关于字格
如果您是Seer的客户，或者一直在关注我们的数据分析工作，那么您以前肯定听说过或见过术语“n-gram”。你可以在我们所做的几乎所有大数据工作中找到n-gram。在这篇文章中，我们将分解n-grams是什么，为什么他们对你的生意很重要，以及一些潜在的用例。
什么是N-Grams?
N-Grams是单词或单词的组合，由组合中的单词数划分。作为大纲:
- 大学克:一个字
- Bi克:两个字
- 三克:三个字
- 诸如此类
为了进一步探索n-grams，我们可以将句子分解如下:
”大家好，今天我们要探讨n-grams。”
- 大学克：嗨，|，|，等等……
- Bi克：嗨，|探索n-grams |等…
- 三克：大家好|今天探索n-grams |等等…
请注意，后面的单词必须按顺序排列才能成为n字形字母。
n - gram有助于将书面语言转换为数据，并将搜索数据的较大部分分解为更有意义的部分，有助于确定趋势背后的根本原因。这有点拗口，所以我们在下面深入挖掘一下。
为什么N-Grams对你有价值?
N-grams剔除了分析数据中的噪声。
搜索行业以搜索词数据为中心，因此n-gram在减少单个搜索词上数千行数据的噪声方面发挥着宝贵的作用。
通过在n-gram级别上聚合数据，我们可以立即提取出在整体分析搜索词时不可能识别的主题。
从商业的角度来看，这意味着我们可以很容易地从你必须回答的关于你如何运营以及你的受众如何谈论你的品牌的数百万个数据点中分割出来。n-grams可以帮助回答以下问题:
- 在数字视频内容方面，我们的竞争对手在谈论哪些主题?
- 我们是否更有可能在一个地方有机地转换某种产品?
- 我们在哪里可以自信地增加我们的付费支出而不降低效率?
- 我们最近的电视广告如何影响我们针对美国东南部用户的付费活动?
- 哪些主题对我们的付费用户转化率很高，但我们还没有利用好我们的有机用户?
- 用户搜索我们品牌的方式和我们在网站上谈论品牌的方式有什么不同?
- 我如何通过尽可能多地减少付费搜索活动的浪费来提高盈利能力和效率?
让我们利用最后一个问题，分解Seer付费搜索的一些真实数据，来帮助你理解下面的例子:
原始搜索词报告看起来像这样。从这张截图中，你能轻松找到低效搜索或新的投资机会吗?
这张截图中有15个搜索词，如果有100个，你能很容易地发现低效率吗?1000呢?10万呢?听起来像是n-grams的工作。
我们可以看到同样的词溢价而且salesforce在不同的搜索词中出现多次。这很容易从截图中收集，但当我们的平均分析包含至少3万个唯一的搜索词时，就困难多了。当我们为Seer(和我们的客户)运行这个分析时，我们想知道:
- Seer的目标受众使用最多的单词是哪些?
- 哪些单独的单词正在被非Seer的目标受众使用?
- 我们如何知道哪些内容主题推动了更多的转换?
- 我们如何知道哪些话题能最有效地推动转换?
- 我们如何知道我们应该在优质关键字还是销售力关键字上投入更多资源?
这将是令人难以置信的乏味和花费大量时间计算每个搜索词和聚合其数据，或者您猜测您的数据是什么可能我会告诉你的。在Seer，我们不猜。
当我们看n-gram的时候溢价Vs n-gramsalesforce我们知道那salesforce我们要花两倍的钱吗溢价的成本，然而，我们的CPA几乎是5倍溢价比salesforce．
我们正在为溢价以……为代价salesforce．也许我们应该加大对内容和广告的投资溢价．也许我们应该改进一下登陆页面和广告文案salesforce．
在正确的背景下，n-grams可以帮助我们更好地决定什么具有最大的投资回报率，以及我们应该在高度战略层面上将资金投资在哪里。
如果没有n-gram，你必须依靠精选的术语来猜测哪些内容主题可能有效地产生转换，并冒险根据直觉分配预算。你可能会错过抓住数百条线索或数千美元收入的机会不使用n-grams聚合您的数据并快速有效地提取见解。
预见者+ N-Grams =实现你的商业目标
n-grams的美妙之处在于它们是一种工具，而不是答案。如果你处理的数据是文本，你有n-grams。这意味着每个人都有。但每个人都没有一个经验丰富的数据战略家团队，他们可以有效地利用n-grams来分割数据，并提供制定战略和提高性能的见解。
在Seer，我们每天都在提出使用n-grams的新方法，为我们的客户发现价值并推动战略。如果您已经获得了大量的文本数据，或者正在寻求以PPC/SEO内外的新方式利用您的搜索数据，Seer和我们使用的n-grams可能会有所帮助。
在你的组织中问同样的问题?看看先知能不能帮忙．
试试N-gram分析:使用别人也要求优化你的登录页
注册我们的时事通讯，在您的收件箱中查看更多类似的文章:
