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一、搜索变化( `+ p: T: `) U- L1 a
(一)电脑端人气模型权重降低,销量权重降低
: u$ J1 k/ x# g3 k(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0 r7 b+ F- x x A. [
(三)手机端定向流量细分化. J( g9 o7 @* o7 b; \
1.手机展示单品属性的细分化、手机端下拉词标签化3 t; \: s# m8 N n- E; B. u
2.人群定向流量的细分化:最近浏览、近期收藏、曾经购买% _3 K6 B9 j3 |6 }5 L5 k0 L3 Y" r
总结:无线端还是人气为主加定向
" f) b/ Z2 f% P2 LPC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。
$ |4 j& M2 B3 H2 A, i% c(四)买家体验考核权重增加" l3 o- c# W {6 K" L( l. u
1.视觉体验:点击率、收藏量、购物车+ d& {' g% U u' n. X
2.服务体验
( R4 b9 a& Y: g, ~/ w0 T(1)客服响应时间
& j: D& d A. R) b$ |(2)售后三项指标:自主完结率、纠纷退款率、退款完结时间0 o8 x6 I u/ @" X
3.物流体验:7天确认收货数、7天新增评价数2 l5 G& j! E% ~0 c( x# y2 q
4.购物反馈( v+ Y& n# T0 u$ w+ _
总结:平台从卖家核心倾斜到买家核心的转变
, S4 e3 Y$ [/ b+ f, Q& F(五)千人千面标签0 U2 U. A5 R7 x5 I
1.买家标签
/ k5 a& T Z% a) S: ~7 ~7 p(1)基本属性:性别、年龄、地域、消费主张
& Y6 w) } A! Q9 q(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( R0 z3 d' g5 D B& T/ Z, \
2.单品的标签, {& T# P1 S( N: s- j% k, s, [
(1)基本属性:适用人群、发货地、价格
) h2 `$ c! Y) X/ j& h3 `(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
/ x! s S7 w) p9 K, u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
* O9 l% P$ f9 m) ~2 }(六)单品千人千面标签权重的提升
+ F3 X& a( ^; G# {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0 S: K( \* }& k( C
总结:sd越刷越没有流量的原因之一
# }- p9 `' s% k) H5 x(七)单品一场标签系统处罚6 k7 f! b& Q4 Z j6 U6 S4 }
1.系统判定数据异常会被关黑盒子
9 \- D0 {; a7 L0 j2.系统判定虚假交易订单量的假一减二
# d: ]4 q, z1 j9 s7 D总结:隐形降权和越刷越没流量的原因之一二、竞品分析
, A6 Z/ U; B0 ?6 F5 K/ ?! d+ F淘宝读懂搜索心理学 h$ j2 ]8 E, Y8 u
; ~9 ~1 { V5 m7 x# s& C0 z3 {(一)竞品数据采集& H4 H# V; G( v& P$ O D' r' ~
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
3 g. Y' a5 a2 x% J0 f! w! {2.采集周期:3~7天9 F7 E( ~- x! z3 o. b$ l! e
总结:数据魔方结合人工统计做成竞品分析表/ \+ V% N' \" Z2 { \1 e
(二)竞品搜索竞争分
+ a, k$ B4 d. u1 X; @' q1.根据现有搜索现状建立个10000分的竞争力打分表
* c* c" m' Q& ? |8 l) ?2 H2.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$ g$ ]( U* }4 R) Z+ R$ h
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
- ^9 Z' a0 i# f9 M; _% ~, Z- ]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/ I( R, {- ]! t: l* {
(三)竞品人群标签
. j& f }9 f+ O1.竞品的目标客户群分析
5 Q* P* r; z- c1 `; l8 w: _2.竞品的主要成交客户群分析2 N8 ^0 \. ]( \) G3 L
3.竞品的单品标签构成现状
/ q8 O. O: O# V+ g9 f' \9 b' d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
0 o* q/ M p4 U淘宝读懂搜索心理学
4 }! ?1 }3 I2 v6 G, }' c. l0 O" z: o, C/ p
(一)权重维度 单品模型表' e: V Q# K3 K2 A" ^0 s0 N7 x. m0 q
PC搜索模型
; [. j* f! M. o# @4 O6 }' z: K每日销量
3 V v5 Q9 Q/ N& c转化率
: J& q) S3 W6 c) e增长率% p* ?: M& ~: W& v% Y
7天确认收货数0 G+ P% s Z1 n9 f
7天评价
* B) @" e& \7 g: H. S收藏率
8 \; ?& n$ L a* E6 p购物车比率( |" F# j4 A+ d0 K- v" Y L% H2 E
新品权重6 ?0 e6 m( m6 q& e2 y d
30天销量
* ?6 r2 V, h- T! I) {PC浏览量
+ o# \, O+ L* @4 q2 T- u好评率(带图好评数)1 ?% ~+ @% Z0 b( K
2.无线搜索模型:
" U! l2 l) c: q2 ^ I无线浏览量
% f+ B# y; D1 {6 ~' p8 C无线转化率
2 d$ w2 s1 L+ E! Y: `无线增长率6 F1 W! H& d& K& H
无线成交量
0 t+ z4 D J1 p7 y; @无线折扣价
, C; D2 ?5 J8 o( y) a无线收藏量5 h" w; D- n' X4 Y9 d$ {
无线收藏率
8 l1 Q7 H+ p3 H! C9 [1 C3.搜索反馈
3 r! D2 y( i; }0 s搜索点击率+ v/ f) i1 n k9 j, x5 |- P: [( P) X2 H
搜索转化率% T, d y: o7 m5 q( Q
搜索收藏率' t" b* ]1 [( \. C4 M2 c* g
搜索购物车比率
( Y* }, H D3 o9 j5 Y3 ^跳失率
' p6 H8 E8 Y, h8 ^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! o9 }: H, [: _ E
(二)标签维度 标签优化表3 k* b: f; C; M
浏览量人群标签
+ d6 L" D1 F6 w: T收藏量人群标签
9 [ }; u% G/ g# F n5 ~# Z购物车人群标签
; w' J% E& I& W! D购买人群标签
/ e0 O6 n6 l* I, C( {; _; q4 c: F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
4 ~+ ?& R9 z' M(三)优化维度 单品优化表
* z7 o* R8 E8 i. F点击率、转化率、跳失率、咨询转化率、流量构成
3 h9 A8 Z$ o" |* C* Z总结:单品优化的核心就是点击率和转化率
: J1 q; \7 t j6 L8 f. Q2 O8 k3 c$ P; W3 i) x0 D: J- t
" o8 u+ v) c2 n5 G9 N4 g+ A |
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