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网络营销中ppc指的是?,营销pdca,营销cpe是什么,营销pb是什么意思

Ads：就是广告（名词）的英语复数啦。Ads=Ad【【微信】】。如果是“做广告”（动词），应该用Ad【【微信】】。

Click：点击，是指互联网用户点击某个广告的次数。

CPC：Cost Per Click，每次点击的成本。

CPM：Cost Per Mille，这次实际上省略了impression，全文应该是cost per mille impression。Mille是千的意思，在英语中它只跟着per一起用，即per mille，就是汉语的“每千……”的意思。所以CPM是每千次展示的成本。

CTR：Click Through Rate，点击率。就是用click除以impression的比例。

CVR（或CR）：即Conversion Rate，转化率。

DA：Digital Marketing Analytics的缩写。数字营销分析。

【【微信】】：意思是“曝光”，也被称为“展示”或“显示”，是衡量广告被显示的次数，一个广告被显示了多少次，它就计数多少。比如，你打开新浪的一个页面，这上面的所有广告就被“显示”了1次，每个广告增加1个【【微信】】。

PPC：Pay Per Click的简称。一般是特指搜索引擎的付费竞价排名广告推广形式，因为搜索引擎竞价排名只有一种收费方式，即按照点击付费。虽然也有其他广告形式也是按照点击数量来进行收费，一般不被称为PPC，而被称为CPC，即Cost Per Click。为什么？似乎是约定俗成。

ROI：Return On In【【微信】】的简称。一般而言on这个词是应该小写的，所以ROI似乎应该是RoI，不过大家都约定俗成了，不必较真。ROI是典型的追求效果类的营销的关键指标。在中国的互联网营销，这个值一般指的是，我花了多少钱推广费，直接产生了多少的销售。比如花了1万元做SEM推广，直接卖了3万元的货。ROI会被认为做到了3（即3:1）。这一点与财务计算上的ROI是不同的，后者是利润和投入的比值，但在互联网营销上，大家没有把利润作为R，而是用GMV。关于GMV是什么，本文的下篇有。:)

SEM： (Search Engine Marketing)（搜索引擎营销），实际上它是可以适用于以下任何一种表达的模糊术语：1.涉及使用搜索引擎的任何数字营销，或2.仅涉及搜索引擎的付费数字营销，即：PPC（付费 C 点击）。对于哪个定义是正确的，没有一个准确的标准，但后者是最常用的。

SEO：Search Engine Optimization的简称。就是搜索引擎优化，特别指搜索引擎搜索结果自然排名的优化。所谓自然排名，就是不通过给搜索引擎付钱就能获得的排名。不花钱就能被搜索引擎排到前面当然是好事，但大家（每个网站）都这么想，所以要出头还挺难的。懂得这个领域的高手过去能挣很多钱，但今天SEO却越来越短时间内就出效果，所以想要通过SEO挣快钱越来越难。

Social：社会化，是social marketing（社会化营销）或者social media（社会化媒体）的简称，具体指二者的哪一个要看场合。社会化媒体，在中国过去是人人网、开心网之类，现在是微信、微博、图片分享类网站应用等。

WA：【【淘密令】】的缩写。就是网站分析。

AI和BI：AI是Artificial Intelligence（人工智能）的简称；BI是Business Intelligence（商业智能）的简称。商业智能又称商业智慧或商务智能，在过去指用数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据可视化技术等进行数据分析以实现商业价值的一种能力。今天的商业智能开始引入人工智能，从而进入一个新的领域。

Benchmark：我在大学的时候这个词被翻译为“定标比超”，真是不明觉厉的感觉呀。Benchmark就是“可以作为对比的参照值”。我的很多客户会问，这个指标在行业中的平均情况是什么样呀？他们的问题可以同样表述为：这个指标在行业中的benchmark是多少？

Bubble Chart：气泡图。一种最多能够表示同一个事物的四个维度（但是一般只用其中三个）的直观的数据可视化方式。这种方式多用在分析流量、用户或者内容的表现上。

Cohort：没有比较约定俗成的翻译，比较多的翻译是“同期群”。跟【【微信】】有点类似，但内涵要多一点，多点排队的意思。Cohort一般是一种分析方法，所以一般不单独出来，而是跟analysis在一起，即cohort analysis――同期群分析。这是一种很重要的分析方法，尤其在分析ROI、用户留存这两个领域。课堂上会详细介绍。

Dimension：维度。维度是对一指一个事物的不同的方面、特征或者属性。这么说太抽象。简单说，人可以分成男人和女人，性别就是人的一种维度。或者汽车可以分为白色、黑色、红色等，颜色就是汽车的一种维度。维度是最基本的数据结构，任何一个度量（指标）必须要依附于一个具体的维度才有意义。比如说，我说visit=100，这没有任何意义。我说搜索引擎给我的网站带来的visit=100，就有了意义。搜索引擎流量就是维度（即流量来源）的具体的值（就如同男人是性别这个维度的具体的值）。

Filter：过滤。过滤是指摒弃掉不需要的数据，只留下需要的。过滤都需要遵循一定的规则（这是废话），而且过滤掉的数据往往不能找回。过滤是一种常用的定位某个细分领域的方法，与细分（segmentation）的区别在于，segmentation是把总体分成并列的若干块（segment），而Filter则只保留符合规则的块，而丢弃其他不符合规则的块。

Machine Learning：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

Metric（常用作复数，即Metrics）：通常翻译为度量或者指标，但是因为指标含义更宽泛，例如KPI或者benchmark都可能被称为指标，所以在我的培训中metrics都是用度量来表示，这样更严谨。度量绝大多数都能能用数字表示，比如汽车的速度，速度就是度量。课程中涉及到的度量分为两类，一类是计数度量（比如常见的PV、UV、访次、停留时间等）和复合度量（两个度量四则运算而成，常见的有转化率、跳出率、留存率、活跃率等）。另外有些度量使用布尔量表示，即是或非。度量必须依附于维度才有意义。

Pattern：指某种会重复出现的模式或规律。Pattern常常用于发现用户行为上的某些趋同特征。比如，我们发现用户都喜欢在晚上10点到11点打开某个app应用，这就是一种pattern。如果我说发现了一个pattern，很兴奋，实际上的意思就是说我发现了一个规律。规律这词，几十年前就有了，pattern这洋文多有逼格呢……

Pi【【微信】】：数据透视表。微软数据表格工具Excel的一个重要功能，用于快速汇总统计不同维度的数据，是Excel中最常用也是最实用的功能之一。Pi【【微信】】有时也直接表述为pivot。

【【微信】】：随机数，或者随机性。但是老外们也用它来形容“混沌”之类的意思。

【【微信】】：细分。这是我们最基本的方法，即把总体按照一定的规则分成并列的若干块。做了segmentation之后，每一个块就是一个segment。所以segmentation和segment不是同义词。【【微信】】怎么用？怎么发挥最大价值？课堂上有很多案例。

Super【【微信】】：最常见的一种机器学习（machine learning）的方法。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成――例如，营销相关的创意、广告出价（排名）、目标人群的各种设置等为输入对象，广告的效果（例如点击率）就是输出值。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个根据已有的数据（输入对象和输出值）推算得出的映射关系，用这一映射关系去推断新的实例的情况。在刚才那个例子中，历史的创意、出价、目标人群设置数据及其相应效果的输出值可以用来推断未来在各种创意、出价和人群设置下的效果，并利用效果的推断不断调优输入对象的设置，从而让机器实现自动化的营销效果优化。

Unique：Unique是指排重（排除重复）。Unique很少单独用，常用在计数类度量的前面，比如unique visitor，指排除对同一个访问者重复计数之后的访问者数量――同一个人今天到网站一次，明天又来一次，不能就因此变成两个人，unique visitor仍然是1。Unique visitor通常可以简化为visitor，两个可以通用。Unique visitor和【【微信】】r是唯一的两个可以加不加unique都算unique的度量。另一个例子是uni【【微信】】，即同一个人多次看同一个广告，还是计算为1次。Uni【【微信】】和impression是两个不同的度量，因为后者不排重。

【【微信】】：数据可视化。是以图表、图形或者动态图形的方式直观展现数据的一种技术和学科。合理恰当的数据可视化能够极大提升数据分析的效率和效果。

Attribution：归因。但是实际上这个词被翻译成“归属”更好。归因是指在多种因素共同（或先后）作用造成的某一个结果时，各种因素应该占有造成该结果的多大的作用，即“功劳应该如何分配以及归属于谁”。为解决归因的问题而建立的模型被称为归因模型，即attribution modeling。但我一直可惜这个词没有翻译好，翻译成归属模型或许更容易理解。这个名词背后的内容对于互联网营销和运营极为重要，在宋星大课堂有详细讲解。

Bots：机器人。非人产生的流量，都被称为机器流量，即bots traffic。Bots是互联网虚假流量主要的创造者之一。 参见条目：Spider

Cookie：Cookie并没有真正的中文翻译，cookie是在你浏览网页的时候，网站服务器放在你电脑（或移动设备）的浏览器里面的一个小小的TXT文件。这个文件里面存储了一个标识你这个人的匿名的ID，以及一些与你访问的这个网站有关的一些东西，这样当你下一次访问这个网站的时候，cookie就会知道你又来了，并且记住你上次访问时候的一些状态或者设置。Cookie以及与cookie类似的东西是互联网营销的最重要技术之一，几乎所有识别人和标记人的工作都需要cookie及类cookie技术完成。

Dashboard：即仪表板（在GA中被称为信息中心）， 一个包含并显示有关网站或数字营销活动综合数据的展示页面。仪表板从各种数据源提取信息，并以易于阅读的格式显示信息。

Deep Link：没有汉语直接对应名词，我觉得直接叫“深链”好了，但不能叫做“内链”，后者是另外一个东西。【【淘密令】】历史悠久，过去把能够链接到网站的内页（即非首页的页面）的链接都称为【【淘密令】】，但此后很快【【淘密令】】这个词的意义就消失了，因为这样的链接实在太普通，都不需要用一个专用的名词来表述。但随着移动端的app的出现，【【淘密令】】又“东(si)山(hui)再(fu)起(ran)”，特指那些能够跨过app首屏而直接链接到app的内屏（类似于网站的内页）的链接。嗯？如果这个app还没有安装过怎么办？

Device ID：指用户的硬件设备（尤其是指手机设备）的唯一标识代码。Device ID是这一类设备唯一标识代码的总称。安卓上的device ID一般是安卓ID或者UDID，苹果手机的device ID是IDFA。在PC端广告商用cookie追踪受众，在移动端则利用device ID。

Event Tracking：对用户的行为直接进行定义并追踪的一种追踪方法，广泛应用在Google Analytics、Ptengine、神策分析、AdMaster的SiteMaster等用户数据监测与分析工具中。 参见词条：Event

【【微信】】：热图。在一个图上标明这个图上哪些是获得更多关注的部分。关注可以是眼光，也可以是鼠标点击或者手指的指指点点。热图是做行为统计学研究的好可视化工具。大家都看得懂的东西，但用好则要水平。

HTML：Hypertext Markup Language，即超文本标记语言。HTML是一组代码，用于告诉Web浏览器如何显示网页。每个单独的代码被称为元素或标签。HTML的大多数标记都具有起始和终止元素。

HTTP：Hypertext Transfer Protocol，即超文本传输协议。HTTP是由万维网使用的协议，用于定义数据的格式和传输方式，以及Web浏览器和Web服务器应采取什么措施来响应命令。简单讲就是看到这个东西，就知道是要传输超文本的。而超文本最主要的应用就是网页，这也是为什么网站的域名前面会有http://这样的标识的原因。

HTTPS：Hypertext Transfer Protocol Secure，即超文本传输协议安全版。是HTTP的安全版本，用于定义数据如何格式化和通过Web传输。HTTPS比HTTP具有优势，因为在抓取网页时发送的数据被加密，增加了一层安全性，以便当数据从服务器发送到浏览器时，第三方无法收集有关网页的数据。不过，这对于我们从事数字营销中的部分数据追踪工作带来了困难。我在课程中会介绍这一协议带来的问题即我们如何解决。

IP：是Internet Protocol（网络互联协议）的缩写。IP地址就是给每个连接在互联网上的主机分配的一个地址，过去用于判断不同的访问行为属于同一个人（因为都是同一个IP记录产生的访问）。但由于各种动态IP和虚拟IP技术，用它判断用户人数已经很不可行。

Ja【【微信】】：简称JS，网站页面上的程序，能够让页面除了展示内容之外，还能实现更多的程序运行和功能。网站分析工具监测代码就是JS代码，将JS代码部署在你要监测的网页中，就可以把用户在页面上的互动访问行为不间断的发送到相应数据分析工具的服务器，从而获取想要的用户数据。

Link Tag：Link Tag特指在流量源头的URL后面加上的标记，用来标明流量源头的名称和属性。最典型的link tag是Google Analytics的UTM格式的标记。目前已经成为标明paid media（花钱购买的广告流量）的标准配置。如何用好它，比你想的丰富，课堂上详解。

Path：路径。任何构成先后次序的一系列事件或行为都可以用路径来描述。路径分析（path analysis）也是较为常用的一种分析方法。

Pixel：本意是像素，但是在监测领域，是tracking code（监测代码）的同义词。参见后面的词条：Tracking。

Responsi【【微信】】：响应式网页设计，一种允许所有内容无论屏幕尺寸如何设备如何都可以正确显示的创建网站的理念。你的网站将“响应”每个用户的屏幕尺寸。

Spider：蜘蛛，也称Bot（机器人），Crawler（爬虫）。蜘蛛是一个自动程序，它的作用是访问收集整理互联网上的网页、图片、视频等内容。比如百度蜘蛛会将互联网的各种内容抓取回来并分门别类建立索引数据库，使用户能在百度搜索引擎中搜索到想要的内容。同理，Google使用Bot抓取网站，以便将其排名并添加到Google搜索。当垃圾邮件来源的Bot出于恶意原因访问网站时，有时能在Google Analytics中被显示为垃圾邮件。

Tracking：翻译为跟踪，就是数据分析工具跟踪用户各种行为的“跟踪”，用户所有的线上行为都可以被跟踪。监测这个词的“监”这个字，就是tracking。而测，则是measurement。所以监测这个汉语词，最准确的翻译就是tracking and measurement。监测需要用一定的技术手段实现，其中核心技术之一就是监测代码（tracking code），是一串可以发挥监测功能的程序（很多都是脚本语言编写，比如Ja【【微信】】语言）。 在我的课堂中将详细说明数据是如何获取的，tracking是很重要的内容 。

UID：是User Identification的缩写，即用户ID。

VAST：即【【微信】】g Template。一种实现视频程序化广告的基础性协议。目前是4.0版本。

1st Party Data：第一方数据，是企业自有的数据（英语是owned data），这类数据主要是企业自己在业务过程中产生并积累的受众、用户或者客户的相关数据。第一方数据主要就是两类：（1）顾客数据，不一定是必须由CRM提供（因为很多企业连CRM都没有），但CRM的数据是最典型的：顾客个人信息、购买相关数据（典型的如RFM）、售后数据等。（2）企业可以获得的，各个消费者触点上的数据。比如，广告展现和点击数据、网页上受众及行为的数据、APP上用户和行为的数据，企业自己的小程序用户和行为数据、微信公众号H5页面的用户相关数据等等。

2nd Party Data：第二方数据，是企业的合作伙伴提供的数据，这些数据仍然是关于受众和用户的，但这些受众和用户数据不再只是企业自有的受众和用户的数据，而是合作方自己的或者自己收集的受众和用户的数据。第二方数据与第一方数据在内容形式上很相似，同样包括顾客数据、消费者触点数据，但增加了一些其他的内容，所以数据主要是如下几类：

• 顾客数据

• 消费者触点数据

• 受众数据（人口属性与行为）

• 媒体的用户数据（人口属性与行为）

• 社交关系数据

3rd party Data：第三方数据，是没有直接合作关系的企业或者组织提供的数据。当然，这些数据往往需要进行采购，而在商业环境中，往往把“采购”、“买卖”或者资源互换用委婉的用语――“合作”来代替。但是，这种所谓的买卖关系产生的“合作”与我们前面第二方数据中所言的合作是完全不同的，因为本质上这就是交易，而非合作。数据的类型也在第二方数据的基础上进一步扩充：

• 顾客数据

• 消费者触点数据

• 受众数据（人口属性与行为）

• 媒体的用户数据（人口属性与行为）

• 社交关系数据

• 更广泛的网民互联网行为数据

真正可用的第三方数据在中国极少。

Ac【【微信】】：泛指用户获取。在用户运营中使用的极为广泛，做任何产品的运营的第一步就是获取用户，比如在网页端的推广流量的获取、App推广中用户的下载等。

Action：特指用户需要做出某个动作的交互行为。例如，添加商品到购物车、留言、下载等，都属于action。Action实际上是Engagement的子集。参见词条：Engagement。

Bounce Rate：跳出率，即进入网站后就直接离开网站的人数所占百分比。例如，如果100人访问网站，其中50人立即离开，网站的跳出率为50％。网站的目标是尽可能低的跳出率，平均值往往在40-60％之间。会在课堂上讲解。

Direct：翻译为直接访问，比如用户直接在浏览器输入网址访问，或者用户直接点击收藏夹里的网址进行访问，都会被记为直接访问。除了上述情况，从QQ客户端聊天窗口或微信客户端的链接直接访问网站的也会被记为直接访问。

Engagement：没有特别合适的中文翻译，这个指标指的是用户在网站或APP上的交互程度或者参与度，可以由多个指标组合而成。比如一个网站有很多交互行为，包括下载文档、观看视频、咨询等，那么会根据每个交互的重要程度给每个交互行为赋值，用户每完成一个交互及赋予相应的数值，这样可以判断不同类别用户的交互程度以及不同页面的交互差异。Engagement和其他一些名词比如effecti【【微信】】、performance、ac【【微信】】等相似，都是泛指性的名词。很重要的概念，在大课堂中会详细说明。

Event：事件。在Google Analytics中，对于action（参见词条：action）的表述使用了event这个词。Event和action并不完全一样，但你可以理解为他们是一回事。微小的差别在于，event是用户自行定义的，它可以不是什么特别重要的行为。而action一般指具有一定意义的标志性的用户交互动作。

Exit：退出，即用户离开网站或APP的行为，用户离开网站前的最后一个页面称为退出页（exit page），离开APP时所在的最后一个screen叫做exit screen。

Referral：翻译为引荐来源。现实生活中，如果我推荐你使用了某个产品，或者我介绍你加入我们光荣的党，我就是引荐人（referral）。而在数字营销中，referral是指那些给我的网站带来了流量的其他网站，通常这些网站上会有链接到我的网站的链接。如果没有做特殊的标记（如使用link tag标记）或者不是特殊的流量源（比如搜索引擎），那么大部分的流量来源都会被监测工具记录为referral。

Retention：指用户的留存。如何让用户能够留存，是一个重要的课题。在这两期公开课培训中会跟大家介绍如何提升retention。

Session：session实际上和visit是一回事。本来，各类工具都是将用户的一次访问（网站）称为visit，但是随着app的普及，【【微信】】听起来很别扭（因为我们都是use app），所以app也就不存在visit了，于是就用session代替。为了统一表述visit和session，有些监测工具把visit改称session。

UI：User Interface，用户界面。UI是用户通过电子设备与内容交互的区域，良好的UI应该是流畅且易懂的。

UX：User Experience，用户体验。UX是指用户如何与网站或应用（他们点击的位置，他们访问的网页）进行互动。 我们可以通过测试页面布局，CTA，颜色，内容等方面的差异来改善转化率的方法来提升UX。拥有良好的UX对于创造良好的业务至关重要，它促进着再营销和用户的参与度。

Visit：即访问。指对用户对网站的访问，通常