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一、搜索变化
（一）电脑端人气模型权重降低，销量权重降低
（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
（三）手机端定向流量细分化
1.手机展示单品属性的细分化、手机端下拉词标签化
2.人群定向流量的细分化：最近浏览、近期收藏、曾经购买
总结：无线端还是人气为主加定向
PC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，无线端依旧处于小白状态，以人气为主，辅之以定向。
（四）买家体验考核权重增加
1.视觉体验：点击率、收藏量、购物车
2.服务体验
（1）客服响应时间
（2）售后三项指标：自主完结率、纠纷退款率、退款完结时间
3.物流体验：7天确认收货数、7天新增评价数
4.购物反馈
总结：平台从卖家核心倾斜到买家核心的转变
（五）千人千面标签
1.买家标签
（1）基本属性：性别、年龄、地域、消费主张
（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
2.单品的标签
（1）基本属性：适用人群、发货地、价格
（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
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
（六）单品千人千面标签权重的提升
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
总结：sd越刷越没有流量的原因之一
（七）单品一场标签系统处罚
1.系统判定数据异常会被关黑盒子
2.系统判定虚假交易订单量的假一减二
总结：隐形降权和越刷越没流量的原因之一二、竞品分析
淘宝读懂搜索心理学
（一）竞品数据采集
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
2.采集周期：3~7天
总结：数据魔方结合人工统计做成竞品分析表
（二）竞品搜索竞争分
1.根据现有搜索现状建立个10000分的竞争力打分表
2.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
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
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
（三）竞品人群标签
1.竞品的目标客户群分析
2.竞品的主要成交客户群分析
3.竞品的单品标签构成现状
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
淘宝读懂搜索心理学
（一）权重维度 单品模型表
PC搜索模型
每日销量
转化率
增长率
7天确认收货数
7天评价
收藏率
购物车比率
新品权重
30天销量
PC浏览量
好评率（带图好评数）
2.无线搜索模型：
无线浏览量
无线转化率
无线增长率
无线成交量
无线折扣价
无线收藏量
无线收藏率
3.搜索反馈
搜索点击率
搜索转化率
搜索收藏率
搜索购物车比率
跳失率
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
（二）标签维度 标签优化表
浏览量人群标签
收藏量人群标签
购物车人群标签
购买人群标签
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
（三）优化维度 单品优化表
点击率、转化率、跳失率、咨询转化率、流量构成
总结：单品优化的核心就是点击率和转化率 |
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发表于 2024-6-18 22:47:21