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            1. 百度競價推廣有訪問但沒咨詢怎么回事?

              小Y 0

              許多遇到過投放了一天百度競價廣告,花了不少錢,也有IP流量進來訪問網站,就是沒有轉化咨詢,這是怎么回事?搞到成本一直都降不下來。

              百度競價推廣有訪問但沒咨詢怎么回事?

              出現這樣的情況通常是2B業務或者是高客單價、長購買周期的產品比較常見。

              因為相比快消品用戶的沖動性、快速決策性的購買行為,在這些業務產品中,占比極低??蛻艚灰讱v程中存在著幾個鏈路階段會更顯著:

              漫長的無意識階段、認知、興趣、偏好、購買,之后又進入了新的采購循環,即“考慮”、“偏好”。

              以餐飲加盟連鎖品牌,以下稱之為A餐飲,作為案例對以上問題進行分析。首先是對它的百度競價賬戶進行排查。選取3個月內無咨詢的日期與其他有咨詢的日期各項維度數據進行對比。

              1.展現環節

              1.各個維度,地域、時段、關鍵詞與其他有咨詢量的日期展現對比無差異;

              2.提取帳戶TOP詞消費排序對,相同關鍵詞消費一致,搜索詞也基本正常;

              3.投放地域全部是開展加盟的城市,不存在投放地域無法進行加盟的問題;

              展現結果中A餐飲與其他競爭對手創意內容雷同,點擊進去A餐飲網站的人群與競爭對手,主觀上可視為同一類人。

              二.用戶行為

              一般在競價賬戶端不能發現的業務問題,常常會導致大多優化師束手無策。

              這往往是因為企業自身數據化建設道路仍處于早期,數據采集缺失或統計混亂,分析工具運用能力、行業經驗有限所致。

              我接觸過很多公司,尤其是傳統公司。對于數據的統計往往過于簡單,以至于在實際的業務開展中,無數據分析支撐,依靠“拍腦袋”決策。

              比如A餐飲的案例在百度競價賬戶中,未真正定位到業務問題的關鍵點時。通過廣告投放后端的用戶行為數據標準化采集和有效數據管理,多維度、多指標交叉分析便能夠挖掘到真實的問題根源所在。

              選取3個月內通過百度競價當日訪問未咨詢的用戶,在未來各間隔天數內咨詢量分布。

              這些百度競價的新增訪問用戶未在當日咨詢,在之后的第2天,3天,N天,各自產生咨詢行為的用戶有多少。2B業務或高客單價、長購買周期的產品,在訪問、到咨詢、再到成交的行為周期會較長。所以要判斷這些當日訪問未咨詢的用戶,是否會在未來某個時間點,產生咨詢、或購買行為。

              如圖例中顯示,1號訪問未咨詢新增用戶,在間隔2天后再次訪問產生咨詢,2號訪問未咨詢新增用戶,在隔天再次訪問產生咨詢,那么我們可以計算出,在隔天產生咨詢的用戶量有1,在隔2天產生咨詢用戶量也為1,以此類推。

              案例中計算出的數據是,3個月當天訪問未咨詢的用戶,在隔4天再次訪問進行咨詢的用戶量最多,隔7天之后再次訪問咨詢的用戶量開始遞減,在第15天后逐漸趨于0。說明A餐飲項目加盟業務,客戶從瀏覽到咨詢行為的周期約為15天,部分用戶會再次訪問并進行咨詢。

              這些咨詢訪問來源,有大比重是通過其他來源方式進入網站產生的,比如SEO、Direct等。

              這就可以很的好解釋文章開頭提到的為什么一天當中有很多訪問的用戶進來,卻沒有任何咨詢。

              是因為部分用戶延遲咨詢,再次產生行為被記錄到了其他渠道上,間接的拉高競價單個咨詢成本。

              對于餐飲加盟類業務,因為接觸這類行業有限,所以我也并不是很清楚這個成本是高還是低。

              三.點擊環節

              1.通過網站日志返回狀態碼查詢A餐飲網站98%為200,抵達率89%,點擊訪問不存在無法訪問、頁面打不開等情況。

              2.頁面停留時間3分鐘、跳出率22%,同樣與其他有咨詢量的日期數據無差異。進一步將關鍵詞、搜索詞匹配度問題排除在外。

              需要注意的一個點是頁面停留時間、跳出率為平均值,要確認下它們在各個分段,如某一天、某一周有極值(高于或低于平日很多)影響平均值。

              惡意點擊,看一個指標,點擊/UV的比約為1.22,只要不超過1.5,惡意點擊情況都可以排除。

              關于IP地址排查,用IP來定位用戶位置,最多得到的是一個大概位置,源于IP地理信息庫的不準確。

              如果用戶使用代理服務器,服務器看到的是代理服務器的IP,服務器得到的是代理的位置信息,而不是用戶的位置信息。上面提到過,客戶交易的歷程過長的業務產品,即便發現某些IP經常來訪,未轉化,也不能完全判斷對方是無效用戶訪問。

              所以這個功能,除了對公司內部同事,防誤點外,對解決上面的問題實際可操作性空間不大。甚至有的時候,會造成越排除、轉化量越少的現象。

              四.其他增長點

              從流失角度看,再次訪問產生咨詢的用戶量僅占3個月當天訪問未咨詢的用戶總量的5%,這其中仍有95%用戶因為這樣那樣原因未再次訪問、咨詢。

              是否可以重新定義分析點?這95%的用戶為什么沒有再次訪問,以及那些再次訪問為何沒有咨詢?

              我們隨機抽取3個月內兩類人群,通過百度競價進入官網已咨詢、未咨詢的等量用戶。

              分析兩類用戶群在特定行為下(點擊餐飲單品、投資收益、加盟意向,下載白皮書等…)用戶分布。

              在未咨詢人群中,工作環境、招聘職位、職業發展等模塊的點擊分布占比要高于已咨詢類用戶群。

              可初步判斷的是通過百度競價引入的訪問用戶中包含一定數量的求職應聘者。

              企業動態、品牌月刊、市場活動以及媒體報道,也是未咨詢用戶相對已咨詢用戶更加關注的模塊。

              進而可以斷定的是百度競價引入訪問用戶中還包含了一部分的行業調查者、以及競爭對手。

              根據數據占比情況還可大致計算出,通過百度競價引入訪問用戶中求職應聘者,行業調查者、以及競爭對手用戶量約占該渠道訪問用戶的68%,真實具有需求的用戶,約為32%。

              如何提升網站轉化率,降低獲客成本?

              1.如何避免這68%無效的用戶產生過多付費點擊進入網站,降低獲客成本?

              通過對日常全渠道引入的訪問用戶,基于用戶行為特征(數據指標:/量),觀察不同特征下的咨詢轉化率,找出低咨詢率特征,基于這些特征建立排除人群規則。

              如通過對全渠道訪問用戶點擊行為分析用戶特征,0-2次,3-5次,5次以上等對工作環境、招聘職位、職業發展等不同點擊次數的用戶群咨詢率。篩選出具備低咨詢特征維度的人群,在百度競價廣告賬戶中上傳“此類用戶人群包”排出。并在不降低預算的情況下,將核心詞進行提價,保證核心詞全天在線且保持TOP3高位。

              這樣做的目的,是可以在一天中最大化對百度端具備需求的流量進行搶量,避免因展現時段/預算不足、排位不夠、延遲咨詢等問題,導致一天中無咨詢成本波動大。

              2.是否可以提升需求用戶,在當日產生咨詢行為的比例,防止這部分用戶流失?

              基于用戶行為特征(數據指標:/量),觀察不同特征下的咨詢轉化率,找出高咨詢特征(下載3-5次餐飲投資白皮書)。同時觀察對咨詢影響較明顯的特征維度,如百度競價接受彈窗3-5次的訪客,當日咨詢率高于接受彈窗0-2次、5次以上等的訪客當日咨詢率。

              最后以此分析的結果對“下載3-5次餐飲投資白皮書”的用戶進行分群,并對網站彈框次數進行相應的調整。

              3.再次訪問并產生咨詢的用戶占整體用戶量的比例約為5%,是否有辦法可以再次覆蓋到這部分用戶,進行召回,提升延遲咨詢轉化率?

              各類獨立、媒體方DSP,雖在獲客、拉新、ROI等效果較弱,但在重定向及召回策略上具備良好的轉化效果。針對“下載3-5次餐飲投資白皮書”的用戶并在當日未產生咨詢的用戶,利用動態創意形式進行召回,以最短的路徑、時間下觸發用戶咨詢。

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