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玩转个性化手淘流量瞬间引爆


  人群标签
  顾名思义就是一类人群的所共同的特性。
  掌握人群标签就等于掌握人群。都你仔细的研究一下手机淘宝你会发现,当你在搜索一个关键词的时候,官方会迅速的找到相似的宝贝推荐给你,也就是猜你喜欢,官方不是胡乱推荐给你的,而是根据你身上的便签决定的,如果你经常搜索韩版的连衣裙,官方是不会推荐欧美风格的,官方还会根据你的消费水平或者你浏览的客单价相似的推荐,当一个客户经常买那些特价,客单价低的物品时,他们搜索需要的物品是官方就不会推荐客单价高的物品,这也是个性化的一个体现。
  有展现的话也是直通车顶上来的。这个样的话就把人群分开了,你的宝贝适合什么样的人群你就要去思考,怎么拉到这样一批人群来购买的你的产品。
  如何提高个性化权重?
  "物竞天择,适者生存"对没错。手淘首页的流量位置只有那么多,不是展现给你家就是展现给你同行家。 淘宝是通过什么样的方式去决定你们展现呢?这个你们有想过吗?以前你的宝贝只要销量高,自然就展现在别人千面的了,但是现在我们发现很多销量不高的同行却出现在你想要的位置了。
  他的销量还没我高。这是为什们呢?这个要考虑到宝贝的人气和增长率了。当你的同行每天的增长率在一步一步的加大,而你的宝贝每天流量那么多,而转化率还是那么多,甚至不是很稳定。那么官方就会认为你的宝贝不如你同行的,淘宝系统就会认为你没有那么多流量每天都在增长,如果给你那么多流量你是不是要比同行表现好呢?这就是淘宝系统会把你数据跟同行对比从而决定你的流量分配。
  有些小伙伴说:我先定它个小目标,打败比我好一点的同行。那你还是比较差的。要比就跟好的比,赢了好的就是更好的,输了你不见得很差。这个就是一个思维。
  那么说了这么多理论的东西,我们到底要怎么操作呢?这才是关键。
  现在直通车越来越精准了,意味着竞争也越来越大了,精准的流量是好但是成本增加了,我们就不开车了吗?深度发掘同行的数据,利用直通车开在同行旁边,拉大你和同行的差距。突出你的优势,如果你没有清楚的考察你的同行数据和你自己的优势开上去也是当了炮灰。
  手淘首页最重要的就个性化,如果你能玩转个性化,手淘的流量你会瞬间引爆,今天就简单的说了下直通车的操作思路。
  个性化推荐技术基于的逻辑基础 简单的来说,就是我们首先要搞清楚,淘宝的个性化推荐技术会通过什么样的方式把产品优先展现在你面前。这种推荐的逻辑基础是什么?我们可以简单的分成四个不同的层面来分析。
  (1)你购买过的店铺意味着"认可" 其实这是很好理解的,因为你已经购买了,所以这证明了你对这个店铺的认可,尤其是在一些比如说衣服、视频、鞋子、宠物用品等复购率比较高的商品中。如果你在这个店铺里面买过,那么你在搜索相关的关键词的时候,这个店铺符合要求的商品就会被优先展现(尤其是新上架的商品),方式是:购买过的店铺。 同样的方式,你收藏的店铺、浏览过的店铺等等,都会以一种强个性化的方式得到优先推荐,只不过最被优先推荐的就是"购买过的店铺"。在绝大多数类目里面,这种最高级别的个性化推荐都是非常明显的,在无线端。
  (2)根据你的浏览痕迹等推荐相关产品 你在手机端的所有的浏览行为都会被记录下来(理论上来讲真是这样的),因此你收藏的宝贝、加购的宝贝、搜索过的关键词等等,都是给你进行个性化推荐的重要依据。这个最明显的就是你搜索并且看完一些宝贝后,关闭淘宝,过一段时间再打开淘宝,你就可以看到在"猜你喜欢"模块里面出现。
  (3)根据你的人群特征以及以前的一些消费行为特征"猜你喜欢" 另外,我们都知道,在手淘首页是有猜你喜欢板块的。如果你能够进入到这个板块,那么你的流量会非常大。那么这个板块推荐的标准是什么呢?首先他会去判断这个消费者的一些人群特征,然后结合他以前的购物行为,匹配一些标签,比如说:20——35之间、女性、低收入人群、爱宠人士、双鱼座……,然后再去分析淘宝上的这些店铺,有哪些店铺标签是符合这些特征的,然后把最匹配的店铺的商品,优先推荐给这些消费者。 很多店铺经常有大量的来自于手淘首页的流量,当然,有的转化高,有的转化低,就在很大程度上是通过这种方式给你匹配进来的。这时候如果你的店铺标签非常明确,跟人群匹配的程度比较高,那么你的转化数据就好,这些流量就会持续不断的进来。否则进来一段时间后,就会轻易的掉下去。
  (4)根据概率进行匹配推荐 如果是一个新注册的买家来购物,这时候咋办?因为这个买家除了具备一些基本的人群属性外,购物行为和购物偏好方面是空的。好,这时候搜索引擎会根据概率来进行匹配。什么意思呢?比如,连衣裙这个产品,在风格上有韩版的、欧美的、田园风格的等等。那么搜索引擎通过分析以前搜索"连衣裙"这个关键词的消费者,发现70%以上的消费者最终都购买了"韩版"的,那么韩版就是一个高概率成交风格。所以,展现在这个消费者面前的,会更多的是韩版风格的连衣裙。小编推荐:直通车引爆手淘猜你喜欢
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