荷塘月色_淘宝抖音跨境电商卖家论坛社区

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

扫一扫,访问移动社区

查看: 2221|回复: 1
打印 上一主题 下一主题

[其他] 淘宝十五大搜索模型

  [复制链接]
电商玩法交流,vx 283617821
跳转到指定楼层
1#
老单 发表于 2019-4-13 17:40:13 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
我发现越是做店铺久的,思维模式越不容易改变,每天纠结着付费推广的各种数据,总想通过付费流量带动着搜索,然后呢?
直通车烧的很猛,搜索真的起来了吗?未必吧!所以今天来给大家分享下自然搜索的模型,瓜子嗑起来~
一、权重是由什么组成的
主要是四个方面,店铺权重、宝贝权重、关键词权重、搜索权重;
层级高、品牌分高、DSR评分高、动销高也就是卖家模型中的活跃度和服务质量,决定着店铺权重;
销量高、点击率高、转化率高、收藏加购率高等等也就是人气模型中的同比和环比数据,决定着宝贝权重;
关键词下的坑产高、UV价值高也就是人气模型中关键词的同比和环比,决定着关键词权重;
然后,店铺权重+宝贝权重+关键词权重+人群的个性化权重,就是搜索的权重!
权重=模型算法的数值总和,模型算法=各个维度的数值总和,从而权重的高低是由各个维度的数值总和决定的。
我们平时用sd干预宝贝的权重,相当于单维度提权,但是想真正提高宝贝权重,需要多维度提权,也就是说更有技术和技巧性的干预数据,
自然搜索模型一共有15大模型,今天我把十五大搜索模型分享给大家,从而让你能从中掌握你需要多关注的一些维度里的数据有哪些。
二、15大搜索模型全解析
1、类目模型(产品发布时类目和属性)
产品选择类目时,并不一定放在第一展现类目下,具体放在哪个类目根据竞争程度而定,
比如搜索“苹果”我们看到该关键词的第一展现是手机,而不是吃的苹果,吃的苹果是最后展现的;
2、文本模型(匹配商品标题中对应的关键词)
用户搜索关键词时系统会匹配标题中包含对应的关键词的产品,而且标题默认主搜关键词是搜索词时系统会优先展现,关键词是默认主搜关键词,并且权重高的宝贝优先展现,关键词成交时,权重的分配原则为A+B算法。
3、人气模型(评估消费者对产品的认可度)
(1)同比(7天、30天):同类目同层级同类店铺做对比
搜索试错原则(前三位产品展现购买率)、控价率、分享率、收藏率、转化率、跳失率、停留时间、老客户购买率、点击率、UV价值、单坑产出;
(2)环比(7天、30天):产品自身数据做对比,销售额增长率、收藏量、销量、PV、UV
主要看增长率,维度为7天;
4、人气模型
人气模型是所有模型的基础模型,做单品搜索主要就是做这个宝贝在某个关键词下的同比和环比数据,无论是同比还是环比,以前对比的数据都是以“7天”为一个周期,所谓的“14天螺旋”“21天螺旋”都是以7天的倍数倍增的,到底多久能优化到人气首页,跟时间无固定关系,跟竞争度有关;
5、卖家模型
活跃度:动态上新率、旺旺在线时长、售罄率、sku(滞销商品数和滞销商品率)
综合服务质量:询盘转化率、客单商品率、支付宝使用率
动销率、动态上新率、全店爆款率、滞销商品率对店铺的权重很重要。
6、服务模型
DSR评分、单品动态评分、退货率、(退货纠纷率和无货退款次数)、投诉率(小二投诉完结率)、旺旺(旺旺响应速度、旺旺响应率)
7、新品模型
新品的流量获取能力远远大于老品,所以持续上新获得优质流量是一种重复迭代加权的玩法;
新品上架后,系统会在某个不定期时间段内分配给宝贝流量瀑布,即展现曝光机会,在这个时间段内,如果宝贝点击率高,点击反馈效果好,宝贝将会持续得到更多流量(优质流量早已经被淘宝分类打标,最优质的流量会分配给顶层商家,层级越高,流量越优质)
8、阶梯模型
搜索一个关键词时,系统会对各个层级的宝贝做调取,层级越高,首页的展位越多,但商家数量越少,所以对宝贝的展现机会就会越多;上升一个层级并非流量就一定增长,也有可能会降低,因为上一个层级的竞争变激烈;当宝贝更改了价格,你可能被淘宝重新分类,放到另外一个抽屉,在这个抽屉中,你的权重较低,可能因此就没有了流量;层级有明显的流量天花板,所以群爆款战略可以让店铺层级增长,新品更容易爆发。
9、聚合模型
宝贝的流量渠道分为多种,并非宝贝销量好就会在各个渠道下表现都好,宝贝在某个渠道的流量获取能力需要激活或者入池;然后该渠道的优质流量才会根据此宝贝的后续表现进行流量分配,如:搜索主要优化的就是关键词,猜你喜欢主要优化就是单坑产出。
10、学习模型
系统会根据各个维度的主要考核维度建立索引数据库,并对数据库的维度阀值进行自动更新和学习,所以学习模型也叫做病毒型学习积累系统。
11、反作弊模型(屏蔽作弊商品和作弊店铺)
虚假交易、偷换宝贝、重复铺货、重复开店、广告商品、sku作弊、标题乱用关键词、关键词堆砌、邮费不符、价格不符,标题、价格、描述、属性不一致
12、个性化原则
区域、性别、购物主张、浏览轨迹、好友分享、历史购物价格区间、历史购物流行元素、消费习惯
13、时间模型
根据时间原则匹配展现机会
14、价格模型
统计分析最优价格区间和品牌限价规则包括:
淘宝和天猫对品类的限价原则;
宝贝成交付款价格和价格稳定性;
搜索豆腐块内的产品代表了行业的标杆形象,价格和销量,包括款式和规格都是代表行业的标准。
15、优品模型
高客单价、收藏加购率高、高复购的小而美店铺、特色店铺、品质店铺是系统重点推送的店铺,所以红包收藏可以让店铺迅速积累粉丝,垄断流量。
三、模型底层深入挖掘
1、模型底层原理解析
(1)搜索引擎技术找到目标产品类库(类目、文本模型)(时间模型加权)
(2)商品ID权重方案(卖家、人气、服务模型)
(3)防恶意点击技术(作弊降权
(4)个性化模型+前端分层展示原理(阶梯模型)+学习模型确定最终展现结果
(5)新品模型+优品模型+聚合模型为新品优质宝贝加权,分配优质个性化流量
2、三大搜索主要算法
综合搜索=关键词人气权重+宝贝权重+店铺权重+加权项
人气搜索=关键词的人气权重=在7天维度下=点击率+转化率(高于行业两倍)+宝贝关键词是搜索转化一直在增长。
无线搜索=关键词人气权重+无线端占比(流量、销量、转化率、无线端广告占比)+加权项
3、自然搜索潜规则
店铺所处在的层级决定了流量上限,所以当店铺中有2个大爆款的时候,第三个可能很难起来,主要看店铺是否有所处在层级的流量上限;
宝贝的销量再多也不会在所有的相关词都排名第一,搜索引擎处于公平原则,最多只给3个主引流词流量;
非标品中,当市场上已经有两个同款出现在首页的时候,一般不会给第三个同款产品展现机会。
4、pc端和无线端的过渡
pc端权重=店铺权重+宝贝权重+关键词权重=【流量分配原则】
宝贝上架后系统会根据权重分配一定的流量瀑布,
分配的搜索流量入口是根据系统默认标题的主搜关键词决定的,
流量瀑布的点击反馈效果决定后续的展现机会。
无线端权重=【标签、标签、标签】
系统后续分配的搜索流量入口是根据宝贝的标签(基础标签和流动标签)和关键词的点击反馈效果决定的(宝贝标签)
四、实操数据全面解析
以上三点,基本把搜素的模型全部解析明了,接下来我重点分析在我们实操中,需要重点维护的数据有哪些!
1、主要影响搜索的因素
主要的都做到导图里了,产品动销率、动态上新率、sku、dsr、退货率、流量利用率等等这些都是需要做考核的;
2、做好搜索的必备条件
只要你在做淘宝,数据分析就是必须的,不光自己店铺数据,竞品数据一样是要分析研究的,所谓:知己知彼百战不殆!根据自己数据情况,参考竞品数据,做出应战计划;
3、实操方法
主要7个方面,包括标品非标品操作、人气指标、配合销量做出权重计划、问大家评价优化、sd以及注意事项,这里不在做详细的解析,我把导图分享给大家,看不清可以找我领取原图;
不管是标品还是非标品,操作初期计算出坑产是非常重要的,要明确自己的竞品,分析竞品数据比如同类目收藏加购多少、转化率多少、点击率多少等等,尽可能的把这些数据计划到行业优秀;
这个计划包括:销量计划、人气计划、流量值、核心词、长尾词,然后相关匹配出每天销量布局、收藏加购率、转化率的数据;
以上是总结操作中需要注意的事项,包括晒图以及问大家的优化,还有小号的检测及一些内功的检测,最后就是执行力!
这次就先分享这些,后面会抽时间给大家分享更多的东西,包括最新玩法及一些最新规则,最近应该不少人都在做拼多多吧?另外这里点一下,如今四个风口:小程序、手淘首页、内容营销、短视频!站在风口上猪都能飞起来这个道理都懂,机遇是很重要的。


评分

参与人数 1荷币 +1 收起 理由
admin + 1 谢谢分享,H币奖励,荷塘月色有你更精彩!

查看全部评分

微信扫以上二维码分享朋友圈;或手机浏览器分享微信朋友圈;马上获得荷币奖励 奖励规则

(声明:本文由网友发布,不代表本站观点或立场,如有侵权请联系QQ:2377240266处理)

 

分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏1
回复

使用道具 举报

2#
磨菇街客服 发表于 2019-4-20 15:32:46 | 只看该作者

回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

在线客服中心
关闭

微信客服 QQ客服 点击这里给我发送消息

加大群免费领取干货

 
在线客服中心

手机版|荷塘月色_淘宝拼多多抖音小红书论坛_跨境电商商家最喜欢的开店运营经验学习交流社区论坛  
【免责声明:本站内容均来自网友发布,不代表本站观点或立场,如有侵权请联系我们处理】

GMT+8, 2024-11-22 08:08 , Processed in 0.291898 second(s), 55 queries , Gzip On.

快速回复 返回顶部 返回列表