搜索引擎广告语（搜索引擎广告语大全）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于搜索引擎广告语的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、搜索引擎广告怎么做

• 2、怎样撰写一段百度的搜索引擎广告

• 3、什么是百度关键词广告

• 4、搜索引擎广告的特点

一、搜索引擎广告怎么做

在国内来说搜索引擎广告主要的两个，第一个是百度，第二个是Google这里面是一个黑箱作业，你不知道你出多少价可以放在什么位置，你还不知道你的对手出的什么价，你出三块钱有可能排在第二，那么你出四块钱还不一定排在第二呢，完全是黑箱的。它的排名为什么会这么排呢？他会计算，有的网站可能排在第三，给百度一天带来一万块钱的收入，你排在第四，另外一个排在第三，可能给百度带来的收入要高，他就会把排在第四的这个网站提上去。他会不断的计算，什么样的排名他挣钱最多，他就会给你什么样的排名。当然决定排名的因素，即便是竞价，决定排名的因素有很多。比如说和你网站的整个质量，和你整个公司投入的钱，每一个点击你的现价，比如说你这个词，比如说北京租房这个词，我现在两块，我的描述写的是不是好？我着落的这个页面是不是和这个关健词非常匹配，针对性非常强，这都有关系。最核心的还是他给你这个价格，他的钱是不是挣得多。所以我们看到百度凤巢上了之后，它的收入并没有明显的减少。很多大公司一年在百度光竞价这一块的投入就是上千万的。过去我就听老杨说过，其他的学校，有些学院一年在百度也是千百把万的投放。但是百度竞价这么花钱，大家为什么还要投呢？因为这种广告可以非常精准，甚至我可以计算出来我花了十块钱，那么我能不能挣回十块钱来。对于Google来说。不管Google会不会退出中国，Google依然是非常大的广告联盟。我们知道中国有太多的外贸企业，他们推广产品的最好的方式，就那么几种，第一给阿里巴巴交钱，第二给Google交钱，还有其他的一些相关的B2B的网站，都用了一下，他没有太多的方式。所以Google的广告仍然是很厉害的，即便是Google在国内，它的搜索的市场占有度不如百度，但是它的广告联盟的份量不少。我们有多少做个人网站的？大家可以举一下手，7个，也不少啊，做个人网站，如果是有了流量，没有好的产品赚钱的话，其实大家知道，最好的方式就是投放Google的联盟广告。首先它比较稳定，第二它收入比百度的联盟收入要高一点，大概至少要高四分之一。其他的搜索引擎，比如说雅虎、搜狗甚至搜搜，搜搜的趋势还是不错，它的流量在提高，其他的我们都不说，我们只介绍这两种。能挣回来我就要投，如果花了十块钱挣了十一块钱我就肯定要投，如果花了十块钱只能挣九块钱，那我就不投了，我就会调整我的价格，最终形成这么一个稳定的状态，我花了钱就要挣回来。那百度呢，也完全是基于这种竞价广告，他的日子才过得这么舒服。但是，我们在实践的时候发现，其实做广告的话，如果你做百度的联盟广告，它的效果不是特别好，不如Google的广告效果好。怎么去判断呢？基本上就是如果你有广告的话，你就会判断，这个用户点击过来以后，他是不是到了他想要到达的这个页面。你是一个商城的话，你就看，这个用户是不是到了这个购买页面？到了购买页面以后，待了多长时间？是不是产生一些下单的行为，或者是注册的行为。对于流量形的网站，你就要观察这一个PCL产生了多少个PV，待了多长时间。

二、怎样撰写一段百度的搜索引擎广告

首先把标题写得很吸引人吧。

三、什么是百度关键词广告

关键词广告，是付费搜索引擎营销的一种形式，也可称为搜索引擎广告、付费搜索引擎关键词广告等，自2002年之后是网络广告中市场增长最快的网络广告模式。 百度的关键词广告是最有影响力的付费搜索引擎营销方法之一。

百度关键词广告的基本形式是：当用户利用某一关键词进行检索，在检索结果页面会出现与该关键词相关的广告内容。由于关键词广告具有较高的定位，其效果比一般网络广告形式要好，因而获得快速发展

通常我们对于文本信息之间得相关性得计算都是采用向量的办法，我在以前的PPT里曾经提到过。然而对于文本信息更深层次的分析不能单纯从字面上分析一篇文章的关键词，更重要的是它隐含的扩展的意义。

传统的关于计算文本相关度和【网页和查询的相关性】的计算都是采用匹配的方式进行的，然而这只能是基于字面意义上的统计计算。这里介绍的做法是采用关键词相关性扩展的做法从而得到更加精确的相关度计算。

例子：

文章 A: 谈论的是大学教育，最高频的关键词是：学生[3]，学习[2]，大学[2]

文章 B: 谈论的是普通教育，最高频的关键词是：教育[5]，教师[1]，进修[1]

[]里是相对的权重，可以理解成 TF*IDF

根据传统的相关性计算，我们会得到如下的结果：

1. 文章A 与 文章B 不相关

2. 查询 学生，学习，大学只能返回文章A，不能返回文章B

3. 查询 教育，教师，进修只能返回文章B，不能返回文章A

分析：

这个显然是有一定的问题的，问题的出现在于我们通常将“字面”的意思做为分析的来源而且依靠和仅仅依靠这些“字面”的关键词做为文章相关性和查询相关性判断的唯一要素。

如何避免？

我在以前的文章中提到过【关键词相关度】的概念，举例说明：

当出现：｛学习｝这个词汇的时候，真实的表达的意义往往是这样的：

｛W1*学习，W2*教育，W3*教师，W4*大学。。。。。。｝

其中W1，W2...是学习和相关词汇的相关权重。

基于这样一个矩阵，我们就能够将一个词扩展成为一组词汇，因而也同时可以将文章所对应的向量扩展成一个更多词汇的集合。

这里的计算需要一个完整的相关度矩阵:M

M(i,j) = {关键词i,j的相关度}

而两篇文章的相关度的计算，也由简单的

R= Sigma Vi*Vi

变为

R= Sigma Vi*M(i,j)*Vj

查询关键词和文章的相关度也由简单的

R(i)=TF(i)*IDF(i)

变为

R(i)=Sigma TF(j)*IDF(j)*M(i,j)

下面碰到一个核心问题就是：关键词之间的相关度如何计算？

例如：学校和学生的相关度是多少？

计算方法：

假设一个文章集合 {C}，总文章数目为N，其中含有单词A的文章总数为Na，含有单词B的文章总数是Nb，含有｛A+B｝的文章总数是 Nab，那么相关性这么计算

CorrAB= Nab/(Na+Nb-Nab)-(Na*Nb)/(N*N)

本计算中可能会得到负相关，如果考虑到Na,Nb都是小量，可以忽略，那么

CorrAB= Nab/(Na+Nb-Nab)

至此，要计算相关度之间的全部要素都获得了。

思考，那么到底 学校 和学生 之间的相关度是多少呢？

我们利用google来回答这个问题吧：

约有91,700,000项符合学校的查询结果

约有88,200,000项符合学生的查询结果

约有48,900,000项符合学生 学校的查询结果

Corr{学校，学生}＝48,900,000/(91,700,000+88,200,000-48,900,000)=0.37

这个原理我以前应用在了计算【网页信噪比】上，和网页信噪比一起成为衡量一个网页的关键词的核心算法。

这也就是为什么6e的网页信噪比能够不依靠网页上现有的关键词而准确的判断网页的分类和相关度，是因为除了TF和IDF之外，我们能够从已有的文本集合里学到更多的“知识”。

那么百度和google的相关度应该不难计算了:

利用 google计算得到：2,950,000/(61,800,000+6,370,000-2,950,000)=0.03

利用 baidu计算得到：2,760,000/(21,700,000+12,200,000-2,760,000)=0.08

看来基本上相关度小于10%。

四、搜索引擎广告的特点

搜索引擎广告包括关键词广告、竞价排名广告、地址栏搜索广告和网站登陆广告等形式，下列显著的特点而使搜索引擎广告得到了快速发展:

1、具有极强的针对性

在搜索的时候，客户需求已经通过关键字表现出来,搜索引擎根据客户需求,给出相应结果，因此广告投放完全是精确匹配，直接针对有需求的客户。

2、可跟踪的广告效果

好的搜索引擎可以提供广告的数据资料，由此生成完整的报告，方便掌握广告投放效果，及时调整相应的营销战略。

3、受众广泛

根据艾瑞市场咨询的数据，从2005年到2007年,我国使用网络搜索的用户数量将会以27.5%的年速率飞速增长。这样我国搜索引擎用户占到了互联网用户88%的比例,绝对用户数超过了8500万人。

以上就是关于搜索引擎广告语相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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