆盖这些群体,例如牛奶、手机等等。

       从搜索行为能挖掘出的潜在目标用户比例是相当有限的，为何这么说?国内的网民的搜索行为非常零散，有些用户可能习惯使用这些词组去搜索，有些可能习惯使用另外的词组甚至是错别字进行搜索。这让广告主通过几十个、几百个甚至上千个关键词都无法覆盖所有潜在用户群体。关键词之间,其它传统媒介都可能对用户搜索行为有一定的影响(关于媒介与搜索行为之间的影响，请阅读我的博文  哪些营销活动,影响用户搜索行为及KPI转换？    下图我们将举例说明一个有代表性的用户搜索行为:

上图中我们可以看出，国航的关键词广告”机票”及相关广告创意，影响用户去搜索”国航”的行为。这种关键字之间对用户搜索行为的影响，实际也会损失许多潜在搜索流量。如果广告主去投放某个关键词,或者某组关键词，也未必可以涵盖用户所有的搜索行为。 低覆盖率是关键词广告最大的弊端! 

        网盟则有效的弥补了关键词广告这一致命的弊端。网盟到底有怎样的优势？ (这里的网盟我们只介绍搜索引擎网盟平台,例如谷歌内容网络和百度网盟)

A、谷歌内容网络:Google 内容网络可覆盖超过 75% 的唯一身份互联网用户，这些用户所涉及的语言超过 20 种，所涉及的国家/地区超过 100 个。因此，如果您同时在 Google 搜索网络和内容网络中投放广告，就有可能覆盖全球四分之三的唯一身份互联网用户。

B：百度网盟: 百度网盟推广，以30万家优质网站为推广平台，通过多种定向方式帮您锁定目标人群，并以丰富的样式将您的推广信息展现在目标人群浏览的各类网页上。

谷歌内容网络覆盖着全球75%网民，在中国覆盖的网民也超过了70%,百度网盟也拥有众多高质量的联盟网站成员。如果广告主有足够的预算，每天获得几千万次甚至上亿次的广告展示都没什么问题。现在问题又来了,网盟虽然有这么高的覆盖率，但是我如何保证覆盖的用户群大多数都是我们的目标群体？
   
    合理的网盟广告策略，可以帮助我们更精准的锁定目标群体! 我们应该如何规划与投放网盟广告？

Step1:细分产品与服务,根据产品/服务用户群体进行细分.

Step2:细分目标群体的需求.例如我们的产品/服务,针对这个群体能解决他们的什么需求?

Step3:目标群体经常会访问哪些网站?

不同目标群体，当然可能会关注不同的网站，例如：图形设计师群体可能会关注,视觉中国、蓝色理想这种类型的网站,系统管理员则会关注51cto,CNBETA技术类站点。

Step4:通过目标群体关注点,锁定相关群体。(什么样的主题内容会引起哪些群体的兴趣？)

谷歌内容网及百度网盟都有广告的匹配机制，我们可以通过用户关注点生成的关键词，来定位目标群体,使其群体覆盖更为精准。例如中关村在线这样的综合门户,如果不通过关键词匹配来覆盖的话，往往会造成很大的广告浪费,假如在中关村在线的服务器频道出现了MP3播放器的广告，试想即使有用户点击了广告，有多少比例的用户真正是对此感兴趣的？

Step5:部署与规划网盟广告

以上的规划结构图，只是举了一个典型的示例。实际投放中都可以做灵活部署。主要分为三个主要部分，1、行业广告系列:使用行业通用关键词去匹配广告,当然如果在指定网站的条件下使用关键词去匹配网盟广告，精确度会更高。 2、竞品广告系列: 试想如果所有和竞品相关的内容都出现我们的广告,想必会导入许多竞争对手的用户群体。 3、目标群体广告系列:针对每个细分群体的关注点来做网盟投放，针对性会更强。这种规划能在保证用户覆盖率的条件下更精准的将网盟广告推送到目标群体！我们还可以借助第三方的目标群体定位来做广告覆盖，例如：”橘子酒店” 的主要目标群体都是设计师群体,我们完全可以借助网盟平台覆盖许多关注橘子酒店的群体！

        大家如果对我的”网盟的力量(一):策略篇”有什么意见和建议。或者有更好网盟推广策略，请给我留言！

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培训地点:

培训内容:
 
上午9:00 – 中午12:00

SiteCatalyst的要点
SiteCatalyst的基本原理
交通，转换和路径报告
仪表板
 
下午1:00 – 下午4:00

SiteCatalyst高级工具介绍
分类
Excel客户端
以下是暂定地点，如有更改，会即时通知

培训课程在线注册地址:  http://www.omnitureuniversityapac.com/

Omniture的小型研讨会/培训课程地点已更改到以下地址：
 
New Venue:
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Room309-314, West Wing,
China World Trade Center
No.1 Jian Guo Men Wai Avenue
Beijing 100004

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建国门外大街一号
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电话: +86 10 58657700
传真: +86 10 58657701

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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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