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针对最近朋友最多的问题:标签对搜索和推荐的影响。针对这个我今天就专门来出一篇帖子,一次性给大家讲透。/ U: }4 _1 I" [* I0 M, a1 D" r
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首先,要明白几个基础的问题,搜索流量和推荐流量的考核指标是什么?$ Z1 x4 y% y% \
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# c) c& s' Z% M0 i6 i) A8 l8 e! l大家是不是能看出来一点问题,不管是推荐流量还是搜索流量,他考核的指标都是一样的。这个就很奇怪了,那为什么考核指标都一样,但实际情况是推荐流量高的时候搜索流量就少,搜索流量高的时候推荐流量就少呢?
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2 I* |, @7 n2 \/ t这个恰恰就是淘宝流量制衡的底层逻辑,标签决定哪个流量渠道爆发。
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, r- `1 K2 `! c2 @先来说搜索流量各个因素的影响:8 O, L# z, B$ q l2 O. x
一.做搜索之前我们肯定要做的一件事情就是测图,因为点击率决定了我们我们获得曝光后的入店流量情况。这里就是点击率的影响2 n/ m( m* `! @3 V! }
* \4 z1 `3 O; N' j8 S. S/ r" k7 t二.操作之前我们会做一些人气权重,比如收藏加购这些非搜索渠道的准备。为后面的操作打下基层。
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三.操作中,我们会对标竞品的加购率,收藏率,和转化率。这三个率就是主要加权点。
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四.坑产和UV价值是搜索端关键词的最后加权的环节,也是我们要控制的最重要指标5 K& C9 C9 i2 [% t! P. e
. C% w: {) i, O0 v! \; I/ q7 X5 D在做搜索的时候,我们追求的是精准流量,精准标签,整个过程都是让标签逐渐精准话,想要的结果就是进入的流量转化率更高。特别是转化率就是我们验证流量精不精准的指标。这话有点绕口,只要明白就行了。$ S9 x7 U% N! F# |9 f! u
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方便大家理解,我自己做了一个图,从图上可以看到,整个过程人群标签是在逐渐变细,逐渐清晰,让自己的产品深刻打标,系统就会给你推宝贝相同标签的人群,最后要的结果就是精准!( o% k L) E" j; U0 b8 S, t; [
+ V6 U% S$ |1 I, Y# T所以现在你回想一下,我们在做搜索的时候是不是先在做权重,做坑产,获得更多曝光,这个时候会出现有流量没有转化的情况,这就是只有权重,但是标签不精准。所以我们会再来付费推广矫正人群,最后得到关键词高权重,高曝光,达到标签精准,流量精准的这个过程。然后随着你人群的逐渐精准,转化越高,坑产越高,UV价值越高等因素,你的精准流量池也是越来越大,就是图片中蓝色的圆圈会逐渐变大,这个过程应该能理解吧。* g' I# p) ~+ R, [! l9 g, \5 x1 e6 Z3 z
4 [6 T5 P. F' S B) N, u再来说一下推荐流量机制。
* c$ Z9 t4 b# q# f我们做推荐流量的时候是不是会听到一句话,只要点击率够高,你就能有推荐流量。我相信绝大多数的人都应该听过所谓大神讲过这个,我只想说纯属扯淡。
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如果这个逻辑说的通的话,参谋中高流量排行前十的宝贝,他们的主图绝对点击率都非常高,难道你用他的图你就能获得高点击,就能爆发推荐流量吗?这个肯定是不现实的!
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我还是画一张图片来解释。
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从图中我们可以看出来,推荐流量是从内而外的,也就是不管你点击率如何,也不管你各项数据有多优秀,只要没能入池,啥都没用。推荐流量首先要做的就是标签,标签精准后入池了再谈后面的。
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这就是我们操作过程中为什么先做搜索流量,再做推荐流量的原因。因为只有在你搜索流量把人群打精准了,才有机会去把推荐流量做起来的原因。
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推荐流量是从入池开始后才受到点击率,收藏加购率,转化率这些影响。 ) M. Z) P; S* j' `
1 r8 x4 B$ S/ D& E% |入池后数据不好,那就只能在基础池呆着。数据好,就往下一个流量池推送,如果在更大的流量池还能保持数据,系统就再推送到更大的流量池,重复这个过程。随着流量池越大,标签也就越泛。
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$ o# q' a. d) B( T: Q这下应该能明白为什么了推荐流量多,搜索流量就少的原因了吧,因为他们的加权点虽然都是一样,全部受到点击率,收藏率,加购率,转化率,UV价值,坑产等因素影响,但是内在的标签却是相反的,搜索是标签从泛到精准,推荐是由精准到泛。) U& w. M5 e, ]4 }4 R
! S$ Q& f! W7 Y* b0 v# j说完了这个原理,就要说一下万恶的标签是不是就无敌了?其实不是的,标签有几种情况下也会失效。第一,标签怕爆款,这样说吧,爆款是不受到标签的制约的。第二,标签怕蓝海小类目,那些月销量几百就能做到第一的类目
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. c( ^0 ?, J6 c: Q' E6 N我举个例子来说明一下吧5 B( G. u) W/ {' z" |
假如有两个连衣裙的宝贝,分别是A和B,我们为了方便说明就从单个标签维度来讲
6 t5 Q2 M# Y w3 xA:销量1000 年龄标签:20岁 20% 30岁 20% 40岁 20% 50岁 20% 60岁 20%6 `5 C- ]$ V/ O% b
B:销量1000 年龄标签:20岁 100%( o. [% A- F: g' N% e$ [
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这样看是不是A款的年龄标签非常乱,B款的年龄标签非常精准呢。假如现在来了一个 年龄20岁的女性 搜索连衣裙,你说哪个宝贝的权重更高?' ^: U* m0 Z+ z0 Z6 E, @$ n; }) }: Z
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绝对会有很多人说,肯定是B款的权重更高,因为B款的标签更加符合 这个人的年龄标签。错! 权重更高的是A款( W, e. F* L3 H) s e6 K; s
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因为A款销量10000 20岁 20% 符合这个标签的单量是2000,B款销量2000,即使全部是这个人群的单量,他的总单量只有1000.所以A款的权重更高。
3 p: A6 c5 I+ O这样你就能理解标签对爆款无效这句话了吧。0 `3 n5 Y6 Y# {8 A: P
% t( S. ~# M8 t! C+ L很残酷的一个现实,标签就是影响产品的前期和中期的,/ c6 ^" m) o6 g$ V2 d: T
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