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淘寶搜索全面解析,賣家必看

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-10-12 07:16:33  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:5

幾乎所有賣家運營都在絞盡腦汁破解淘寶搜索算法的奧秘,以期在搜索中占據流量高低,贏得消費者的關注。我們也曾發現有很多關于淘寶搜索算法的推測,甚至臆斷算法的賣家工具,但歸零思考后你會發現:不論淘寶搜索還是全網搜索,搜索服務用戶的本質并未發生改變。只有以“消費者”為核心長遠發展理念,才能幫助賣家在淘寶搜索中贏得先機。

淘寶搜索并不像全網搜索那樣需要在整個互聯網抓取數據、分析數據、歸類數據,淘寶搜索的數據依賴于“賣家”整理歸類并進行精準發布,換句話說,“賣家”商品發布的過程就是淘寶搜索建立商品索引的過程。

有了按類目、按屬性發布的商品,就有了商品索引基礎,算法引擎就可以根據商品關鍵詞,為買家提供精確的搜索結果。

搜索結果頁的構成

1.淘寶主搜結果頁

淘寶主搜結果頁

淘寶主搜結果頁主要包括以下模塊:

A.主搜索框:用戶搜索行為的操作區域,主要分為“寶貝搜索”“店鋪搜索”,同時支持“天貓”“二手”“全球購”三類細分搜索;

B.商品屬性篩選區:根據商品屬性特征進行推薦,支持用戶漏斗型縮小購物范圍;

C.類目篩選區:當關鍵詞類目特征不明顯時,推薦多個類目的商品集合,支持用戶跨類目選購;

D.搜索功能區:用戶進行精準搜索的多功能搜索篩選區,包括“搜索市場TAB選擇”“商品特征篩選”“單一維度排序”“價格熱度展示”以及“個性化引導提示”

E.搜索結果區:商品結果選購區域,主要包括“豆腐塊”“混排”兩個部分。豆腐塊指的是前3個商品結果位,主要用于推薦天貓優質賣家的優質商品;混排指的是其它商品結果位,由淘寶&天貓商品根據算法得分競爭排列;

2.天貓搜索結果頁

天貓搜索結果頁主要包括以下模塊:

A.智能導航區:根據用戶群體特征或個性特征智能推薦區域,主要包括“品牌推薦”“類目推薦”“屬性推薦”三個類型;

B.智能關聯推薦區:根據用戶檢索關鍵詞,進行熱門相關關鍵詞推薦;

C.功能篩選區:與主搜功能篩選區類似,支持用戶精準搜索;

D.商品結果區:結合用戶特征分析,推薦符合消費者需求天貓商品集合;

在這里給大家介紹的是淘寶算法“金字塔”模型結構:

注:金字塔模型由下往上逐層過濾(擇優留用),能到達金字塔最頂端的商家&商品才會最終推薦給消費者

在這個金字塔模型中,每個層級都有其算法模型發生作用。讓我們一起來看一下,各個模型的內涵解讀吧:

1.類目模型:商品發布的唯一分類和屬性;

商品發布過程中,如果類目&屬性發布錯誤,將直接影響商品不能被搜索正常推薦。

例如:搜索“歐式真皮沙發”推薦的是“皮藝沙發”類目下“家裝風格:歐式”的商品(如圖)

這種情況下,以下兩種商品將得不到正常的推薦:

Ø(歐式沙發)類目發布錯誤

Ø(歐式沙發)屬性發布錯誤

2.反作弊模型:反作弊團隊根據商家作弊數據的分析,對商家實施不同程度的處罰措施,包括商品處罰、商家處罰兩大類。嚴重的情況下,整個商家的所有商品都將被限制展示。

為了維護整個淘寶市場經營秩序的公平、公正、公開,反作弊模型也隨著炒作方式不斷的發生著變化。在這里需要提醒大家注意有兩點:

Ø 切忌自賣自買:主要表現為公司搞活動的時候,員工直接在線購買;線下渠道店鋪與線上聯合搞活動的時候,商家代替消費者進行下單購買等;

Ø 切忌超低價格引流:折扣力度嚴重偏離市場正常經營范疇,涉嫌行業不正當競爭的情況需要禁止。近期尤為明顯的是,利用第三方開放平臺進行包括1元秒殺在內的各種炒作經營行為;

3.文本模型:主要指商品標題中合理包含與用戶搜索熱門關鍵詞。

A.關鍵詞索引推薦的主流:

Ø算法概述:當前主要依據標題中是否包含用戶搜索關鍵詞來推薦商品結果,因此商品標題的選擇需要盡可能包含這個商品的熱門關鍵詞。

Ø熱門關鍵詞來源:有效的關鍵詞來源主要包括:搜索提示(主搜推薦詞、您是不是想找、首頁類目索引名)、數據魔方(熱門搜索特征、行業熱詞榜)、量子恒道(店內搜索關鍵詞、淘寶搜索關鍵詞)、直通車(系統推薦詞、關鍵詞參考)等

Ø商品標題的選詞技巧:

第一步:確定行業熱門關鍵詞詞根

如圖所示,通過詞根拆解,可以確定熱門關鍵詞詞根包括:

品牌詞:金士頓

品類詞:U盤

規格詞:xg

描述詞:卡通

促銷詞:特價 包郵 正品

第二步:確定組詞規則

推薦組詞規則:點擊率詞+品牌+屬性+相關詞+補充詞

點擊率詞:有促銷時的促銷詞,特定詞

品牌:自身商品的所屬品牌

屬性:如型號、規格、材質、顏色等,非常重要!

相關詞:產品的近似名,相似描述等

補充詞:其他輔助定位的精準描述詞

B.關鍵詞文本推薦的趨勢:

電子商務的發展中,越來越多標品&非標品的屬性信息都在快速的走向標準化。在這個基礎上,未來的搜索將越來越重視“屬性”信息的精準推薦。

很多關鍵詞在標題上并不一定會用到,但通過屬性信息的全面理解,將極大的增強商品召回數量。例如“智能手機”的結果,不僅僅可以推薦標題中帶有智能手機的商品,更可以同時推薦帶有“操作系統”的手機。

從這個層面上來說,商家商品發布的屬性級精細化運營就變得尤為重要。

c.關鍵詞應用的注意事項:

合理應用“空格”將有助于算法更好地理解標題,避免誤判。

4.時間模型:根據商品的上下架時間,對即將下架的商品進行優先推薦。

A.應用領域:時間模型主要在淘寶主搜應用,在天貓并未生效;

B.優化建議:

Ø商品上架時間的均分策略

按“均分法”分配每日上架產品數(即:總產品數 / 天數 = 每日產品上架數)

例如:按天均分產品:324/6=54(注:周末兩天均分),如圖

Ø商品上架品類的均分策略

以均分法打散各品類商品發布,即:上架間隔時間 = 60分鐘 / (每日上架產品數 / 每日小時數)

例如:按公式得出:60/(54/9)=10 最終得出本店產品上架間隔時間為:10分鐘

5.賣家模型:統計評估商家的活躍程度與綜合質量。

A.賣家模型的核心指標:

賣家自身因素的考核維度有上百種,體現的是商家綜合能力,其中值得重點關注的包括以下幾個方面:

ØDSR:買家對賣家綜合服務評價

Ø店鋪轉化率:瀏覽轉化(可通過主圖優化提升)、購買轉化(可通過ITEM描述優化和營銷活動提升)

Ø 旺旺響應:除自動答復外的人工旺旺客服響應速度(間隔越短越好)

Ø 動銷率:30天內有成交商品占總商品量的比例

B.賣家模型的發展趨勢:

不久的將來,天貓以賣家模型為核心的新型算法商品推薦機制有望替代現有商品為核心的算法機制,有效的解決當前爆款營銷中存在的一系列問題,為搜索用戶推薦真正服務過硬、商品高質量的商家。

從這個角度上來說,商家需要考慮改變原有爆款營銷的經營思路,從企業全面管理提升的角度去做長遠的發展規劃,只有這樣才能贏得消費者支持,博取搜索算法的芳心。

6.服務模型:統計分析商家為消費者提供的服務質量。 服務模型的主要指標:

Ø投訴率:服務好客戶,降低投訴是關鍵

Ø糾紛率:與客戶保持良好的溝通,杜絕糾紛是永恒的追求

Ø退款率:降低成交退款,跑贏行業大盤

Ø旺旺響應率:指人工回復的咨詢客戶數占詢盤總數的比例

Ø旺旺響應速度:指人工回復咨詢的平均時間間隔

Ø物流時效:指客戶付款到簽收的時間間隔

服務模型體現的是一個賣家的整體服務能力,決定其能否為搜索用戶提供高品質的服務。

7.人氣模型:統計評估消費者對產品的認可程度。

人氣模型的主要指標:

Ø轉化率:商品的瀏覽轉化率與成交轉化率;

Ø銷售額(量):商品所形成的支付寶購買金額;

Ø收藏數:商品被收藏的數量;

Ø評分:已成交客戶對該商品的評價;

Ø熟客率:商品成交客戶中熟客二次購買的占比;

ØUV、PV:商品ITEM級別的UV&PV熱度;

8.個性化模型:統計分析消費者的購物偏好,包括但不限于:最優成交價格區間、品牌偏好、屬性偏好等。

A.個性化模型的應用差異:

個性化模型目前在天貓通過“用戶個性化匹配”“品牌分層”“市場化價格引導”等多緯度進行導購干預;而在淘寶主要以“用戶個性化匹配”為主。

其顯著的特點決定了天貓個性化更加善于把握消費者對品牌的購物傾向性、對品類價格的購物敏感性。

B.商家經營的注意事項:

受天貓個性化市場化價格引導的影響,天貓商家需要更加關注主力商品前臺類目的價格導向性。

換句話說,跟隨行業主流價格進行商品經營,比追求低價爆款更容易贏得搜索的推薦。

9.商業規則:商家參與提供的特色服務

在淘寶&天貓各個行業市場下,都會有一些特色服務,但凡提供特色服務的商家和商品將會更容易獲得搜索的流量傾斜。

例如:天貓電器城推出的“電”字標認證,就包含了“時效展示、送貨上門、順豐包郵、全國聯保、延長保修”等系列服務。搜索電器城相關商品時,帶有“電”字標認證的商品會被優先推薦。

商家經營警醒

商家經營過程中,有三個類型的問題必須引起重視,主要是:

1.嚴禁作弊:包括但不限于“刷銷量”“換寶貝”“重復鋪貨”“價格不符”等

作弊定義詳見:淘寶搜索官方幫派鏈接

2.商品發布規范:杜絕類目錯放、避免標題堆砌關鍵詞、改善主圖質量、提升寶貝描述;

3.服務改善:降低退款數、杜絕客戶糾紛;保障快速發貨、選擇高效物流;

銷量計入搜索的說明

計入規則:官方活動平臺 OR 官方定向營銷 所產生的交易不計入搜索

計入規則

總結一下,其實淘寶的搜索規則和賣家們發布寶貝信息息息相關,廣大的賣家們一定不要忽視寶貝信息的詳細高質量填寫,做好這些細節,才能最符合淘寶搜索規則的搜索模型,如果你還行了解更多的開店經驗,請關注樂發網(http://m.yiqigousc.com/

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本文內容整合網站:百度百科知乎淘寶平臺規則

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