search term和 keyword的关系
首先，我从search term和 keyword之间的关系开始讲起。大家都知道，对于手动广告，我们在广告后台可以直接设置keyword。
每一个keyword都需要选择一个match type 来框定大致的词语衍生范围。然后这个keyword根据匹配模式延伸出来的所有词，我们都称之为search term。
所以说：对于每一个keyword来说，根据 broad , Phrase，Exact 三种匹配模式可以延伸出来三组search term词组，当然每组之间的search term会有一定的重合现象。
Keyword和search term的区别大家明白了以后，我们接着往下聊。大家可以回去看一看自己的CPC报表，每一个设置的后台keyword都会跑出来很多customer search term，这些customer search term都在报表上面都有相对应的CPC，也就是实际点击扣费，以及impression展现数量。
就一个search term而言， 当实际扣费X轴在每一个节点的时候，它所对应的Y轴impression的数量不同的。这个曲线上面所有的点对应的impression的总和，即是这个search term的总的广告爆款impression数量。
而且很有意思的是：
并不是实际扣费越多，相对应的impression数量越多。
我们假设bid 竞价不变，有时候实际扣费减少的情况下，impression的数量反而增大了。这一点大家不信可以去看看你们的后台广告报表求证。记住我说的是实际扣费减少情况下，而不是bid竞价减少。
而且，虽然是在同一个keyword下面，但是每一个customer search term 都有自己的impression 曝光数据，转化率数据以及单次点击实际扣费CPC数据。一个keyword根据他设置的match type，会延伸出来海量的search term。
每一个keyword因为search term多样性的原因，在不同的实际扣费节点，所展现出来的 impression曝光量是不一样的，而且同时每个词的展现度也是不一样的。
所以我们要做的就是：尽可能的找到高转化词，给他配上最合适的一个竞价区间，同时通过竞价规避绕开，或者直接negative 否定的方法，防止有限的预算消耗在了低转化的词上面，从而达到我们的PPC业务目标。
除此之外，还有一个结论需要大家注意：
bid其实和ACOS之间并不存在必然的联系，降低bid 并不一定能够降低ACOS。遇到广告费用增高ACOS激增的情况下，降低bid 并不是一个非常正确的决策。
核心不在竞价，而是要找准不同价位的词，以及相应词的一个精准度以及转化详情，从而给他一个适合的bid 区间。
所以针对于一些keyword：建议各位可以根据以上这种分析推理模式，根据报表数据，制作表格分析，从而找到最好的bid竞价区间和最佳均衡点。
