百度认证中级《广告监测与数据分析》知识点大纲2014-07-12

2015-04-10 15:31:59

百度认证由百度营销研究院设立并运营。其中的中级认证,是面向数字营销行业资深从业人员,定位为“选拔整合营销策略人才”的官方权威个人职业认证。

作为中级认证科目的知识点提要,本大纲的发布旨在为认证考生提供考前知识结构的梳理,把握考试方向。

百度中级认证考试基于知识与经验,并不能完全依赖于学习材料,需要考生将知识点与实际应用相结合,举一反三,以达到最佳学习效果。

 

《广告监测与数据分析》认证主体考察结构如下:

Ÿ  数字化营销分析基础

Ÿ  监测分析理论与实务

Ÿ  测试优化与数据驱动

 

本文档以百度认证中级考试考点为主体,对“广告监测与数据分析”具有代表性的知识点进行归纳总结。

 

考查点1:数字化营销分析基础

1.1行业通识

 

理解:

Ÿ  什么是“网站分析(Web Analytics)”

Ÿ  网站分析的应用范围、场景及作用

Ÿ  什么是“数据采样”

 

运用:

Ÿ  正确对待数据监测误差

Ÿ  定性分析与定量分析

 

1.2通用技术

 

理解:

Ÿ  Cookies的原理、类别、应用场景及对数据的影响

Ÿ  监测方式与数据来源

Ÿ  资源加载、缓存、分发与异步

Ÿ  监测代码部署、运作原理及优缺点

Ÿ  日志分析运作机制及优缺点

Ÿ  “域”与“URL”结构及书写规则

 

应用:

Ÿ  访客身份识别技术

Ÿ  主流Web Analytics工具(平台)及特点

Ÿ  “跨域”的作用、原理及注意事项

Ÿ  常见跳转方式及对数据的影响

Ÿ  与服务器状态返回码

 

1.3通用规范

 

理解:

Ÿ  Session的定义与划分规则

Ÿ  网站分析常用维度(Dimensions)

Ÿ  网站分析常用指标(Metrics,也称“度量”)

Ÿ  隐私规范与私人性信息保护策略

 

应用:

Ÿ  常见分析需求中的评估指标项选择

Ÿ  常见指标的规则与计算公式

 

考察点2:监测分析理论与实务

2.1分析思路与方法

 

理解:

Ÿ  产品、业务、运营与相应数据指标的关联及影响

Ÿ  用户需求的发掘与把握

Ÿ  瓶颈的发现、权重与优化策略制定

Ÿ  业务目标拆解与优化策略规划

Ÿ  多平台数据融合方法论

 

应用:

Ÿ  数据趋势变化原因探知

Ÿ  数据异常的发现、溯源及处理

Ÿ  流量作弊的鉴别、搜证与排除

Ÿ  数据细分

Ÿ  正则表达式

Ÿ  数据标准化(归一化)处理

 

2.2移动与定位

 

理解:

Ÿ  设备对用户体验、使用场景的影响与限制

Ÿ  位置信息的获取与解析

 

应用:

Ÿ  移动设备上的站点与应用(App)监测

Ÿ  用户跨屏行为的监测与分析

 

2.3来源分析与投放策略

 

理解:

Ÿ  投放数据与受访数据的整合分析

Ÿ  各类流量来源的类型划分、判定方法与覆盖规则

Ÿ  社交媒介监测与分析

 

应用:

Ÿ  投放监测与即时调整

Ÿ  流量来源标记与监测

Ÿ  来源质量判定与投放控制

Ÿ  关键词投放与优化

 

2.4内容与交互

 

理解:

Ÿ  浏览行为、交互事件与自动事件的区别与监测

Ÿ  引流、分流机制与导航体系设置

Ÿ  监测点位设置与监测方法选择

Ÿ  热力图、点击图的解读与分析

 

应用:

Ÿ  着陆页与首页的监测、分析与优化

Ÿ  内容详情(Detail)页的监测、分析与优化

Ÿ  虚拟页面及交互事件的部署及应用

Ÿ  站外搜索与站内搜索的异同与协作

 

2.5用户分析

 

理解:

Ÿ  新、老访客的标记与识别

Ÿ  用户回访与留存

Ÿ  用户活跃与忠诚

Ÿ  用户生命周期与里程碑

 

应用:

Ÿ  弱交互来访的监测与分析

Ÿ  浏览路径与行为导向分析

 

2.6转化分析

 

理解:

Ÿ  目标(Goal)与电商(E-commerce)转化定义及应用场景

Ÿ  转化与放弃的判定规则及计数

Ÿ  多渠道转化与归因模型(Attribution Model)

Ÿ  转化路径与路径价值

 

应用:

Ÿ  目标及转化漏斗的设定

Ÿ  电子商务监测部署与分析

Ÿ  转化指标计算与分析

Ÿ  归因分析与转化贡献分配

 

考查点3:测试优化与数据驱动

 

3.1测试与优化

 

理解:

Ÿ   常见测试方法的类别、异同、特点与应用场景

Ÿ   常见优化需求的响应与分解

Ÿ   常见数据指标的优化方法

 

应用:

Ÿ   各类测试方法的部署方式与操作流程

Ÿ   优化项目的策略制定与执行

 

3.2团队与KPI

 

理解:

Ÿ   团队定位、配置及工具选择

Ÿ   关键目标设定、监测与评估

 

应用:

Ÿ   任务分解与配合

 

3.3数据驱动

 

理解:

Ÿ   报告撰写与演示

Ÿ   业务链与整合分析

 

应用:

Ÿ   项目管理与无授权驱动

Ÿ   项目权重赋值与资源分配


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