詳解百度競價數據分析的步驟

我們提到了關于數據分析這個詞，有部分小伙伴留言說并不是非常清楚如何做數據分析，還有的小伙伴提到做了數據分析之后該如何使用這個對賬戶進行優化這個問題，這問題算是問到點子上了，而鑒于數據分析對于百度競價優化的重要性，結合以上兩點，運營燈塔打算就來分享下關于競價數據分析的一些經驗，希望對你初步了解數據分析有所幫助。

在具體說數據分析的步驟前，首先說下數據分析后，我們如何分辨這些詞的好壞，當然這里所說的好壞并不是直接的數據顯示，而是如何稱呼這些關鍵詞。這里運營燈塔就分享一種，當然，不同的競價優化員都有自己的方法。一般來說，我們可以對有轉化且轉化成本低于平均轉化成本的關鍵詞稱之為優質詞;有轉化但轉化成本高于平均轉化成本的稱之為重點優化詞，之所以稱之為重點優化詞是因為這個類詞在整個轉化中起到非常重要的作用，優化好了這類詞，整個賬戶的優質詞就上去了，自然賬戶就優化好了;消費比較多但沒有轉化的稱之為低價搶流量詞;而最后一類是沒有消費起來沒有轉化的稱之為保留詞。知道了這些下面我們就來開始講數據分析的步驟?？偟臄祿治鑫覀兛梢詫⑺譃?步(以下所說的以百度統計為標準)：

1、選定需要數據分析的日期

在分析數據之前，首先你得明確你需要分析的時間段，不同的時間段意味著不同的數據，也會對你后期的優化規劃有影響，所以說時間段的選擇是要你確定數據沒有問題的前提下進行。

2、將需要分析的數據導出到excel中

在確定選擇好時間段后，就在統計工作中導出你所選的數據，導出的格式最好的excel，以便于我們分析，百度統計是可以導出excel的。如果你用的是第三方的統計工具，那你需要看下是否支持excel導出，如果沒有的話建議你裝一個百度統計，也是挺方便的。

3、算出重點的數據的平均值

從百度統計中導出我們知道有些數據是沒有的，比如說平均轉化成本，需要自己計算。在計算時，運營燈塔需要提醒的是因為不同的賬戶設置了不同的轉化指標，分了使數據更加的準確，我們需要把所有的轉化指標都計算進去，比如頁面轉化次數、事件轉化次數、留言量等等。

4、每個關鍵詞數據與平均值進行對于篩選

在計算出平均轉化成本之后，我們就可以拿關鍵詞的轉化成本與平均轉化成本進行對比，看哪些關鍵詞的轉化成本是高于平均轉化成本的，哪些關鍵詞是低于平均轉化成本的，并對其篩選標注不同的顏色，便于我們后期分類。

5、對關鍵詞進行分類維護

做好了以上4步，幾乎數據分析的過程算是結束了，下面就是整理整個表格，將關鍵詞根據我們上面所說的優質詞，重點優化詞，低價搶流量詞，保留詞進行分類，用于后面的優化策略。