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無錫網站建設是如何進行分析數據的?

來源:阿凡達建站公司作者:網站建設/SEO優化專家瀏覽:773發布日期:2022-04-13

無錫網站建設是如何進行分析數據的?首先,我們要了解什么是百度指數,百度指數是以百度海量網民行為數據為基礎的數據分析平臺,是當前互聯網乃至整個數據時代*重要的統計分析平臺之一,自發布之日便成為眾多企業營銷決策的重要依據。

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百度指數作為一款基于百度網民搜索行為的數據分析工具,一方面可以對關鍵詞搜索趨勢進行分析,另一方面可以深度挖掘輿情信息、市場需求、用戶畫像等多方面的數據特征。那么,如何利用百度指數進行數據分析呢?下面就由無錫網站建設公司為大家簡單介紹一下吧。

一、趨勢研究

關鍵詞的搜索趨勢是百度指數*核心也*基本的功能,通過搜索指數的高低可以判斷該關鍵詞(品牌詞/明星名人/熱點事件等)*近一段時間(不同地域/不同終端)的關注熱度,進而分析原因幫助決策。大體上,搜索趨勢可分為以下幾種:

1. 周期型

周期型又可分為以周、月、年為周期的趨勢變化。由于這類詞的搜索行為具有周期性,因此可以預測未來搜索趨勢或者對比歷史同期水平。例如,“快樂大本營”某周的指數高于以往是因為請了某些明星還是做了哪些宣傳?“雙11”的搜索指數今年不增反降是由于品牌認知接近飽和?

a. 如“百度指數”、“簡書”這類詞的趨勢是以周為周期的,且在周末降為波谷;“快樂大本營”“酷狗音樂”這類詞則在周末升為波峰。原因是前者多為工作性質的關鍵詞(用戶多在工作日搜索),后者多為娛樂性質的關鍵詞(用戶多在周末搜索)。

 百度指數

b. 如“搖號查詢”是以月為周期的。

c. 如雙11、春晚、租房都是以年為周期的。

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2. 突發型

突發型的關鍵詞多為一些新流行的網絡熱詞、熱點事件、近期上映的劇、電影等等,這類關鍵詞的特點是前期指數較低或指數為0(未被收錄),某個時間點突然陡增(或被自動收錄),后又迅速下降至較低水平,在趨勢圖上留下一個尖尖的波峰。這類關鍵詞我們可以通過趨勢圖判斷其熱度大小及熱點周期。

比如已經過了氣的“洪荒之力”和“藍瘦香菇”。

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3. 不定型

這類關鍵詞的搜索行為沒有明顯的規律,但指數的高低起伏間往往有著更深層次的原因(如宣傳推廣、國家政策、競品影響、時間季節、作弊等等)。

比如買房、買車。

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搜索指數不等于搜索量,但正相關于搜索量,是經過統計模型計算而來;搜不到關鍵詞的原因,可能是搜索量太低,達不到自動收錄的閾值,而且沒有人購買,或者被屏蔽;百度指數不區分字母大小寫,但區分空格。可以通過兩個關鍵詞數據相加解決這個問題。搜索趨勢還可以按關鍵詞對比,按地域對比,選擇任意時間段,選擇PC或移動端指數,研究7/30日同比/環比等;某些趨勢圖的某些波峰處會顯示字母,這是通過自動識別曲線波峰添加當天*優新聞,對波峰成因進行一定解讀。

二、競品對比

如果說搜索趨勢只是宏觀上展現關鍵詞的搜索熱度和關注度,那么競品對比分則析 可以幫助使用者更好地了解市場競爭情況。下面,我們以ofo和摩拜單車為例,來看看怎么用百度指數做競品分析。

1. 搜索趨勢

近3個月以來,ofo的搜索指數都低于摩拜單車。除了自身品牌推廣外,我私下認為沒有一個簡單易傳播的中文品牌名也是導致“ofo”的用戶搜索量較低的原因之一吧。

百度指數

百度指數可能存在該關鍵詞有指數,但其他版塊“暫無相關數據”的情況,原因可能是確實沒有數據(如新聞監測、百度知道等),或者是搜索量太小導致樣本集不夠(如地域分布、人群畫像等),或者是直接被屏蔽了。

三、營銷監測

營銷炒作也好,投放廣告也好,品牌的關注度將會直接轉化為用戶的搜索行為,進而體現在曲線的高低走勢上。百度指數的另一功能就是用來監測推廣、營銷的效果。不得不說,真有公司拿指數高低來作為KPI的衡量標準,這也難怪有人花大價錢去刷指數。

以前段時間火爆朋友圈的YSL為例,不管幕后是誰,不得不說的確是一次成功的營銷案例。從圖中可以看出,單日*高指數達到了19萬(其中移動端占比77%,移動搜索指數提升近15倍),要知道之前的單日指數也就1萬2左右,即使后來回歸正常水平,日均也是之前的2倍多。

 百度指數

四、行業分析

基于百度指數可以大體了解一個行業的發展趨勢(基于用戶的關注度)及行業內多個產品的市場競爭情況。

以直播行業為例。近一年來,視頻直播軟件層出不窮,多個產品之間可謂此消彼長,競爭激烈。在今年4-6月份有一場混亂的大戰后,各家產品在7月之后的搜索趨勢也趨于平緩和穩定。特別地,在直播行業被爆出數據造假之后,相信直播行業的發展將會更加健康和理性。

 百度指數

基于百度指數,我們可以大體了解關鍵詞的搜索熱度,進而分析關鍵詞背后所代表的產品、行業、事件等一系列搜索的用戶行為、用戶需求、用戶畫像等。然而百度指數大眾版的數據較為宏觀,搜索趨勢也僅僅是基于用戶在百度搜索框內的搜索行為,想要更深層次地了解行為背后的原因、數據變化的因素,則需要更全面的數據來源和更精細的數據統計分析。



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