所有的SEM账户基本上都符合二八甚至一九分布规律。就是说一般会有10%左右的词给你带来90%的流量和90%的转化收入。这个规律有助于我们对关键词进行聚焦，搞好这些最能带来流量的关键词就等于抓住了重点部分。把这部分词跟马上要提到的四象限模型结合起来，你的优化目标就瞬间清晰了很多。
四象限分析法
四象限分析法大家肯定都听说过，这是互联网营销分析中很常用的方法。用于通过两个维度对事物进行区隔。在SEM关键词的宏观研究场景下，这是一个非常好用的分析法，它的优点在于，通俗易懂又很有帮助。缺点在于它本来是帮助你进行宏观把握的，但是为了了解这四个象限背后到底发生了什么，你又不得不进入到微观的词的细节之中去。尽管如此，这个方法对你快速了解哪些关键词不够好还是很有作用的，值得一试。
转化分解分析法
转化分解是最容易操作，但又最容易产生误导的方法。我们把整个SEM账户或者账户中的计划、单元等按照曝光 -> 点击 -> 流量 -> 咨询 -> 有效咨询 -> 注册 -> 购买类似的过程来做每一个转化步骤，从而快速定位哪里出现了问题。
也是因为这个方法，我们会发现很多竞价推广效果不好的根本原因，不在于竞价本身，而是在着陆页和咨询客服的环节出了问题。所以，我们埋头调整账户根本就是在做无用功。
这是每一个做SEM分析和优化的朋友必然会采用的方法。但从操作上看，要避免一个问题。转化漏斗模型需要全流程的精确数据，但这些数据很难全部准确的获取。尤其是对于需要一定转化周期的行业，例如金融、培训、医疗，消费者有相当长的决策周期。
因此，我们能够比较实时统计的转化要回退到“有效咨询”这个层级。为了解决这个问题，我们的ROI计算很多时候就从：投放费用 -> 最终收入转变为：投放费用 -> 当日最靠后的转化。
核心词的互动度分析
这个方法你首先需要把不同的核心词放在不同的单元——即将所有的关键词按照词根进行细分。但这是理想状况，一般情况下，同一个词根有可能散落在不同单元。
没关系，我们有Excel，利用Excel的表格工具，再利用“文本筛选 -> 包含 ”，可以轻松把相关的词根筛选出来，如下图所示。例如，我想找到词根为“在职”的核心词，在“文本筛选 -> 包含 ”中输入“在职”，然后新建一列“核心词1：在职”，把所有筛选出来的结果对应的C列，填入“在职”。
然后，利用数据透视表，你可以将所有的关键词按照其对应的核心词（词根）的表现进行汇总。
把每一类核心词的总体表现提取出来，你得到一个核心词表现列表，现在你能看到不同的词根在最终效果上的表现有很显著的差异。
关键词之间关联分析方法
这个方法属于attribution（归因）的范畴。最重要的应用领域是查看品牌词的搜索本质上是来源于哪些其他词的搜索。
有很多不知名的品牌，在SEM投放初期，不得已需要扩大流量范围，投放通用词、竞品词、人群词等，目的一方面是为了引流，另一方面是为了扩大品牌的曝光，为未来用户的转化做准备。随着时间的推移，开始有人搜索品牌词，你一定想知道，这些品牌词的搜索，最初是由哪些通用词带来的流量，这些流量看到了品牌之后留下了印象，之后才会再搜索你的品牌的。
为了能够实现这一点，我们需要配置我们的监测工具。以Google Analytics为例，为了查看关键词的归因，在设置上有两个前提条件：
1. 网站需要设置一个目标，设置地点如下图。
2. 对关键词要使用utm的link tag进行准确追踪。
3. 相关的数据报告则在GA的“转化->多渠道路径->热门转化路径”中可以看到，但请注意一定要选择如下图红框中的“关键词”那一项。
利用GA或者其他有类似功能的工具，你可以看到同一个人搜索关键词之间的先后关联——所有的“索”字开头的，都是品牌词带来的流量，它之前的那个词，是投放的通用词。在这个表中，某些通用词投放，在之后带来了对品牌词的搜索。因此，你的关键词优化策略，就从仅仅看品牌词的转化，变为不仅看转化，还应该看它们能够带来多少品牌词的搜索。
