手淘搜索流量的分配原则

2020-09-18 13:07:52

今天来和大家聊聊手淘搜索流量的分配原则

淘宝新品上架后，系统会在某个不定期时间段内分配给宝贝流量，在这个时间段内，如果宝贝点击率高，点击反馈效果好，宝贝将会持续得到更多流量。注意哦：其实呢，优质流量早已经被淘宝分类打标，最优质的流量会分配给顶层商家，你的店铺层级越高，流量也就越优质。

这其实就是关于一个优质流量和劣质流量的问题，手淘搜索千人千面个性化越来越严重，系统也对消费者进行了分层。简单来说就是，消费能力强的，经常购买高客单价产品的，这类人群属于优质流量。消费能力差的，低客单价的消费人群，这类人群属于劣质流量。

既然有消费人群分层，同时也就对应了单品分级。天猫大品牌新品上架后(品牌扶持)淘宝人气权重高(客单价高、在线人数多、收藏加购高、老客户复购高)也就自然而然的会分配到优质人群这部分的展现机会，注意：这里说的是展现机会，而不是流量!反之那些低客单价的无名产品呢，也就只能配比相对于优质的劣质流量了。

我们紧接着来看三大主流搜索算法。

综合搜索=关键词人气权重+宝贝权重+店铺权重+加权项

人气搜索=关键词的人气权重=在7天维度下=点击率+转化率(高于行业两倍)+宝贝关键词是搜索转化一直在增长

销量搜索=关键词人气权重+无线端占比(流量、销量、转化率、无线端广告占比)+加权项

这里主要给大家说下人气搜索和销量搜索。影响手淘搜索权重最大的是宝贝权重和关键词人气权重，那么有哪些因素会影响到单品人气权重值呢?影响单品人气权重值的因素有很多，但主要影响是单品7天维度下的销量增比、点击率和转化率，这是直接影响因素。

手淘搜索算法的考核标准

首先，你要清楚手淘搜索算法运用的就是人气搜索模型。如何理解这句话呢，我们在手淘通过关键词搜索浏览一款产品时，搜索结果页面里面会涉及到综合搜索、人气搜索、销量搜索。所以啊，人气越高的产品在手淘无线端被搜索系统匹配的可能性就越大。

“有人可能会问，搜索系统是如何判断单品是否是高人气产品呢”

主要考核评判标准是：产品的新品权重+人气权重(这里的人气权重一般也分为2个数据指标，宝贝人气同比数据+宝贝人气环比数据。这也是最重要的一部分评判标准，因为他在我们的模型中属于人气算法，大家要知道在所有的平台当中最主要的就是人气算法，人气指的就是你的宝贝这周流量在持续增长的时候，你会发现在下周如果不出现点击率转化率降低的情况下，你的流量还会持续增长。)

举个例子来说：系统给了你5000个流量机会，由于行业的平均点击率在5%左右，而你的新品点击率在1%-2%，这也就导致，你最后只能拿到1500个流量机会。(注意一下，这里系统给的其实并不是直接流量，而是展现机会，但由于你的产品点击率低于行业平均数，也就错失了新品前期的系统帮扶期，宝贝权重值自然也不会高)

这里主要是为了考核单品流量利用率的一个问题。其中包含：

1.单品的喜好度(收藏率、加购率、浏览时长、访问深度、页面跳失率)

2.流量贡献值(也就是我们说的流量价值，即每一个流量的产出销售额，公式=总销售额/总流量)

3.单坑产出(转化率、客单价商品率)

如何做出手淘无线端高人气单品

在操作过程中，主要把控的是针对于搜索算法里的人气搜索模型。

对于卖家来说，除了要关注PC端店铺的装修、页面详情、流量以外，也要关注手淘流量。淘宝新手可能会认为我连PC端流量都没做好，哪有时间精力去做移动端，其实不管什么样的平台，在流量获取方面的整体运营思路都是差不多的。

如何优化手淘搜索流量

搜索流量的核心，其实是宝贝所有关键词在千人千面下的综合排名

就单品来说，短期如果出现显著变化，主要是点击率和转化率以及坑产起作用，这也是有些人刷实时数据效果很明显的原因，当然，单品权重也是一个累计的过程，所有产生了数据的关键词在宝贝上累积下来的点击量、浏览量、收藏数、加购数、成交笔数、成交金额、停留时间，和单品好评率、退货率、回购率，平均停留时间，详情跳出率以及这些数据产生的人群权重，都会进行周期评判和累计评判。

下面我列举重要的数据指标和计算公式，结合上面内容，让你找到一个优化方向。

（1）单坑产出=客单价*月销量

【每个类目都有对应的一个产出阀值，每个关键词都有对应的一个产出阀值，当你达到这个产出阀值后，流量就会爆发。这个阀值的计算没有标准公式，根据市场变化，依据经验判断，或者只能去尝试触碰大概位置】

（2）转化率阀值=转化率/转化率指数*1000（关键词转化率阀值同理）

（3）UV价值=销售额/访客数（销售额=访客数*转化率*客单价）

=转化率*客单价

（4）PV价值=销售额/浏览量

（5）转化率=成交用户数/访客数

（6）收藏率=收藏数/访客数

（7）加购率=加购数/访客数

（8）平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。

（9）人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。