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标题: 为什么我的店铺流量这么少?不靠刷单怎么活? [打印本页]

作者: 非诚勿扰    时间: 2022-2-27 16:00
标题: 为什么我的店铺流量这么少?不靠刷单怎么活?
作为电商大浪中的一员,你是否经常遇到下面的问题,但又无从入手?


为什么我的店铺流量这么少?不靠刷单怎么活?
我的店铺流量突然大幅下降,该怎么办?
店铺有流量,但是没转化,这是怎么回事?
推广花了很多钱,获取付费流量很吃力,免费流量也没有带动提升,怎么办?
付费流量提升了,但免费流量不升反降,这是怎么回事?
免费流量突然升了,过几天又降回去了,这是什么原因?如何保持继续提升?
免费流量和付费流量该怎么获取更持续有效?
...........
你是否每天也带着十万个为什么,却无从下手?流量似乎是一门玄学,我们每天的心情就像这流量一样起起伏伏,不知道怎么做才能提升,提升了也不明白是如何做到的,原理到底是什么?有没有可复制的方法?


为了解决和大家同样的困扰,通过各种途径学习和摸索了一段时间,现在找到了一些揭开流量神秘面纱的方法,希望跟大家交流分享,愿各位大神们不吝赐教~


想要不靠刷单提升流量和转化率,首先我们需要解决几个问题:


淘宝流量运行的底层原理是什么?
根据底层原理,我们需要关注哪些核心指标和渠道?
有哪些具体的工具可以帮助我们操作?
一、淘宝流量底层运行逻辑
研究淘宝流量的底层逻辑,最核心的是研究手淘推荐、手淘搜索、直通车、超级推荐4个来源的底层逻辑和相互影响机制。



为什么这么说呢?我们从流量来源来看:


从生意参谋-流量-店铺来源可以看到,店铺流量来源主要分为3大模块:淘内免费、付费流量和自主访问,其中自主访问主要包含购物车、我的淘宝(收藏)2个模块,这部分算是免费和付费渠道的流量回流,因此,淘内免费和付费流量是核心来源。

在免费流量里,手淘搜索、手淘推荐占比接近80%,其他都是零散的流量。

而付费流量下,品销宝和智钻主要针对品牌店铺,而不同店铺间花费差异较大。直通车和超级推荐大部分店铺都会重点投放,往往占比达到全店付费流量的50%以上,是付费流量里最核心的来源。

免费流量核心关注手淘搜索、手淘推荐,付费流量核心关注直通车、超级推荐。


因此,研究淘宝流量的底层逻辑,核心是研究手淘推荐、手淘搜索、直通车、超级推荐这几个来源的底层逻辑和相互影响机制。
那么手淘推荐、手淘搜索、直通车、超级推荐的底层运行逻辑是什么样的?它们之间是如何相互影响的?


根据4个渠道的特点,我们可以将其归结为2类流量:手淘搜索和直通车都是通过消费者主动搜索触发的,属于搜索型流量,而手淘推荐和超级推荐是平台结合消费者的特征和兴趣主动推送,消费者被动接收的,属于推荐型流量。

在这里,我们先引入"场景"和"标签"的概念:


搜索和推荐都是以场景为链接的,搜索触发推荐,决定商品进入哪个推荐池。场景由人群标签和兴趣标签构成。
举个栗子:


当某位30岁的女员工在淘宝搜索关键词"跑步机"后,根据这位消费者的个人特征和搜索关键词,淘宝系统可能会做出如下一系列动作:


系统会判断她可能有健身场景需求;
若这位女员工搜索后仅浏览跑步机A,或者收藏加购,此时淘宝判定买家有健身需求,所以当她再次进入淘宝时,搜索框不仅会出现跑步机关键词,而且会出现健身器材(例如椭圆机)相关的关键词;另外,首页猜你喜欢也会出现关联产品,从猜你喜欢的产品点击进入微详情页,也会推荐一系列相关商品;(如下图2)
若她对商品A进行加购、收藏等行为,则猜你喜欢和微详情页不会再出现已加购收藏过的商品,但是可以通过超级推荐付费位置来获得再次展现。
同样的,如果她搜索"金手镯",就会触发婚嫁场景,搜索框、首页猜你喜欢池子、微详情页就会出现金手镯、金项链、大红被子四件套等一系列婚嫁相关的商品。

因此,我们可以将搜索和推荐流量的运行原理简单归结如下:


人、货标签匹配,决定商品的展现资格,商品权重决定商品展现排名,标签、权重共同决定商品的流量。我们做到商品标签越精准,商品权重越高,排名就越靠前,获取的流量和转化率就越好。

影响商品排名权重的核心指标有哪些呢?


在搜索场景下,消费者有明确的购买需求,以促成交为主,所以转化率为第一要素,其次是点击率,点击率高说明商品与买家需求的吻合度高,点击率和转化率决定购买人数,首先满足买家的基本需求,最后才考虑买家是否买得更多,销量更高。
在推荐场景下,消费者没有明确的购买需求,系统根据消费者的特征和搜索的兴趣关键词,主动推送给买家,买家在这个场景下更多地是被动接手信息,抱着逛一逛的心态,所以感兴趣的商品才会点击,因此点击率是第一考核要素,首先展现给买家的是他们感兴趣的东西,有兴趣才会收藏加购,其次才会考虑购买转化。

根据以上淘宝流量底层的运行原理,我们可以得知:
商品标签越精准,获取到的流量越高;
搜索和推荐流量都是以标签为链接,但各自关注的数据维度有差异。







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