百度SEO课程用户需求分析搜索关键词标签用户画像

商业是为了满足人们的需求，而营销是为了以低成本接触目标用户。对于不同的营销方式，描述用户的方式不同，所以筛选目标用户的过程也会不同(即受众导向)。

对于搜索营销，无论是搜索引擎优化还是搜索引擎优化，识别目标用户的方法是用户使用的关键词。如上所述，有九种方法可以获得搜索引擎优化目标搜索词。获得关键字后，可以用这种方式治理它们。

网页是否匹配搜索用户取决于搜索引擎的排名算法，这实际上是一种受众导向。当然，现在的搜索结果体现了本地化和个性化的特点，这也是为了提高搜索用户体验的受众导向的正确性。

Sem交付是根据促销计划、促销单位、关键字/匹配模式和创意来组织的。事实上，归根结底，帐户结构是根据关键字反映的意图并结合业务目标来组织的。结构方程模型评估的投资回报率，即投资回报，通常与诸如选词、投标、交货区域/时间周期、登陆页面、产品质量和价格等因素有关。这里的观众导向是由他们自己控制的，导向不好，所以投资回报率通常很低，既定目标无法在预算内实现。

通过关键词猜测用户的搜索意图，通过用户的地理位置显示本地化的搜索结果，通过用户的历史搜索行为给出个性化的结果。根据当前的搜索项、时间、区域和竞价关键词匹配方法，确定是否显示竞价想法，并且竞价想法的排名由竞价/质量等确定。与站内广告投放或推荐系统的受众导向相比，这些因素在数据模型中显得更为简单，这就引出了标签系统和用户档案。

随着技术的不断发展，有可能快速处理大量的用户行为数据，并且处理结果，如标题图所示，具有一系列标签系统的特征。换句话说，通过构造抽象人物提取的多维标签信息已经成为现场推荐或场外广告推送的基础。(下图是从网上偷来的，不是我自己)

用户数据分为两类：静态数据和动态数据。静态数据，顾名思义，是用户相对稳定的信息，主要包括人口属性和业务属性的数据。这种信息有它自己的标签。假如企业有真实的信息，它不需要太多的建模和猜测，但更多的是数据清理。动态数据是指用户不断变化的行为信息，如点击页面、点击微博上的赞美、在百度上搜索“微博”等。

用户肖像的目标是通过分析用户的行为来标记每个用户和标签的权重。标签，它表征了内容、用户的爱好、偏好、需求等等。权重代表指标、用户的爱好和偏好指标，也可以代表用户的需求程度，可以简单地理解为可信度和概率。那么，如何根据用户行为建立模型输出标签和权重呢？

事件模型包括三个要素：时间、地点和人。每个用户的行为本质上是一个随机事件，可以具体描述为：什么用户，什么时候，在哪里，做了什么。

[什么用户]关键在于识别用户。用户识别的目的是区分用户并在一个点定位他们。

[当]开始时间的持续时间。

[其中]用户联系人的上下文信息。包括粗粒度的设备/网站/页面，或应用程序、微信号、微博号码等。以及当前内容的标记表达式。

编程广告方法都匹配这三个，(a，广告，广告)，(c，上下文，上下文)，(u，用户，用户)。这样做的目的是将A导向正确的(c，u)元组，也就是说，在正确的时间将正确的广告传递给正确的人。和a，c，u都需要一个结构化的表达式，也就是上面的标签。

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