因此，上面方法四的方法在這種情況下就不適用了，由于GA不能給出有用的engagement的數(shù)據(jù)。不是跳出率接近100%，就是停頓時間約等于0……
那么，當(dāng)我們看到“金融學(xué)碩士”和“學(xué)費(fèi)”兩個核心詞在花費(fèi)相稱、流量相若的情況下，卻在ROI上有天地之別的時候，我們還有別的招兒嗎？（再把方法四的這個圖拿出來大家看看）。
這個時候我們必要行使熱圖。
例如，使用ptengine，在其中有對比熱圖和細(xì)分熱圖功能。這里要用到流量過濾細(xì)分功能：在過濾條件中，將一個核心詞下的所有詞遴選出來，細(xì)分這些詞的流量。左邊的熱圖表現(xiàn)所有跟“學(xué)費(fèi)”相干的核心詞的流量體現(xiàn)，右邊表現(xiàn)所有跟“金融學(xué)碩士”相干的流量體現(xiàn)。
左邊的“學(xué)費(fèi)”相干的流量，體現(xiàn)出更多的頁面欣賞長度（能夠讀到頁面下端的人的比例顯明比右邊的要高），但是他們在頁面上停頓的時間卻相對較短（顏色不如右邊的紅）。“學(xué)費(fèi)”流量好像體現(xiàn)出很快速要查找信息的需求（樂意看到頁面底端），但卻缺乏更好的咨詢（leads）轉(zhuǎn)化。
如許的數(shù)據(jù)意味著，你應(yīng)該認(rèn)真檢查頁面上是否有充足吸引人的“學(xué)費(fèi)”信息，或者壓根在這個頁面上就缺乏相干的信息。
這個數(shù)據(jù)和熱圖給我們很緊張的提醒，這兩個核心詞背后的流量的欲求是有相稱大差異的。我們必須為這兩個詞建立信息著重不同的著陸頁面。
方法六：關(guān)鍵詞之間關(guān)聯(lián)分析方法
最后一個方法屬于attribution（歸因）的范疇。最緊張的
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