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关于SEM关键词新匹配及建议

青岛网站建设2024-05-06 00:44:10【品牌策划】5人已围观

简介关键词的匹配方式,在我们的竞价工作中也是一个很重的部分,不同的匹配方式所带来的流量大小和流量都有所不同。在2019年12月4日的时候,百度更新了的新的匹配方式,名为“3+1”的匹配模式,依次为精确匹配

关键词的关于M关匹配方式,在我们的键词建议竞价工作中也是一个很重的部分,不同的新匹匹配方式所带来的流量大小和流量都有所不同。在2019年12月4日的配及时候,百度更新了的关于M关新的匹配方式,名为“3+1”的键词建议匹配模式,依次为精确匹配、新匹短语匹配、配及智能匹配-核心词、关于M关智能匹配。键词建议

有些朋友可能对新匹配的新匹方式了解的还不够仔细,现在就和大家一起来了解一下新匹配方式:新匹配方式与以往有哪些不同呢?以及在我们的配及实际操作中要注意什么呢?

关于SEM关键词新匹配及建议

改变1

原来精确匹配的三种表达方式(字面精确、高级精确、关于M关地域精确)变成了现在的键词建议精确匹配(字面精确+精确同义变体)

关于SEM关键词新匹配及建议

原来的精确包含和同义包含变成了现在的短语匹配。

原来的新匹核心包含变成了现在智能匹配-核心词。

原来的广泛匹配变成了现在的智能匹配。

改变2

旧版匹配方式中,拓量的模式从精确匹配到广泛匹配要经历7步,升级后的新匹配方式拓量仅需要4步,大大的提升了我们拓量的效率,使我们拓量变得更加容易。

精确匹配

定义:我们提交的关键词及关键词的同义变体,会与用户的搜索词一致。

什么是同义变体?同义变体的规则是什么?以下实例说明。

(1)空格及标点符号。关键词为“整形医院”,搜索词为“整形 医院”,则触发关键词。

(2)错别字。关键词为“常州培训班”,搜索词为“常洲培训班”,则出发关键词。

(3)书写变体。关键词为“香港迪士尼乐园”,搜索词为“香港迪斯尼乐园”,触发。

(4)顺序变化意思不变。关键词为“注射玻尿酸太阳穴多少钱”,搜索词为“太阳穴注射玻尿酸多少钱”,触发。

(5)不具意义的虚词。关键词为“圆脸画什么眉型”,搜索词为“圆脸适合画什么眉型”,触发。

(6)同义词。关键词为“如何祛除胎记”,搜索词为“怎么祛胎记”,触发。

(7)含义相同的搜索词。关键词为“玻尿酸的功效与作用”,搜索词为“玻尿酸对人的作用”,触发。

(8)唯一地理位置。关键词为“广州白云机场”,搜索词为“白云机场”,触发。

短语匹配

定义:我们提交的关键词或关键词的同义变体,会被包含在用户搜索词中,或是在意思一致的前提下,于搜索词的前中后插入或变换顺序,如系统识别出关键词的类目能包含搜索词,也能获得展现机会。

示例:

(1)包含。关键词为“瘦脸针”,搜索词为“哪里的瘦脸针比较好”,触发。

(2)插入。关键词为“瘦脸针”,搜索词为“瘦脸的针多少钱”,触发。

(3)变换顺序。关键词为“瘦脸针”,搜索词为“一针瘦脸要多少”,触发。

(4)类目包含。关键词为“瘦脸针”,搜索词为“保妥适价格”,触发。

智能匹配-核心词

定义:我们可以在提交的关键词上手动圈出核心词,该核心词及其同义变体会被包含在用户搜索词中,而关键词中除了核心词以外的部分则会以智能匹配的方式找出语义及意图相关的搜索词。

我们也可以选择此种匹配模式,但不做手动圈词,那这个关键词将会交由系统自动识别出核心词,并对核心词做前述的匹配。

示例:

(1)手动圈词。关键词为“{ 二手家具}怎么辨别值不值得买”,搜索词为“二手家具购买注意事项”,触发。

(2)系统圈词。关键词为“二手家具怎么辨别值不值得买”,系统识别核心词为{ }家具},搜索词为“家具选购不踩坑”,触发。

智能匹配

定义:我们提交的关键词,会被系统智能识别并匹配出搜索意图相关的用户搜索词。

示例:

(1)关键词为“二手家具”,会被搜索词“搬家选家具怎么样比较省钱”触发。

(2)关键词为“夏天衣服穿搭大全”,会被搜索词“今天适合穿什么衣服出门”触发。

(3)关键词为“怎么谈恋爱”,会被搜索词“一个女生不理我我怎么才能让她和我说话”触发。

解决建议

(1)在没有了解匹配方式之前,不要对账户的匹配方式做大的调整,等了解了之后,再对账户慢慢优化匹配方式。

(2)再更换了新的匹配方式之后,要多注意查看搜索词报告。及时否掉不相关的搜索词,如果有较好转化的搜索词,可以将搜索词重新建一个计划加进去,对其进行一段时间的效果跟踪测试。

(3)虽然说新版的匹配方式使得我们拓流量更加方便,但是可能流量会变的冗杂,我们在出价和匹配上依旧要遵从“高价精确,低价广泛”的原则,然后再根据实际的转化情况来调整匹配方式。

(4)在效果不好的时候,不要盲目的调整匹配方式,可能是竞争对手在变化,也可能是行业的流量在变化,也有可能是节假日的影响,一定要综合的去多维度的分析数据。

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