搜索营销行业营销实践
自定义变量 （Custom Variables）是Google Analytics 2009年10月推出的一个功能，可以用来对网站用户细分，实现的功能与自定义访客群体（Custom Visitor Segments）差不多，可以算是后者的升级版。这两天正好用到这个功能，而网上关于它的应用案例又少得可怜，这里就介绍一下具体应用过程.
为什么要使用自定义变量（Custom Variables）实现？
GA的默认报告中是不提供A类商品页面的Pages/Visit的，在Custom Variables出现之前，我能想到的只有一个办法，通过高级群体或过滤器统计该群体的Visits，然后再手动查询A类商品页面的 PageViews，相除计算得出结果，比较麻烦…
在昨天的博文中，我随意在百度上搜索了两个旅游关键词，并对展示结果稍做猜测，以此作为竞争分析的一道练习题。如博文中所说的，我已经很久没有接触国内广告客户和百度，对实情并不了解，只是和大家一起在猜测。“如果我是投放人员，首先我会通过搜索引擎提供的关键词工具来查看这两个关键词的搜索量及排名估价。以这两个关键词来说，“亚龙湾酒店”是个搜索量大的词，日均搜索量在两万以上，排在第一名至第三名的价格在5.7元至8.5元之间，而“亚龙湾金棕榈酒店”的日搜索量是9000，排在前三名的价格1.9到2.9之间。
前不久跟几个朋友再探讨大型资讯网站如何做SEO.其实不同的项目操作手法以及策略都是不一样的,具体情况具体分析了.SEO策略的好坏直接影响到不同阶段的优化效果.在这里分享一下自己的一些SEO策略以及如何执行。其实这也是老话常谈了。一、知己知彼:确定你的竞争对手,通过各种渠道收集同类网站的情报(每日流量,Alexa排名,网站内容规模,在搜索引擎收录表现,关键词排名等等) ;根据已有条件(技术,资金,人员)确定项目的可行性,然后制定具有可执行的SEO策略及可衡量的SEO指标!
最近突然想写个专题类的文章，关于如何让用户更方便快捷地在网站上寻找到他们需要的信息，当然不能脱离博客的主题——网站数据分析，所以这里主要介绍的是如何通过网站分析来优化网站，实现用户对信息的快速获取，首先介绍的是网站的信息架构。
关于信息架构，网站设计的同学才是专家，我在这里只是班门弄斧，根据大学里面阅读的信息架构类文献资料的一些残存的记忆，再加上这几天临时抱佛脚的简单温习，在这里表述一下我的一点拙见。
不少读者喜欢在文章中看到实战中的竞争例子，我就专门写一篇，不过有言在先，必须看到结尾才有意义。如果只是看过操作过程而没有理清思路，那照搬大免是不灵的。另外要提请注意的是，所有实战案例中的细节有所模糊。这是去年10月的事情，是我公司目前已经关闭的一条产品线。在这个产品的领域内，我公司只是小咖一个，比我们高一个等级的大玩家有三家，同级别的也有三四家。但在某一个较为赢利的关键词上，我们保持了第一位的排名。这个关键词其实有点敏感，踩在商标和政府法规的黄线上，所以最大的三个玩家没有投放，参与竞争的都是二线。
北美SEM自动化管理工具进军中国差不多有三年了，首先 是Efficient Frontier，接着是Ominiture SearchCenter，360i, iProspect, 据说Kenshoo今年也开发了百度接口。这些名字大致可以代表北美SEM专业服务的最高水平。同时，不少国内SEM服务公司也在积极开发自己的自动化管理工具。
首先推荐一个前两天关于谷歌退出中国的跟贴中许培培同学贴出的一个文件链接，许培培同学在这个文章中对Adwords的内容网络广告进行了相当到位的科普。尽管Google的整个中国市场的广告业务都有可能渐渐萎缩，但强大的外贸军团将继续支撑对PPC的研究和认识。以许陪陪的这个文件为例，我觉得规则性的东西，国内做PPC的同学们认识都挺深，相关的博客和讨论也越来越多，网上的知识库越来越丰富了。对我来说，今后的博文会写得更加细节一些，谈谈更多的个人经验，可能可以对于国内战友们的学习提供一些补充弹药。
到底是精确自定义展示位置好，还是使用Google提供的展示位置，还是直接使用内容网络用关键词过滤和网站排除好？我不知道答案，很可能对每个广告投放者都不同，要看自己销售的产品特点通过测试来决定。0.01的CPC，我的猜测是基于内容网络的关键词过滤条件下更容易获得些。不过这方面我没有经验，我的定位展示位置投放到了0.04美分就已经很低了，再降往往严重损失展现量，这种情况下损失展现量是很要命的一件事。
跳出率(Bounce Rate)指单页访问次数或访问者从进入（目标）页离开网站的访问次数百分比。 您可使用跳出率来衡量访问质量，高跳出率通常表示网站进入页对您的访问者不具针对性。 目标网页越有吸引力，就会有更多访问者在您的网站上停留并进行转换。 通过针对各个关键字和您所投放的各个广告来分别定制目标网页，可最大限度地降低跳出率。 目标网页应提供广告中承诺的信息和服务。
Avinash Kaushik的博客中最近更新的一篇文章——Calculate Customer Lifetime Value，里面非常详细地论述了什么是网站用户的生命周期价值（Lifetime Value，简称LTV），及为什么要使用LTV这个指标。其中主要阐述的是在SEM及网站推广的过程中不要仅关注于一次访问（Visit）中的转化率（Conversion Rates）和CPA（Cost Per Acquisition）这些指标，计算用户在网站的整个周期中创造的总价值将更具意义，用户生命周期价值对于衡量网站的推广策略非常具有参考价值。
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