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百度指数专业版本解析

百度凭借自己的产品优势，有超过10亿+的互联网用户，每天60亿次的搜索请求，800亿次的定位服务请求，有将近1亿+的用户浏览百度信息流。正是这些用户行为，让百度储存了大量的原始数据，为帮助更多的企业了解自己在行业中的地位及行业趋势，百度指数专业版本应运而生。

整理这个百度指数说明其实实用性并不高，因为它是付费产品，从价格上来说个人不会购买，品牌客户能用到。但是整理的目的是一些逻辑和方法论依然可以让营销领域的同学参考，搜索其实是用户行为的研究。

百度指数专业版本的产品优点

一、方法论，成熟的行业方法论模型，即查既得的交互查询，能够分析竞品且操作简便。基于丰富的数据积累，能够构建用户标签，提供多维度的行业和品牌的洞察能力。

二、可视化UI界面，洞察行业、品牌、产品的变化趋势。通过数据可视化，将复杂模型数值化、度量体系结构化、将复杂的模型用简单的图标数据化呈现，直观易懂。

三、丰富的知识图谱模型，精准的自然语言处理能力，让数据真实可靠。具有世界领先的AI机器学习、数据挖掘以及知识图谱技术，帮助用户进行深度数据洞察。

百度指数专业版本的产品结构，分为行业洞察、品牌洞察、消费者洞察。

搜索趋势

基于百度搜索大数据，通过智能语言技术、知识图谱，自然语音处理技术，描述行业变化趋势及用户关注热点变迁。

1.可以通过行业的搜索趋势分析，了解行业每日搜索变化趋势，根据行业趋势特征来制定针对性的营销方案或者知晓主要搜索峰值时间点。

2.可以通过搜索特征了解哪些词是行业热搜词，哪些词用户关注度激增，哪些词正在被用户关注，随时可以调整投放策略。

资讯趋势

基于百度信息流阅读数据，通过信息流文章中的各类用户行为进行建模，描述行业的内容关注度及具体热门文章。

1.通过行业内容分析，快速了解每日资讯关注度，根据行业资讯内容关注度知晓近期用户关内容倾向。

2.目前付费版本可以看到当下行业热度比较高的文章，可以分析出那些内容在信息流的场景下用户比较喜欢，以此来进行文章结构优化，提高信息流优化曝光度。

关注排行

基于信息流的数据，可以收集行业所有品牌、产品的份额占比，获取行业份额占比数据。可以看到行业领先品牌和新入局品牌有哪些，得知占比量。

1.可以看到行业份额结构分析，获得全行业下品牌产品的资讯大盘构成、得知行业领先品牌的产品、找到市场份额相近的对标产品，第一时间知道行业黑马品牌。

2.可以看到品牌的发力时间点，进行历史事件的追溯。

品牌份额

可以查看品牌在行业中的整体格局，找到自身品牌与竞品市场强弱趋势进行对比，能够及时发现竞对品牌的搜索数据变化，掌握竞品营销的时间点，洞悉竞品动态。

品牌发展

客户可以通过数据进行地域广告投放策略调整

高CDI高BDI：现金流市场。品类发展及品牌发展都高于平均水平，市场高速增长，品牌发展前途光明。媒体投入应加大力度。

低CDI低BDI：弱势市场，对手威胁。品类发展及品牌发展都低于平均水平，该类市场最不具有开发价值

高CDI低BDI：潜力市场。品类发展高于平均水平，但品牌发展低于平均值，品牌应该可以通过努力而获得同样的发展水平，应加大媒体投入。

低CDI高BDI：明星市场。品类发展低于平均水平，但品牌发展有较杰出的表现，媒体投入一般不应扩大，不超过原有投入量。

这个算法慢慢研究，用处比较少，系统自动出数据，有兴趣的可以研究下

品牌竞争

通过搜索重合度和品牌产品关联度，分析本品和竞品之间的竞争关系。通过四象限以品牌为中心可看到其他竞品的竞争分类。

威胁型:人群重合度及用户争夺率高，大量用户极可能被竞品争夺

探索型:人群重合度高但争夺率低，注意存在可能的潜在威胁

挑战型:人群重合度低但争夺率高，需注意人群差异化营销

潜在型:人群重合度及争夺均不高，可适量降低关注

品牌转移

用户的在搜索的时候，会在品牌和品牌之间进行跳转搜索，产生的搜索行为路径，以此建模分析，可以查看品牌之间的上下游搜索词，或知晓本品牌新老型号之间的用户转移情况，在品牌做营销活动之后可以看到此次营销活动从竞品掠夺多少流量，以此来度量营销效果。

搜索行为

基于用户搜索的前序和后续进行分析，展示用户在关注品牌搜索数据占比量。进一步了解用户搜索意图，比如用户检索化妆品的价格、多少用户检索竞品信息，多少用户检索的是行业活动关键词，可以根据以上数据分析，了解竞品的干扰程度，协同营销事件等内容。

媒体分析

百度自有产品矩阵比如：新闻、知道、百家号等，可分析百度媒体路径，了解用户被媒体曝光的链路路径，有针对性的调整媒体投放预算。比如：多数用户看到品牌是在百家号上看到，后转移到社交平台，客户则可进行百家号内容分析，加大百家号的内容投放占比，同时针对社交平台进行重点维护。

阅读行为

基于用户对信息流内容阅读的行为，用户在百度信息流场景下对不同行业内容的关注度不同，可根据用户感兴趣的内容进行流量分发。

意图识别

基于用户在百度全域的行为，将用户的行为分为，被动了解，主动关注，深入互动等阶段。某品牌期望了解百度全域的用户行为，有多少用户处于了解阶段，有多少用户处于主动关注阶段与深入互动阶段，针对不同的阶段采取不同的营销策略，不断引导用户，持续优化用户互动。比如在某次营销活动周期内，可监测不同时期的用户意图迁移率，用户流失率等指标来评估营销互动效果。

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