妈蛋的。。。所有关键词的跳出率都是95%甚至更高，这还让人活吗？！
是你的投放完全失效了吗？在我遇到的案例中，这种情况的发生，只有一个原因，关键词所在的着陆页是单页推广！单页推广整个着陆页链接不到别的页面，按照GA对跳出率（bounce rate）的定义，流量来了之后去不了别处，那么肯定都是bounce掉了。所以这种情况就没有必要看跳出率了。
因此，上面方法四的方法在这种情况下就不适用了，因为GA不能给出有效的engagement的数据。不是跳出率接近100%，就是停留时间约等于0……
那么，当我们看到“金融学硕士”和“学费”两个核心词在花费相当、流量相若的情况下，却在ROI上有天壤之别的时候，我们还有别的招儿吗？（再把方法四的这个图拿出来大家看看）。
例如，使用ptengine，在其中有对比热图和细分热图功能。这里要用到流量过滤细分功能：在过滤条件中，将一个核心词下的所有词挑选出来，细分这些词的流量。左边的热图显示所有跟“学费”相关的核心词的流量表现，右边显示所有跟“金融学硕士”相关的流量表现。
左边的“学费”相关的流量，表现出更多的页面浏览长度（能够读到页面下端的人的比例明显比右边的要高），但是他们在页面上停留的时间却相对较短（颜色不如右边的红）。“学费”流量似乎表现出很快速要查找信息的需求（愿意看到页面底端），但却缺乏更好的咨询（leads）转化。
这样的数据意味着，你应该认真检查页面上是否有足够吸引人的“学费”信息，或者压根在这个页面上就缺乏相关的信息。
这个数据和热图给我们很重要的提示，这两个核心词背后的流量的欲求是有相当大差异的。我们必须为这两个词建立信息偏重不同的着陆页面。
最后一个方法属于attribution（归因）的范畴。最重要的应用领域是查看品牌词的搜索本质上是来源于哪些其他词的搜索。
有很多不知名的品牌，在SEM投放初期，不得已需要扩大流量范围，投放通用词、竞品词、人群词等，目的一方面是为了引流（但引流的转化效果一定相当弱），另一方面是为了扩大品牌的曝光，为未来用户的转化做准备。
随着时间的推移，开始有人搜索品牌词，你一定想知道，这些品牌词的搜索，最初是由哪些通用词带来的流量，这些流量看到了品牌之后留下了印象，之后才会再搜索你的品牌的。
