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无论是竞价推广SEM还是今日头条信息流广告,都需要做好竞对分析

时间:2020-10-7 18:42:22 来源:名言网 

网络营销,最受广告主们欢迎的就是竞价推广(SEM)和信息流广告,但无论广告主们选择哪种营销方式,都需要学会做好竞争对手分析。

竞争对手分析,是个系统的工程,涉及到 账户、网站、客服、产品 等,今天和大家聊聊对竞争对手的账户分析。平时的分析,主要集中推广时间,地域,创意的编写,计划的设置,着陆页等。而今天要分析的是,竞争对手的推广策略。

竞争对手的推广策略,并不像推广时间,地域等能够直观的分析出来,需要借助一些数据或者是工具来进行分析,用到的工具就是 百度后台里的竞争对手分析。

图一是最近6天的移动端的数据报告,需要注意的是,如果只选择某个省,数据不一定会显示出来,要选择全部地域。因为能够确定竞争对手的主要推广地域,所以不用担心数据出现偏差。

(图一)

可以看出,在排名上,竞争对手完全碾压自己,平均排名值是越低越好。在展现份额上,两者势均力敌,并没有明显的特征能够说明某一方占据优势。不过在23号,竞争对手的展现份额,达到了顶峰,估计是中秋节前一天,加大推广,增加预约,然后利用假期到店成交。

现在需要分析的问题有2个:

1. 竞争对手的排名非常稳定,主推了哪些词。

2. 竞争对手展现份额出现较大波动,排名依旧稳定,使用的是什么策略。

首先来看,为什么展现份额会出现较大波动。

以自己账户最近6天的展现量和展现份额为例

(图二)

最近6天的展现量比较平稳,和展现份额的起伏波动形成明显对比。可以看出,账户展现量的多少,和展现份额是没有直接联系的。因此我们不能简单的就凭展现份额的增加,就说账户的展现量也随之增加。

在自己账户稳定的情况下,展现份额出现波动,除了市场的因素外,还要考虑同行是否增加了推广力度。

(图三)

这是9月份的行业内重点关键词的搜索指数,在18-23号之间,呈现出明显的增长趋势,也就是说整个市场的流量是有的。搜索指数在增加,而展现份额出现变化,说明同行在这段时间内加大了推广。大家在平时的工作中,也可以主要竞争对手的展现份额用图三样式做出来,方便对比查看。

(图四)

图四的对比图,变化趋势非常明显。再看看图一,变化趋势毫无规律可循。当然我们还是能够 通过某一天的展现份额变化,发现端倪。

竞争对手23号的展现份额发生了明显变化,达到了100%,说明对手做出了一些调整。

24号是中秋节,竞争对手在23号加大了推广,目的就是希望能在节前争取到更多的资源和订单,毕竟假期还是有很多人会来到访。

竞争对手在排名比较稳定的情况下,23号展现份额猛增,是做了哪方面的调整?存在以下两种情况:

1. 放宽关键词的匹配模式。

2. 提高关键词的出价。

图一中,竞争对手的关键词排名有波动情况,这并不是降低了排名,而是其他同行提高了出价。判断排名是否稳定,还需要我们在平时的工作中 做好对竞争对手的关键词排名监控。

对关键词排名监控同时,要关注 关键词的匹配模式。一般情况下,出价越高,匹配越窄,达到完全匹配的目的,避免垃圾词造成浪费。我们可以通过搜索关键词和通配符里的匹配度,来判断关键词的匹配模式。

那竞争对手做了哪些词,用的是哪种匹配模式?

竞争对手的A关键词排名靠前,且稳定。当我们搜和A相近的B关键词的时候,出现的是A关键词,可以判断A关键词的匹配模式是短语,当然也有可能是广泛了。所以竞争对手的关键词有可能采取的是高价+宽匹配的模式,具体是哪种,就需要看关键词和通配符里的匹配度来判断了。

另外同一关键词在不同计划,匹配设置是不一样的,这就需要 观察关键词监控链接。宽匹配一般是和低出价相组合的,但是在价高量少的情况下,高价+宽匹配,也是个不错的选择。只不过要做好否词,而且找到合适的出价范围和匹配模式,毕竟短语同义和短语核心,效果天壤之别。

了解了竞争对手的关键词匹配之后,再来看选词策略。

价格词,疑问词,培训词等,毫无疑问都是要有的,也是重点推广的。这里的选词,不是指关键词的分类,而是指某一类词里面,选取了意向度高的词推广。

例如,有三个关视频号申请入口键词:哪里学蛋糕?哪里学做蛋糕?哪里有蛋糕培训?这三个都属于疑问词,区别就在于里面的动词,学,学做,培训。从意向度上来说,肯定是培训是最好的了,所以保证排名,是必须的。学和学做类的词,做的少,排名也没怎么抢。

在找到竞争对手的选词方向之后,我所要做的,就是把竞争对手没有做的关键词用来抢排名,根据转化效果再来调整。不用怀疑,有一些词,很多同行都有,也没有抢排名。

在做竞争对手分析的时候,希望数据越多越好。但是实际情况是,我们能掌握的数据就那么一点点,而且还是模糊的。这就需要我们通过有限的数据,结合工作中的实际情况,来判断对手的推广策略等。

另外,做竞争对手分析,是一个长期的过程。特别是在没有固定规律可循的情况下,更加需要我们留心数据中的某一个明显变化,找到变化的原因。