象限 [两万关键词的大数据分析方法,四象限确定优化方向]

我们知道，将一个关键词从问题表征分析到根源幵细化到可操作层面是非常耗费时间的。那么，如果拥有成千上万个关键词，这是否会发成一个噩梦般得工作呢。

值得庆并的是，我们还是有些方法可以躲过那样的悲剧的，下面我们逐步来介绍。

首先，先把关键词按有转化和无转化分成2大类，首先看有转化的关键词：

我们将有转化的关键词放到转化量（横轴）和cpa（纵轴）的散点图里面去，如上图。并用有转化关键词的平均转化量和平均cpa作为分界线，将关键词分为4个象限：

右上角象限的关键词cpa高并且转化量大，广告主通过购买这些关键词争夺客户，相互竞价造成cpa居高不下，广告主很难靠这些词盈利。我们把这个象限叫做“畅销词”。常见的畅销词是“游戏”这样的通用词。

右下角象限的关键词cpa低并且转化量大，这些词是真正的盈利来源，广告主希望这样的词越多越好，可以用来平均畅销词的高昂成本。我们把这个象限叫做“金牛词”。常见的金牛词和广告主的业务高度相关，例如“单机游戏”，另外知名度高的品牌词也可能成为金牛词，例如“百度游戏”。

左下角象限的关键词cpa低并且转化量小，这些词一般在总体转化量占比较低，不会超过20%，但关键词数量庞大，管理难度和管理成本较高。我们把这个象限叫做“长尾词”。常见的长尾词字数比较多，类似“2010年网页游戏”。

左上角象限关键词的cpa高并且转化量小，这些词让广告主如坐针毡，看着广告预算花出去也没效果，希望能分析出这些词的问题，幵陈低损失。我们把这个象限叫做“问题词”。问题词本身没什么规律可言，要么是相关性差，例如“手机游戏”不百度游戏，要么就是在推广环节中出现了各种问题。

我们之所以分出这4个象限，是为了将有相同优化方向的词放到一起分析，这样做的好处是降低分析难度。