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汽车销售增加流量方案汽车销售是一个竞争激烈的市场，吸引更多的顾客访问汽车销售网站非常重要。
因此，为了增加流量，汽车销售网站需要实施一些方案来吸引潜在的顾客。
在本文中，我们将讨论几种有效的汽车销售增加流量方案。
1. SEO 优化SEO 是搜索引擎优化的缩写，是一种提高网站在搜索引擎结果页排名的方法。
通过在汽车销售网站添加关键词，优化页面标题，描述和链接来实现 SEO 优化。
还可以将汽车销售的特点与其他优势与竞争对手区分开来，以获得更好的排名。
SEO 优化可以让面对消费者的搜索结果更有吸引力，从而增加流量。
2. 社交媒体宣传社交媒体是许多人日常生活的一部分。
汽车销售网站可以利用社交媒体平台，例如 Facebook，Instagram，Twitter 等，来宣传推广汽车销售信息，引起广大消费者关注。
汽车销售网站可以在社交媒体平台上发布有关汽车销售促销，展示汽车照片和视频等。
此外，汽车销售网站可以加入汽车销售社交群组，与真正对汽车有兴趣的消费者进行互动，增加流量。
3. 使用 Google AdwordsGoogle Adwords 是网上广告服务，利用 Google 搜索引擎帮助广告客户向潜在消费者推广信息。
使用 Google Adwords 将汽车销售信息展示在消费者进行相关搜索时，可以立刻将广告展示给潜在消费者，从而通过关键词广告词获取流量。
汽车销售网站也可以利用 Google Adwords 的定向广告，根据人口统计信息，兴趣爱好和位置等精确定位潜在的汽车消费者。
4. 与汽车电商合作汽车电商销售日益受到消费者的青睐，汽车销售网站可以和汽车电商合作，向汽车电商提供汽车销售信息，或者在汽车电商网站上开设门店进驻业务。
汽车销售网站的产品将与汽车电商网站的产品组合在一起，吸引客户流量，并实现汽车销售互利共赢。
5. 免费咨询服务免费咨询服务是吸引流量的另一个好方法。
提供免费的汽车销售咨询服务可以获得潜在客户的关注，建立起有效的合作关系。
汽车销量影响因素分析中国汽车销量在最近几年增长速度快，汽车工业对我国经济发展影响显著，选取城市居民可支配收入、消费者信心指数、汽车消费信贷利率、政策变化等变量指标建立计量模型并进行实证分析，最终找到我国汽车销量的主要影响因素，以期为企业和政策制订者提供思路和参考价值。
由最终得到的模型得出：消费者信心指数和城市居民可支配收入对汽车销量有显著影响。
标签：计量经济学；汽车销量；影响因素；实证分析doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.08.0320 引言国际汽车制造商协会发布的数据表明，2014年中国汽车销量达到2349多万台，同比增长6.9%，占全球销量的27%，连续6年全国第一。
汽车工业在我国经济中有着重要的地位，是我国经济发展的带头行业。
另外汽车工业涉及石油、钢材、橡胶等大宗商品的消费，也直接作用和反作用于国民收入的变动，研究汽车销量的影响因素无论是对于该行业的政策制定者和行业生产者落实供给侧改革以及促进消费者提高生活水平等方面都具有现实性意义。
针对汽车销量的影响因素，不少学者运用各种方法对其进行了分析和研究。
作者认为汽车销量的影响因素受到汽车信贷利率、物价水平、农村居民纯收入、城市居民可支配收入以及原材料的生产和相关商品石油价格等因素的影响。
本文采用实证分析的方法，通过建立计量模型具体探究汽车销量的各影响因素之间以及影响因素与汽车销量之间的关系。
以期得到相关经验证据，提出科学性的建议，为汽车制造商掌握市场规律、科学生产提供数据支撑，同时促进居民提高生活水平。
1 实证分析1.1 变量选择一个国家的汽车消费量与利率水平相关，一方面，利率越高，汽车消费的机会成本越高，人们更倾向于将钱存于银行；另一方面，利率水平越高，汽车消费信贷成本越高，人们贷款买车的意愿将会下降。
汽车行业在我国的发展速度较快，但汽车行业毕竟不是生活必需品，而作为耐用消费品来说，购买汽车的能力与家庭收入存在密切关系。
我国汽车销售量的影响因素及其计量分析摘要：汽车改变了人们的生活，延展了人类的脚步。
本文以分析我国汽车销量数量为主要目的，并提出个人可支配收入、GDP、恩格尔系数、居民消费指数、石油消耗量、汽车产量等指标，建立线性回归模型，分析汽车销售数量变化背后的原因。
汽车销售数量的上升，进一步说汽车在国民生活中普及，也说明国民生活质量和国家宏观经济发展之良好势头。
关键词：汽车销售量、影响因素、计量分析、政策提议1. 引言1901年，第一辆进口汽车登陆上海。
从此，中国有了汽车的概念。
但也有人说，慈禧乘坐过的一辆汽车是我国进口的第一辆汽车，现还有实物陈列在颐和园内。
[1] 1953年，解放CA1在长春第一汽车制造厂崭新的总装线下线，这里程碑式的时刻意味着中国自主制造的第一款汽车诞生，它的诞生不仅给我国不能制造汽车的历史划上句号，也将中国的名字浓墨重彩地写入世界汽车工业史。
改革开放以来，我国的汽车工业的发展取得了长足的进步。
我国的汽车工业是在50年代起步，但是到了90年代汽车这一“新鲜”的事物才逐渐走入老百姓的生活中，也是从那个时候汽车工业得到快速的发展。
汽车工业也逐渐成为国民经济中的主流力量，是国家工业的顶梁柱。
2001年我国汽车千人保有量仅为14台, 2008年汽车千人保有量为49台; 2001年轿车千人保有量仅为7. 8台; 至2008年上升到34台。
2002年成为汽车工业发展的私车普及年, 其标志是轿车产销量占汽车市场的比例跃升到34%的高位, 结束了轿车发展连续5年徘徊在30%左右的局面。
从2002年轿车占汽车比例突破30%的平台到2006年突破50%的平台仅用了四年。
[2]中国的汽车保有量增长令人刮目相看，在世界的汽车销售份额占据越来越重要的地位，中国市场向来就是各大汽车厂商的必争之地。
本文通过建立计量分析模型，分析各个提出的解释变量对汽车销售数量的影响。
2. 指标选择2.1 影响因素概述GDP：汽车的销售量反映了我国整体的经济走向，与经济走向具有一致性，可反映出我国宏观国民经济的情况。
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，汽车产业已成为国民经济的重要支柱产业之一。
近年来，我国汽车市场呈现出快速增长的趋势，汽车消费需求不断上升。
为了深入了解我国汽车市场的发展状况，本报告通过对大量汽车调研数据的分析，旨在为汽车企业、政府部门及投资者提供有益的参考。
二、数据来源本报告数据来源于以下几个方面：1. 国家统计局发布的相关统计数据；2. 中国汽车工业协会发布的汽车行业数据；3. 各大汽车企业发布的销售数据；4. 第三方市场调研机构发布的汽车市场报告；5. 网络公开数据。
三、数据分析1. 市场规模分析（1）总体市场规模根据国家统计局数据显示，2019年我国汽车产销量分别为2572.1万辆和2576.9万辆，同比增长5.1%和5.3%。
从全球汽车市场来看，我国已成为全球最大的汽车市场。
（2）细分市场规模从汽车细分市场来看，乘用车市场占据主导地位，2019年乘用车产销量分别为2275.1万辆和2275.5万辆，同比增长3.8%和3.9%。
其中，轿车、SUV和MPV车型分别占比为47.5%、35.2%和17.3%。
2. 市场结构分析（1）品牌结构从品牌结构来看，我国汽车市场呈现出“寡头垄断”格局。
2019年，我国汽车销量排名前十的企业分别为上汽集团、东风汽车、一汽集团、长安汽车、北汽集团、广汽集团、吉利汽车、长城汽车、华晨汽车和比亚迪。
这些企业占据了我国汽车市场的半壁江山。
（2）车型结构从车型结构来看，SUV车型在我国汽车市场中的地位日益凸显。
2019年，SUV车型产销量分别为897.5万辆和918.5万辆，同比增长10.5%和11.5%。
与此同时，轿车和MPV车型产销量分别为1012.3万辆和295.5万辆，同比增长2.5%和5.3%。
3. 消费者需求分析（1）消费偏好根据市场调研数据显示，消费者在购车时最关注的因素依次为：价格、品牌、外观、配置、油耗和售后服务。
其中，价格和品牌因素占据消费者关注的比重较大。
第1篇一、报告概述随着移动互联网的普及和城市化进程的加快，网约汽车行业在我国迅速崛起，成为城市交通的重要组成部分。
本报告通过对网约汽车数据的深入分析，旨在揭示网约汽车行业的发展趋势、用户行为特征、市场竞争格局以及潜在风险，为行业参与者提供决策参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源：本报告所采用的数据主要来源于网约汽车平台公开的运营数据、用户评价、行业报告以及相关政府部门发布的统计数据。
2. 数据处理：对收集到的数据进行清洗、筛选、整理和加工，确保数据的准确性和可靠性。
三、网约汽车行业发展趋势1. 市场规模持续扩大：随着用户习惯的养成和政策环境的优化，网约汽车市场规模逐年扩大。
预计未来几年，市场规模将保持高速增长。
2. 市场集中度提高：在激烈的竞争中，头部平台的市场份额逐渐扩大，行业集中度提高。
3. 服务多元化：网约汽车平台不断拓展服务范围，如网约车、出租车、共享单车、代驾等，满足用户多样化的出行需求。
4. 技术创新：自动驾驶、人工智能、大数据等技术在网约汽车行业得到广泛应用，提升运营效率和用户体验。
四、用户行为特征1. 用户群体年轻化：网约汽车用户以年轻人为主，他们对新鲜事物接受度高，对价格敏感度较低。
2. 出行需求多样化：用户出行需求涵盖商务、休闲、购物等多个方面，网约汽车成为用户出行的重要选择。
3. 高峰时段出行需求旺盛：早晚高峰时段，网约汽车需求量显著增加，平台需加强资源配置，提高服务效率。
4. 用户评价反馈积极：用户对网约汽车服务的满意度较高，评价反馈积极，有助于提升平台口碑。
五、市场竞争格局1. 市场格局集中：目前，网约汽车市场以滴滴、美团、曹操等头部平台为主，市场份额较高。
2. 区域差异化竞争：不同地区网约汽车市场格局存在差异，部分地区存在区域寡头垄断现象。
3. 新进入者挑战：随着政策放宽，新进入者不断涌现，市场竞争加剧。
4. 合作与竞争并存：平台之间既有合作，如共享司机资源，也有竞争，如价格战、市场份额争夺。
关于汽车行业的新媒体营销策略研究5200字摘要：随着汽车行业的不断发展，各个品牌之间的竞争也日益激烈，如何在弱肉强食的市场中脱颖而出，成为了各大汽车商思考的问题，互联网的不断壮大，越来越多的行业选择了新媒体营销，汽车行业也不例外，本文通过对汽车行业的现状分析、汽车行业新媒体营销必要性和可行性分析、消费者行为分析，进而分析了新媒体营销方式的出现对汽车行业今后发展的影响。
关键词：汽车行业；新媒体；营销策略汽车行业经过十几年的发展，汽车逐渐成为了“家庭必备”，中国市场的汽车销量已经连续6年蝉联世界第一，世界各国的汽车厂商都想在庞大而多金的中国市场中分的一杯羹，除了做好自身的产品和服务，营销成为了他们的另一把利剑，随着中国进入Web2.0时代，大家都把目光聚焦网络，新媒体营销也成为了汽车界的新宠儿，各大汽车厂商在这场没有硝烟的新媒体营销战争中各显神通，大展身手。
一、新媒体营销的定义新媒体营销是指商家利用数字信息为支撑的新型互动传播新型媒体，有别于传统的营销方式，随着互联网的发展而兴起，让消费者对产品向参与度方向发展，常用的新媒体营销传播推广渠道主要包括：微信、微博、搜索引擎、直播、视频、音频、自媒体、论坛。
每个商家根据自己产品的特征和属性选择适合自己的新媒体营销传播推广渠道。
二、汽车行业现状及发展趋势1.现状分析在购置税减半政策的影响下，近两年车市明显回暖，销量超出预期，产销总体呈现稳中有升的增长态势。
从中国汽车市场的发展历程看，中国车市历经了十多年高速增长期后开始步入平稳增长阶段，中国汽车的销量在2000年到2016年的16年中增长了10余倍，已经是拥有5.08亿人口的欧盟27国汽车年销量的2倍，2009年我国汽车产量居世界第一，销量1364.5万辆，随后的几年里，我国汽车销量持续增长，增速达18.7%，从销量和增速看中国汽车市场已经步入成熟期。
而汽车销售近年来的现状却是：4S店利润低，微利或亏，国产品牌近年崛起势头较猛，合资品牌压力比较大，高端品牌略好。
汽车行业的市场调研方法和数据分析技巧市场调研在汽车行业中占据重要地位，它可以帮助企业了解市场需求、预测趋势、优化产品和服务。
而数据分析则是对市场调研所获得数据的分析和解读，通过对数据进行合理的整理和挖掘，帮助企业做出更明智的决策。
本文将介绍汽车行业常用的市场调研方法和数据分析技巧，帮助企业更好地了解市场和客户需求。
一、市场调研方法1.问卷调查问卷调查是最常见的市场调研方法之一，它通过编制问卷并针对目标受众进行调查，了解他们关于汽车产品的需求、喜好和购买意愿。
问卷调查可以通过线上和线下方式进行，结构化的问卷设计能够使数据整理和分析更加方便。
2.深入访谈深入访谈是一种质性的市场调研方法，通过与目标用户或专家进行面对面的对话，深入了解他们的需求、态度和行为。
深入访谈可以帮助企业获取更为详细和全面的市场信息，发现用户需求中的潜在问题和机会。
3.市场观察市场观察是一种主动的市场调研方法，通过观察目标市场、竞争对手和消费者行为，了解市场趋势、产品竞争力和消费者购买决策过程。
市场观察可以通过实地调研、数据分析和社交媒体等方式进行，对于把握市场动态和细微变化至关重要。
二、数据分析技巧1.数据整理与清洗在进行任何数据分析之前，首先需要对数据进行整理和清洗。
这包括检查数据完整性、去除异常值和重复值、填补缺失数据等工作。
通过数据整理和清洗，可以保证后续的分析结果准确可靠。
2.数据可视化数据可视化是将统计数据以图表或图形的形式呈现出来，使得数据更加直观、易于理解和分析。
通过数据可视化，可以帮助企业快速发现数据之间的关联和趋势，从而指导决策和优化策略。
3.统计分析统计分析是数据分析中常用的方法之一，它能够帮助企业对市场调研数据进行更深入的探索。
例如，通过描述统计分析可以计算出数据的平均值、标准差和百分比分布，结合假设检验和回归分析等方法，可以对数据之间的关系和影响进行更为精确的分析。
4.数据挖掘数据挖掘是通过应用机器学习和模型构建的方法，从大量数据中发现隐含的模式和规律。
创新扩散理论下新能源汽车产业的发展综述近些年，新能源汽车在我国获得了极快的发展，例如比亚迪已经成为了全世界头部的新能源汽车制造商。
基于此，以下将借助创新扩散理论浅析新能源汽车产业未来发展情况。
通过对我国新能源汽车销量的历史数据进行分析，可发现，排除疫情的影响，事实上，新能源汽车的销量在2019年就开始激增，到2021年就会出现全年的销量，中国新能源乘用车在全球市场份额中占有52%的份额。
新能源汽车销量之高，其实是因为中国从产业政策方面给予了支持。
通过调查消费者聚焦新能源汽车概念在网络上的搜寻行为，由此可见，上网搜索的热度自2016年以来呈指数级增长，此后虽然未倍增，但是搜索热度却不断的变成了升温的态势。
可见2014年搜索指数比率是6.15%，2015年搜索指数比率为7.69%，2016年到达11.13%，2017年为18.12%，2018年为14.86%，2019年为18.85%，2020年为28.89%，2021年比率增长至36.37%。
说明新能源汽车搜索指数的增长速度非常快，这与新能源汽车产业发展迅猛有直接关系，也反映出我国新能源汽车行业的快速发展态势。
自2016年以来，新能源汽车概念搜索指数在整个汽车市场搜索指数中所占百分比已经超过了创新扩散理论临界点的10%，随后的扩散速度骤然增加。
新能源汽车概念搜索指数在整个汽车市场搜索指数中占有一定比例，其实，从搜索量这个方面来表达新能源汽车消费者对消费者层面关注的渗透率。
传播学中存在著著名的创新扩散理论：什么新事物都是由默默无闻变成广为人知的，其扩散快慢不均。
刚开始时新事物传播较慢，但是，当接受其人群规模（也就是渗透率）达到一定临界点时（一般为10%-25%），扩散速度骤然增大。
创新扩散理论，是研究传播效果的经典着作，它是美国学者埃弗雷特·罗杰斯在20世纪60年代，提出的有关通过媒介说服人们去接受新观念，新事物的问题、新产品等理论，注重大众传播在社会、文化等方面的作用。
汽车销量影响因素分析——基于综合熵权法和VAR肖欣莹【摘要】对汽车销量影响因素进行了研究分析,基于传统的GRA和熵权法基础,对两种方法进行加权分析,选取出前5种主要影响因素,再构建VAR模型深入研究各个因素对汽车销售量的影响;结果表明各影响因素之间相互联系、牵制,其中GDP和钢材产量对汽车销售量影响更明显,且随着年份的增加,影响更加显著.【期刊名称】《重庆工商大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(035)005【总页数】7页(P71-77)【关键词】汽车销量;影响因素;综合熵权法;VAR模型【作者】肖欣莹【作者单位】重庆师范大学数学科学学院,重庆401331【正文语种】中文【中图分类】O212汽车己成为大部分人的必要需求，中汽协会的数据显示，2016年汽车销量已经达到了2 802.8万辆，比去年同期增加13.7%。
汽车工业在我国经济发展中有着不可或缺的地位，它促进了我国经济的发展，并带动石油、钢材等资源、商品的消费，也直接左右和反作用于国民收入。
本文选取汽车民用拥有量、钢材产量等8个主要影响因素和1978—2016年的样本数据，以综合熵权法为基础，选出前5个主要影响因素，建立VAR模型深入探讨这5个影响因素对汽车销量的影响。
1 基于综合熵权法的汽车销量影响因素分析1.1 基于GRA的汽车销量影响因素分析以汽车销量为参考序列，各影响因素作为比较序列，对原始数据进行标准化处理，并用灰色关联分析(GRA)研究各因素的影响程度，结果如表1。
表1 各影响因素之间的灰色关联度Table 1 Grey relational grade between the influencing factors影响因素国内生产总值城镇居民人均可支配收入民用汽车拥有量公路里程钢材产量居民消费价格指数(上年=100)美元兑人民币平均汇率汽油消费总量(实物量)关联度0.778 30.773 60.800 80.841 70.806 80.912 00.826 60.869 71.2 熵值法确定各因素变量权重客观指标熵值的信息熵公式：i=1，2，…，mj=1，2，…，q再根据各客观指标的熵来确定权重：ϖ其中，ϖ(uj)为第j个客观指标的熵权，运用Matlab得出8个影响因素的熵权见表2。
网络搜索指数与汽车销量关系研究作者：李忆文瑞杨立成来源：《现代情报》2016年第08期〔摘要〕网络搜索数据是消费者在信息搜集和购买决策过程中真实足迹的反映，对了解消费者购买需求具有重要价值。
本文运用与现有研究不同的关键词获取方法，以我国汽车市场为背景，研究网络搜索数据与销量之间的关系。
首先，确定网络搜索数据的关键词，主要运用了文本挖掘技术，具体而言：①对抓取的汽车论坛文本进行Jieba分词；②利用Word2vec模型把分词结果转化为向量空间模型形式；③结合TF-IDF算法和余弦相似度算法确定关键词。
然后，基于108个月的长面板数据，建立网络搜索与汽车销量的固定效应模型。
最后，采取滚动窗口的方式预测最近12个月的汽车销量。
实证结果显示：网络搜索与汽车销量之间存在长期均衡关系，回归模型可以解释76%的方差；网络搜索数据有助于预测我国汽车销量。
〔关键词〕网络搜索数据；消费者；购买需求；汽车销量；文本挖掘；关键词获取；长面板数据；预测DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.08.026〔中图分类号〕F27213〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）08-0131-06〔Abstract〕The online searching data reflects the real traces that consumers leave behind while gathering some information or making purchase decisions.The online searching data benefits us to know the information of what is the consumers need.In our paper，the selection of keywords differents from the existing researches，on the background of Chinas automobile market，the paper researched the relationship between online searching data and Chinese automobile sales.Firstly，identified the key words of online searching mainly according the text mining technology，to be specific：①Using Jieba segmenting the automobile BBS text captured to words；②Converting segmentary words to the Vector space model by Word2vec model；③Combining TF-IDF algorithm and cosine similarity algorithm to determinate the key words.Then，based on the 108 months long panel data，the paper established a fixed effect model between the online searching data and the automobile sales.Finally，the paper forecasted the automobile sales in nearly 12 months.The empirical result showed that：there is a Long-run equilibrium relationship between the online searching data and the automobile sales，and regression model can explain 76% of the variance.The holdout analysis suggested that online searching data can be of substantial use to forecast the Chinas automobile sales.〔Key words〕online searching data；consumer；purchase decision；automobile sales；text mining；keywords obtaining；long panel data；forcast搜索引擎已经成为消费者决策过程中信息搜索和评价过程的起点，根据在CNNIC调查社区进行的搜索营销调查显示，有77%的互联网用户在购买产品之前会上网搜索信息[1]。
网民的搜索需求在一定程度上反映了他们的关注点和意图，而网络搜索数据正是对网民搜索需求的客观记录。
网络搜索数据的这一特性使其能够映射用户实际生活中的行为特点，并影响企业经营和政府管理方式，成为目前研究大数据的主要方向之一。
本文以我国汽车市场为背景，研究网络搜索数据与汽车销量之间的关系。
之所以选择汽车作为研究对象，是因为汽车产品属性复杂并且要求较大资金投入，消费者在购买汽车时会对汽车产品各种属性进行仔细考察和评估。
不仅如此，汽车也是研究消费者外部搜索相关文献中最为常用的产品对象之一[2]。
1研究意义与思路11研究意义网络搜索数据的利用价值已经得到了学术界的广泛关注。
国外学者在房地产[3]、就业[4]、股票[5]、汽车和旅游[6]等众多领域都验证了谷歌搜索数据的作用。
但是在中国，百度是应用最多的搜索引擎，因而用百度搜索指数研究中国的社会经济行为更符合实际情况。
任乐通过计算相关系数、确定领先阶数并合成百度搜索指数，实证了北京市搜索数据与月旅游客流量之间的相关关系[7]；袁庆玉等从网络关键词搜索数据与汽车销量的角度建立了理论基础框架，采用综合赋权法对关键词进行提取，预测了汽车销量[8]。
但是对国内现有研究而言，利用网络搜索数据预测用户需求仍属于一个新的研究领域，并没有形成系统的研究体系，还存在以下不足：（1）对于关键词的选取还存在争议。
多数研究是直接指定关键词，或者是结合百度自动生成的关键词来提取指数，并没有考虑关键词能否代表用户实际的网络搜索行为。
（2）预测模型多采用时间序列的静态回归或者是对短面板数据的建模，不利于控制不同个体间的差异，也不利于准确地反映和刻画在时间推移的过程中网络搜索数据对销售影响的动态变化。
为弥补现有研究存在的不足，本文在关键词选择和模型设定上都作出了改进，目的是验证网络搜索数据如何反映当前的汽车销量并预测未来的销量变化趋势。
本文的主要工作是：提出了一套结构化的流程来提取网络搜索数据关键词，并应用于我国汽车市场的研究。
该流程为网络搜索数据在其他领域的研究提供了参考。
12研究思路本文的研究思路如下：①对汽车销量预测和网络搜索数据应用的相关研究进行梳理，总结出现有研究存在的不足；②以2007-2015年国内市场的汽车销量为研究对象，基于文本挖掘技术，提出一套结构化的流程，获得网络搜索数据的关键词，用于提取出百度搜索指数；③为避免百度搜索指数和汽车销量之间存在伪回归的可能性，对变量做了单位根检验和格兰杰因果检验；④基于108个月的长面板数据，建立百度搜索指数与汽车销量的固定效应模型，据此验证网络搜索数据如何反映当前的销量；⑤采用滚动窗口的方式预测最近12个月的汽车销量，来检验网络搜索数据的预测效力。
2文献综述21有关汽车销量预测的相关研究关于国内汽车销量的预测，从以往的相关研究来看，学者从定性和定量两个方面进行了相关研究。
在定性方面，如：门峰等针对我国汽车产业的发展方向进行研究，认为我国汽车产业已经成为国民经济的重要支柱产业，并预测未来5～10年是我国由汽车工业大国向汽车工业强国转变的重要时期[9]；王莉分析了国际金融危机给中国汽车行业带来的总体影响[10]。
定量方面的研究则可以分为两个层面：一是单方法预测法（包括多元回归分析法、时间序列预测法、神经网络分析法），如：陈欢通过定性灰色预测模型的方法对汽车销量进行了预测[11]，该方法能够反映复杂数据的非线性和汽车销量数据自身的规律性，但对历史数据过于依赖，历史数据越多，预测结果越可靠；郭顺生等基于时间序列ARMA模型对中国汽车的月销量数据进行预测[12]；汪玉秀等综合汽车颜色、排量及版本类型3个因素，建立了马尔科夫过程的4S店汽车销量预测模型（预测绝对误差均小于5%）[13]。
二是组合预测方法，如：李响等基于ARMA模型与RBF神经网络相结合的混合模型预测了天津市日汽车销量，认为组合模型相对于单一的预测模型有较高的预测精度[14]；蔡宾等采用改进差分进化算法和灰色模型对几个主要汽车品牌的销量进行了预测，并对汽车销量的发展趋势作出了判断[15]；李莉通过建立灰色模型和马尔科夫模型相结合的组合预测模型预测了我国小排量汽车的销量，该模型整合了GM （1，1）模型处理光滑序列的有效性和灰色马尔科夫链处理随机序列的有效性，反映出了数据序列的发展趋势[16]。
无论是传统的定性预测方法，还是定量预测都只能依赖于历史数据，但历史数据具有很强的延迟性，而且其预测的粒度较大，一般为汽车销量的年度数据。
另外，与传统的预测方法相比，人工智能建模方法虽然预测精度较高，但也存在算法复杂性高，应用广泛性和对原始数据的变化趋势依赖性较强等缺陷和不足。
22基于网络搜索数据的经济类、社会类行为相关性研究目前基于网络搜索数据的经济社会类行为预测已成为各领域学者们研究的一个新的热点，并在国内外都取得了一定的研究成果。
在宏观经济领域，Vosen等利用网络搜索趋势也对家庭支出做出了预测[17]；Choi等研究如何利用网络搜索数据预测短期经济价值，文中的例子包括房地产、失业索赔、旅游目的地规划和消费者信心[18]。
在社会领域，Ripberger等使用网络Query搜索数据对公众的注意力进行衡量，取得了良好效果[19]。
国内学者张崇等揭示了网络搜索数据与居民消费价格指数（CPI）之间存在一定的相关关系和先行滞后关系，并取得了良好的预测效果[20]。
董倩等发现网络搜索数据不但能够较好地预测房价指数，而且能够分析经济主体行为的趋势与规律，有一定的时效性[21]。
孙毅等对相关研究进行了综述，提出基于网络搜索数据的相关性研究是典型的交叉研究，而对于网络搜索数据与经济行为之间的相关性的机理分析、关键词的选择和数据处理模型选择是需要解决的关键问题[22]。
