百度统计工具,站长统计和百度统计哪个好？

　　两者都可以百度统计工具，建议使用站长统计：　　

1、百度统计不是想简单做一个数据统计工具，而是想成为一个流量分析和优化工具。　　

2、CNZZ是第一代以PV为统计单一的统计工具，目前有很强大的用户习惯和用户基础，需求是可以抓住的，关键是怎么看市场的一个爆破点。　　

3、CNZZ好像处于第一代的冷兵器时代，已经磨的很锋利了，就待杀敌陷阵。而百度统计就是一把手枪，一直不断的升级，再配上百度输送的子弹，后续力量是非常强大的数据分析工具。　　

4、两个统计的跟踪技术不同，一种是基于cookie，另一种是基于IP+用户代理，两种各有好坏。基于cookie方式是依赖于浏览器设置的cookie，这种可以排除蜘蛛程序等的来源点击量。而IP+用户代理的方式，一般是分析日志文件来获取数据，但无法排除蜘蛛等程序点击量，通常会比基于cookie的跟踪方式获取的流量数据更高。

百度竞价要怎么进行数据分析？

今天我们就分别从账户、网站、咨询三大环节来讨论一下收集什么数据、怎么进行数据分析。

1 账户层级账户层级的数据分析可以概括为五个环节六个维度四个方法。

五个环节

其实不管是账户、计划、单元还是关键词都可以分为这五个环节来进行对比的。比如以时间为维度，按日、周、月或者年度数据进行同比或者环比的分析，发现哪个层级出现问题再找出对应的解决办法。

另外再推荐一个方法，就是把层级的数据扩散 。

展现量：预算、时段、地域、关键词数量、匹配模式、搜索指数、出价等

点击量：创意、排名、出价、质量度

访问量：网站速度

咨询量：网站速度、用户体验、咨询电话入口

订单量：咨询话术、口碑、负面、品牌、产品

六个维度

考核推广效果的标准是什么？CPA和订单量。那营销的目的是什么？以最少的投入获得最大的订单量。预算和订单量，可以从六个维度来进行预估和分析。

投放在哪个平台（百度、360、搜狗、神马…），每个平台预算多少？

投放在哪个地域（全国还是部分地区），每个地域预算多少？

投放在哪个终端（PC还是移动），每个终端预算占比多少？

投放在哪个时段，每个时段预算多少？

投放在哪个产品（主要产品和辅助产品），每个产品预算多少？

投放在哪些词上（品牌词、通用词、产品词、竞品词、人群词），每种词预算多少？

通过获取各个纬度的数据进行对比分析，就可以找出重点，把费用和精力放在主要的纬度上。

四个方法：

趋势分析法

主要是按时间周期对各层级数据的波动幅度进行分析得出行业在不同时间段的规律，比如淡旺季，比如早晚流量趋势等

比重分析法

主要是计算各纬度的数据占比，如地域占比，PC端占比快速掌握公司的核心推广产品、渠道、以及地域等

二八分析法

这里主要是对关键词分析。例如消费或者转化占比80%的词，需要用80%的精力来关注，进行重点监控。

四象限分析法

高消费高转化：重点监控，降低CPC；高消费低转化：增加转化，不行就暂停删除

低消费高转化：增加流量曝光，提价，拓宽匹配模式等

低消费低转化：增加消费，增加转化，精力暂时放后

2 网站层级网页的各纬度数据包括页面加载速度、用户体验以及咨询工具等的好坏直接影响到页面转化率，所以我们要通过这些数据来验证是不是因为网页的问题导致推广效果出现波动。今天主要介绍一下利用百度统计的热力图和事件分析工具来优化网页设计。

以颜色变化展现访客在页面上的点击分布情况

展现访客对页面上的链接点击的次数

通过热力图和页面点击图的设置，就可以查看该区域点击的来源信息，可以通过来源类型、搜索引擎、搜索词、地域、浏览器、推广关键词等多个维度查看，然后根据分析到的结果对页面进行优化设计。

事件转化

从前期的搭建账户，关键词选择到后期的创意撰写页面引导，我们最终的目的，不过也就是吸引访客点击咨询，从而留下线索甚至成交。那么把各类咨询入口设为事件分析的目标就显得尤为重要。咨询入口的样式布局以及弹窗跳出的时间和频率不同，都会影响到访客事件点击的数据不同，我们可以根据不同的分析情况进行有针对性的优化。

3 咨询层级竞价员和客服，有时候就像冤家，经常互掐。出现问题也会彼此推脱，要么说推广效果不好，要么说是咨询转化能力太差。到底谁胜一筹，一切要以数据说话。

考核客服的标准，就是套电率/套电量以及预约/订单量。套电量和订单量会随着竞价流量的变化而变化，但是关于转化率的问题两个部门确实相互影响相互制约。对于客服部门来说，话术，心态和流程是重要的三个环节。关于咨询的数据分析就是查看各个咨询人员的转化数据情况是否有波动，咨询数据是否分配合理，对话的数量和质量，以及一些细小环节数据，比如漏接率，邀请率，接线反应时间，回访的频率等。

作为竞价推广的重要因素，账户、网站、咨询，每一个节点都需要进行严密的数据分析。先明确分析的目的，然后收集并整理好数据材料进行分析找出问题所在，才是数据分析正确的打开方式。

不以数据说话的扯皮就是耍流氓，不以转化为目的的优化都是耍流氓，不以点赞转发为目的的阅读都是耍流氓。

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