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一、搜索变化
(一)电脑端人气模型权重降低,销量权重降低
(二)电脑端品牌权重提升:电脑端很多搜索一级词全部给了国内一线品牌旗舰店
(三)手机端定向流量细分化
1.手机展示单品属性的细分化、手机端下拉词标签化
2.人群定向流量的细分化:最近浏览、近期收藏、曾经购买
总结:无线端还是人气为主加定向
PC端今年的变化很大,就是大家所说的千人千面了。相比于PC端,无线端仍然处于小白状态,以人气为主,辅之以定向。
(四)买家体验考核权重增加
1.视觉体验:点击率、收藏量、购物车
2.服务体验
(1)客服响应时间
(2)售后三项指标:自主完结率、纠纷退款率、退款完结时间
3.物流体验:7天确认收货数、7天新增评价数
4.购物反馈
总结:平台从卖家核心倾斜到买家核心的转变
(五)千人千面标签
1.买家标签
(1)基本属性:性别、年龄、地域、消费主张
(2)行为属性:最近浏览单品、近期收藏单品、近期加入购物车的单品、曾经购买过店铺的近似单品
2.单品的标签
(1)基本属性:适用人群、发货地、价格
(2)行为属性:浏览量人群属性、购物车人群属性、收藏量人群属性
总结:千人千面是单品和目标消费者双向交叉匹配的展示结果
(六)单品千人千面标签权重的提升
单品标签综合分:浏览量人群标签、收藏量人群标签、购物车人群标签、已经购买人群属性、已购买人群标签
总结:sd越刷越没有流量的原因之一
(七)单品一场标签系统处罚
1.系统判定数据异常会被关黑盒子
2.系统判定虚假交易订单量的假一减二
总结:隐形降权和越刷越没流量的原因之一二、竞品分析
淘宝读懂搜索心理学
(一)竞品数据采集
1.采集数据:销量、转化率、收藏率、流量构成、成交关键词、搜索关键词、确认收货、评价
2.采集周期:3~7天
总结:数据魔方结合人工统计做成竞品分析表
(二)竞品搜索竞争分
1.根据现有搜索现状建立个10000分的竞争力打分表
2.把目标竞品采集到的数据放到打分表中计算出竞品的竞争力得分
3.设置一个高于竞品的竞争力得分,在同一个打分表中进行拆解我们宝贝相关数据
总结:在同一搜索逻辑下的竞品存在的最大意义就是数据参考
(三)竞品人群标签
1.竞品的目标客户群分析
2.竞品的主要成交客户群分析
3.竞品的单品标签构成现状
总结:现在的搜索更多考核是宝贝在目标标签客户群的竞争力三、单品规划
淘宝读懂搜索心理学
(一)权重维度 单品模型表
PC搜索模型
每日销量
转化率
增长率
7天确认收货数
7天评价
收藏率
购物车比率
新品权重
30天销量
PC浏览量
好评率(带图好评数)
2.无线搜索模型:
无线浏览量
无线转化率
无线增长率
无线成交量
无线折扣价
无线收藏量
无线收藏率
3.搜索反馈
搜索点击率
搜索转化率
搜索收藏率
搜索购物车比率
跳失率
总结:搜索上半年调整,销量权重下降但是评价确认收货等客户体验权重增加
(二)标签维度 标签优化表
浏览量人群标签
收藏量人群标签
购物车人群标签
购买人群标签
总结:标签优化是目前宝贝流量竞争的一个主要问题,标签正常的宝贝才能匹配到精准人群在PC
(三)优化维度 单品优化表
点击率、转化率、跳失率、咨询转化率、流量构成
总结:单品优化的核心就是点击率和转化率
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