數據分析是sem競價推廣中重要一環，要說如何去學習數據分析，木辰認為只有長期進行實踐投放，在遇到問題時要善于歸納總結，因為sem營銷漏斗把每個環節緊緊相扣，所以能發現問題就能解決問題，才是學好數據分析的重點。

sem推廣數據遇到有高展現高點擊，但是無轉化的情況非常多，同時問這方面問題的學員也非常多。其實很多時候所謂的大神，真的只不過比常人更有經驗，更善于總結和舉一反三而已。就比如這個高點擊無轉化的問題，我們就應該去思考營銷漏斗各個環節的影響因素。

我們困惑的問題是“無轉化”，已知的情況是“高點擊”，也就是說我們擁有足夠的流量，但是轉化不理想。那么經分析影響轉化的主要因素如下：

1.流量質量

2.落地頁

3.產品需求

4.頁面抵達率

以上可見，影響轉化的主要因素還是跟流量質量和頁面質量有關，那么繼續往下分析。

流量質量和頁面質量的檢測方式有：

1.搜索詞報告：檢測進入網站的流量搜索目的是否符合產品需求，不符合的搜索詞添加否定詞；

2.分別找機器搜索測試品牌廣告，看創意展現是否正常，隨機點擊競價廣告能否順利進入落地頁，如有問題及時找技術人員調整，無問題則排除；

3.分析自身產品與競爭對手同類產品的差異化和競爭優勢，是否在價格，服務，需求上較落后，檢查客服聊天記錄，是否用正確的話術引導客戶轉化，如有問題及時調整，無問題則排除；

4.落地頁設計是否美觀，是否完全表達出產品特性以吸引用戶轉化，此時可嘗試更換落地頁再次測試效果，分析同行的落地頁效果加以借鑒，落地頁的測試是長期效果測試工作。

上述即為“高展現高點擊無轉化”的情況下數據分析思維，如果是一個工作經驗豐富的semer來說，無論客服溝通話術或落地頁怎么調整，關鍵詞如何優化都無法提升轉化量的情況下，就說明該產品存在客觀影響因素，比如季節性產品，周期性產品，線上潛在用戶偏少等情況。

數據分析其實不難，說到底還是對營銷漏斗的熟識，對各個環節影響因素的掌握。想學好數據分析，就要多研究賬戶，多總結出問題再加以分析，慢慢就有感覺了，就會知道什么情況下用什么數據進行分析。