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SEO和SEM有什么区别?做网站优化如何选择?

2020年09月06日 13:55

怎么区分SEM和SEO呢?

其实两者很容易区分,举个小例子,以搜索引擎百度来说,在搜索结果页有广告两个字的就是SEM推广,剩下的基本都是SEO优化。



一.seo和sem定义

seo的英文全称是Search Engine Optimization,翻译成中文就是搜索引擎优化。

即在了解搜索引擎对自然排名的机制的影响情况下,对所需建设的网站本身的站内内容,包括名称,关键字,简介,代码,图文等方面的优化,以及对站外链接等的调整优化,从而提升网站在相关搜索引擎当中的自然排名,获取更多的流量,将自身推广。

sem的英文全称是Searc Engine Marketing,翻译成中文就是搜索引擎营销。

是指在搜索引擎上付费推广,提高网站流量的一种网络营销方式。

sem包括了seo,ppc(Pay Per Click),以及付费登录等多种形式。

二.seo和sem的区别

随着互联网的飞速发展,各种各样的网站越来越多,而一个网站要想被更多人知道认可,就必须要进行优化和推广。

接下来,我从四个方面来讲一下SEM和SEO在网站优化的不同。

1.见效时间

SEM网站竞价排名是根据价格来定的,价格越高排名也高。竞价见效时间很快,只要网站上线,并且在相应搜索引擎设置好关键词,价格出的合理,就能达到立竿见影的效果

SEO优化是最需要时间的,即使竞争小的关键词或者长尾词,可能也要几个星期才可以有排名,如果是竞争激烈,抢手的的关键词可能需要好几个也才见效。

2.成本费用

SEM是付费推广,肯砸钱,就有效果,一般收费都是按照点击量来的,竞争相当激烈的,一些热门的词有可能一天就要烧掉几百甚至上千,一旦不花钱,就没有任何排名。

SEO主要是依靠人工来优化的,一次性收费,一般都是根据不同关键词,以年为单位付费,成本相对SEM低很多。

3.用户精准度

SEO主要根据用户需求,百度算法,去对网站调整优化,让网站更加符合搜索引擎的推荐机制,更能解决用户需求,更受用户用户喜欢,自然提升搜索排名。

SEM它是是属于付费的一种流量形式,相比SEO有一点不好,它带来的流量都不够精准,跳出率比较高。

4.排名适应性

SEM一般都是专门针对某一个或多个搜索引擎来进行付费点击,其排名不适用于其他平台,不具备移植性。

SEO与SEM不同,不同搜索引擎的排名算法虽然有点差异,但其原理基本是相同的,网站在各搜索引擎的排名可能会出现一些变化,但总体排名却不会有很大差异。

要想做好一个网站,是选择做SEM付费广告还是SEO优化,主要还是根据经营网站的现状来决定。

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2020年07月17日 10:04

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2020年04月30日 17:50

胖鲸专访:从数据基建到营销激活,品牌数字化增长新路径

导言:伴随品牌增长发力点从流量运营转向消费者运营,以及平台数据的进一步开放,品牌要做的是从底层基建到营销激活的全面升级,这意味着一系列关键的决策,包括:如何科学确立数据战略?如何更有效的搭建数据营销生态圈?如何让数据更好的赋能品牌数字营销全链路?如何评估数据营销咨询服务商是否能够胜任品牌数据营销转型合作伙伴?伴随品牌增长发力点从流量运营转向消费者运营,以及平台数据的进一步开放,品牌要做的是从底层基建到营销激活的全面升级,这意味着一系列关键的决策,包括:如何科学确立数据战略?如何更有效的搭建数据营销生态圈?如何让数据更好的赋能品牌数字营销全链路?如何评估数据营销咨询服务商是否能够胜任品牌数据营销转型合作伙伴?为了回答以上问题,胖鲸找到头部国际数字营销咨询服务商安客诚,邀请安客诚中国区董事总经理NancySong、合作伙伴Kinesso中国首席执行官JonathanBeh以及合作多年的某知名跨国美妆集团数据营销总监,围绕品牌数据营销的进化、品牌数据营销生态的构建与赋能、数据营销咨询服务商的创新展开了深度对话。如下为采访整理稿:专访:安客诚中国区董事总经理NancySong(文中简称“Nancy”),Kinesso中国首席执行官JonathanBeh(文中简称“Jonathan”)一、迭代:品牌数据营销的演进媒介与渠道的裂变与创新让消费者触点不断更新并且日益复杂,每个触点所沉淀的数据在营销的各个环节散落在不同的地方。随着平台数据从封闭到开放,品牌方能够收集与利用的数据更加丰富,这推动了数据营销的转型。1、媒介投放:从数字营销到全渠道营销媒介投放经历了从数字营销(digitalmarketing)到Omni-channelmarketing(全渠道营销)的迭代。第一阶段,在十多年前的数字化时代,BAT刚刚开始建立DSP,企业要用到数据来做广告投放,就只能买BAT的媒体资源;第二阶段,阿里、京东开始更加关注自身的品牌化,开始开放数据。企业可以用他们的媒体资源,也可以在整个媒体生态中来投放;第三阶段,阿里、京东数据更加开放,企业可以将自身第一方数据与平台数据融合,整合一方、二方、三方数据建立数据管理平台,这时品牌能够真正实现全渠道营销。在此过程中,平台的数据开放性起到了关键的推动作用。Jonathan提出一个有趣的比喻:“我们可以把平台理解成一个小朋友,数据是他们的玩具。在十年前,小朋友的玩具只能自己玩,也只能在自家的游乐场玩;近两年,小朋友逐渐开放了他们的玩具,与其他小朋友一起玩;现在,小朋友同意把玩具让别人带回家玩。而当数据营销进入全渠道时代,品牌数据营销也从Precision(精准)阶段,进入了预测(Prediction)阶段。”2、客户数据管理:从单一线下数据到建立数据生态数据来源的逐渐丰富与多元,也推动CRM(CustomerRelationshipManagement,客户关系管理)从依托线下数据到整合三方数据的升级。[i]在第一阶段,CRM依靠线下数据展开,如:从柜台填写客户资料卡、柜台的POS机刷卡留下的数据、路边收发小样获取的联系方式等。在此阶段,CRM以现有顾客的复购及激活为核心。例如,安客诚帮助某高奢美妆品牌,针对曾经购买彩妆的顾客,通过模型进行聚类分析后,定制了不同的复购路径,帮助品牌实现了品类和会员的升级。第二阶段,线上数据纳入CRM系统,包括线上店铺的数据、微博微信等社交媒体的数据。依托于平台开放的数据工具,如阿里数据银行、策略中心等,安客诚可帮助品牌基于现有顾客画像,扩展潜客范围,向天猫店铺导流并推动转化,并对未成交潜客进行重定向召回。第三阶段,通过一方、二方、三方数据的融合,品牌可以真正做到以数据驱动营销。安客诚助力某知名护肤品牌,基于现有的一方数据在媒介平台上进行重新定向、相似人群拓展、标签筛选,有效推动了销售增长。也有实践来自于将品牌一方数据与三方数据的安全匹配后,得到更准确的消费者人群画像,从而可以定制优化的营销场景。例如,某高端洋酒品牌曾定位其目标人群为精英男士,而安客诚通过与第三方数据匹配后发现,家庭主妇也是该品牌的核心购买人群,并且偏好在电商平台大促期间进行购买。因此,该品牌调整了其沟通策略与电商策略。以用户为中心整合三方数据面对全新的数据营销环境,Nancy提到:“品牌需要依靠技术与数据的赋能,以用户为中心,做到高度相关与即时响应。这意味着,使消费者与品牌接触的过程变得更流畅,使消费者购买转化过程变得更简单。而安客诚做的所有工作,都是依靠数据与技术,围绕找到正确的人、在合适的渠道、给他们推荐高度匹配的内容与产品、推动转化来展开。”二、共建:全渠道数据营销生态品牌完成数据营销的进化与升级,实现全链路运营与线上线下的融合,需要一方数据与三方数据的识别与融合,让不同来源的数据之间形成匹配的关系。这依赖于数据营销生态的建构,需要品牌方、平台方、数据营销咨询服务商基于各自的职能与责任,有意愿贡献行业,在保证安全的前提下,推动数据融合,为生态共建贡献力量。1、品牌方:制定明确的数据战略并持续引领与贡献行业1)做创新引领者并持续贡献行业品牌方是为平台方、数据方、数据营销服务商提供创新落地的土壤。如来自品牌方的采访嘉宾所说:“任何数据与技术,都需要结合品牌与产品的营销实践创新,才可能得以落地,并检验效果。同时,不论技术如何变化,品牌方中最重要的价值始终是与营销的本质一致的--以保护消费者数据安全为前提,为市场提供有价值的产品与服务。”同时,当下行业中领先品牌或者集团已经在考虑,成为搭建数据生态系统的一份子,建立一个中立的数据生态,将自己的数据和合作的伙伴的数据整合在一起。例如,在超市售卖产品的品牌,可以建立一个包含自有品牌、产品数据和沃尔玛、屈臣氏等卖场数据的数据生态。在整合数据的基础上,通过数据分析、建模、聚类分析,挖掘品牌在卖场中更有效的营销方式,从而更有效的促进销售转化。2)科学制定数据战略,合理分配资源首先,品牌要清晰界定一方、二方、三方数据,而不是笼统提大数据的概念。然后根据预算和商业预期,合理分配品牌将在每一方数据上的投入。例如,初创品牌,没有太多的一方数据,他们依托于平台而生,需要依靠第二方数据来累积一方数据,因此,这类品牌的发力点就在平台,应该将90%的精力放在二方数据识别、获取与管理上。对于成熟品牌来说,Jonathan强调:“想要玩转三方数据,首先要做好第一方数据的收集和管理。如果连第一方数据的收集都没有做好,就去盲目纳入更多的数据源,到最后给数据的识别和使用增加许多挑战,甚至可能会导致项目的失败,对企业人力和财力都是一种浪费。盲目追求大数据,是做不好的。建议品牌就算没有其他平台数据来对接第一方数据,也要先把自己的CRM数据做好。”2、平台方:围绕行业增长,联动多方,打造一体化合作机制平台方在生态中的关键角色是建构有效合作机制来链接生态领域中的多方利益相关者,在此基础上通过数据与技术帮助品牌方实现业务目标。在《Grow2.0品牌数字化增长白皮书》中,阿里巴巴资深数据技术专家万家华提到:“阿里巴巴数据中台在‘大中台、小前台’的组织变革下快速发展,在统一技术体系、统一模型规范的基础上打通全域数据,实现阿里经济体内数据的采、建、管、用。在与行业、商家/品牌的紧密联动下,形成了DigitalHub(全域数据中心)的组织形式,帮助品牌/商家加速数字化转型、沉淀用户资产与达成营收目标。”DigitalHub的整体策略是围绕行业侧的业务战略规划,联动行业运营、分析师、生态合作伙伴,通过多方联动助力业务价值达成。在行业侧,通过业务目标整合集团内外(搜索、推荐、妈妈等二方及商家)资源,借助公私域实现应用落地;在分析师侧,基于业务目标进行KPI拆解,围绕重点专项进行深度剖析和策略输出;数据中台侧:将数据+算法+产品能力进行整合输出,通过对业务目标和问题的拆解,形成端到端的数据解决方案。例如,DigitalHub联合母婴行业利用阿里的核心数据资产统一了母婴行业的育龄标签,在双11前站用户运营过程,利用统一的育龄标签,细化母婴行业策略人群,发掘潜客人群,帮助品牌/品类精准发掘全域高潜用户,在运营阵地中实现了数字化驱动业务用户增长、行业GMV的闭环(新客转化-->次新客/老客复购-->场景化运营)。3、数据营销咨询服务商:以出色数据治理能力保障数据安全数据治理对于数据生态圈尤为重要。从品牌方立场出发,某集团数据营销总监提出:“保护消费者数据是品牌数据营销的基础,而数据营销咨询服务商的工作是将数据变为信息,数据是中立的,而信息带有主观成分,因此数据营销咨询服务商必须有能力做到透明与中立。”从数据营销服务商立场出发,Nancy认为:“品牌在开展数据营销业务时非常谨慎,数据营销代理商对于数据合规使用,合法收集数据并合法使用数据,以提升消费者与品牌数据的安全性,是赢得品牌方信任的基础。”作为一家拥有50多年专业数据服务历史的公司,安客诚始终在数据安全方面保持全球领先的位置。安客诚针对数据管理全流程设立了完善的治理体系。安客诚从2017年起,每年通过国家信息安全等级保护3级评估,并获得MLPSLevel3和ISO27001认证证书。安客诚从2009年开始,投资了近亿元,建设了符合Tier3国际标准的安客诚中国数据中心,为保证中国客户数据在本地存储,处理和分析,提供了一个安全的高标准机房环境。三、升级:营销数据代理商的转型与创新在《BrandPartner品牌拍档20|50》的研究中,我们发现在所有类型的营销服务商中,头部数据营销服务商与品牌主的关系是最为稳定和持久的。当谈及关于品牌主应该如何选择数据营销代理商时,某集团数据营销总监强调道:“我们的数据营销服务商不是供应商,而是合作伙伴。”为了持续赢得品牌方的信任与尊重,保持在行业中的领先地位,数据营销服务商需要与平台建立紧密合作关系,并紧跟市场变化与技术迭代保持业务升级。1、与天猫等平台保持紧密合作自2017年起,安客诚先后成为阿里生态圈数据银行首批认证服务商、策略中心认证服务商,以及其他多个电商平台的数据服务商。2019年,天猫首次推出“GROW品类增长模型”,识别驱动品牌增长的四大因素:渗透力(Gain)、复购力(Retain)、价格力(bOOst)、延展力(Widen)。在参与该模型的共创过程中,安客诚围绕如何应用GROW模型来定位品牌的增长机会点以及如何落地策略帮助纽仕兰实现了618期间的品牌增长。该项目首先对GROW模型进行拆分,提升G依靠拉新,提升W依靠多品类拓展,提升R依靠老客复购定位,连带渗透和老客激活。然后,筛选主要的场景应用,包括:第一个场景,除了本品牌AI的拉新外,品牌还要通过跨类目拉新提升来提升品牌渗透;第二个场景,如何通过不同沟通手段对于老客进行唤醒,催促品牌收藏加购转购买;第三个场景,如何在在老客中寻找机会点去带动新单品增长,提升新品的破冰与开拓。安客诚助力纽士兰GROW增长案例及效果2020年,天猫大快消联手贝恩公司、阿里妈妈共同发布《GROW2.0品牌数字化增长白皮书》,升级了GROW指标体系,将构成品牌GMV完整增量绝对值的渗透力(Gain)、复购力(Retain)和价格力(bOOst)三大增长驱动因子与人群维度深度结合,细化到终点策略人群颗粒度探究品牌表现与增长潜力。此外,随着新品日益成为品牌增长的引爆点,也将新品力(Widen)作为衡量品牌增长能力的重要指标。在白皮书中,天猫美妆洗护总经理陈曦提到:“围绕美妆、个护、家清等子行业的不同属性及特征,我们有针对性的将GROW指标体系运用于差异化策略的制定和实施,归根结底,是以消费者为核心,以数据为驱动,探寻品牌增长动力,共建品类发展。”Nancy认为:“GROW2.0提出了一个长期增长策略,并且具备了更强的实用性。作为美妆和大快消行业的头部数据营销咨询服务商,安客诚也在借助GROW2.0指标体系升级业务,帮助品牌更好的利用数据与技术完成人群诊断,体验优化,驱动增长。”例如,全球一流的视力保健品牌博士伦,在竞争激烈的行业环境下,面临新客注入不足导致品牌缺乏高增长发力点以及如何寻找目标人群并高效率转化的挑战。安客诚利用GROW2.0模型,针对消费者进行了更细致颗粒度的行业机会判断及策略人群诊断,明确品牌人群增长机会方向为Z世代人群,并通过多渠道渗透Z时代高价值人群。2019年双十一前,提前3个月线上线下联动蓄水,与年轻人群喜爱的某知名奶茶品牌开展线上线下天猫旗舰店联合活动,累积品牌目标人群资产;同时线上发掘彩妆、旅行跨类目人群,通过天猫线上渠道大量转化蓄水。在双十一期间,将人群细分后通过付费渠道和内容渠道进行针对性人群触达,同时利用阿里数据银行回流及时调优优化--远距离人群转会员,近距离人群转加购,最终双十一成功爆发。品牌GRO策略2、转型:强化全链路营销能力Nancy提到:“品牌数字营销以销售转化为导向,如果数据管理、营销内容、广告投放都由不同代理商提供,最后应该由谁来对营销结果负责?因此,品牌主希望代理商有全链路的能力。”安客诚的原有竞争力深耕于品牌第一方数据管理,与直接消费者的触达与沟通为核心业务。同时,也逐步发展了平台数据业务的整合能力。加入IPG集团后,安客诚通过强化与集团媒介代理机构Kinesso的合作,完成了三层能力的架构,向后链路延伸了营销能力。底层,数据管理(DataGovernance),在保证数据安全与合规的前提下,建构强大的数据中心。中层,数据应用(DataApplication),在数据之上搭载各种应用,使数据赋能营销各个环节。上层,数据激活(DataActivation),激活与消费者的沟通,推动转化。在三层能力架构的支撑下,安客诚与Kinesso形成了互相补充的关系,使数据赋能营销全链路,为客户提供更强大的一站式全渠道营销解决方案。3、创新:应对行业挑战持续业务升级,与品牌共创共建安客诚在2017年成为阿里第一家纯外资数据服务商,与阿里开展了深度合作。与传统数据管理业务相比,电商的生态环境是不同的。因此需要通过不断做人才储备更新、工作方式的转变与合作伙伴的拓展来保持竞争力。此外,安客诚主要客户群之一--美妆、快消是求新求快的行业,永远都在招新,然后复购,沟通频次更快,与消费者的信息需要更及时。Nancy提到:“在大促期间,我们可能会面临以小时单位,根据实时数据去调整人群和创意。这对于整个团队的服务响应速度,活动策划和运营能力都是不小的挑战。”同时,电商直播等新兴传播与营销方式也在不断出现。不论消费者的购买方式如何变化,数据营销咨询服务商要做的工作始终是抓住消费者可能会出现在哪里,然后创造在这个平台与消费者产生链接的能力。  [i]注:第一方数据是指品牌自有数据;第二方数据是品牌之外的平台数据,包括阿里、京东等电商平台以及媒介平台;第三方数据是其他行业数据或第三方数据平台的可售卖数据。

2020年04月25日 10:37