淘宝怎么查看搜索数据?双12后如何平衡搜索维度数据?

  • 2018-12-21 22:05:18

      双十二已过,好像2018年的电商要划上句点了,这一年有太多精彩,也有太多遗憾,有太多值得让每个人更加憧憬未来的稍纵即逝。对于卖家朋友来说最重要的是双十二之后我们要如何平衡搜索维度数据。

      我们都知道打标时要先浏览竞品,在这里我们要怎么确定竞品的标签精不精准呢?

      1. 流量趋势:如果竞品的流量平稳或者上升,这篇文章我们主要讲如何维持搜索数据,所以主要看竞品的搜索流量。

      2.竞品转化:最近7天或者14天的转化是平稳的。

      听过我们的自然搜索十五大模型的人都知道影响搜索权重的维度都有哪些。

      淘宝搜索权重=店铺权重+宝贝权重+关键词权重+人群个性化权重

      那么今天主要是从关键词、转化率、坑产、收藏加购率这几个方面分析来维护双十二后的搜索数据!

      1.核心关键词

      二级词:一个属性词+一个类目词,核心关键词通常是二级词,不管是标品或者非标品,二级词都会有不少的流量。比如羽绒服女是类目词,“时尚羽绒服女/韩版羽绒服女”这样的就是二级词。

      具有明显的标签性质:比如“羽绒服女”这个词十八岁的女性会搜索、二十八岁的女性同样也会搜索,针对“时尚羽绒服女”、“韩版羽绒服女”这样的二级词,是针对喜欢时尚、韩版的消费人群去搜索。

      分析关键词的数据:找到一个合适的二级词时去分析它的人群、年龄、地域,分析自己宝贝什么地方的人群转化高,前期可以针对核心地域的人群先进行人工干预。

      确定好核心的二级词跟我的宝贝是相吻合的,就可以作为我们的核心关键词。这个核心关键词所拓展出来的关键词也是符合我宝贝的,比如“韩版中长款羽绒服”、“韩版大毛领中长款羽绒服”,都是从“韩版羽绒服”这个词扩展出来的,这样我们可以拓展4—5个关键词,在新品初期这些关键词就够用的了。

      淘宝新品上架后第一天可以用全标题操作一单或者两单,在这里的全标题不是整个的全标题,可以减少一到两个关键词,因为在之前九、十月份被查的都是标题。

      双十二过后做的第一件事就是维护数据,这时我们的转化有可能会下降,承接不上的话流量会一直掉,所以双十二后我们如何承接老品的转化呢,先看以下两点:

      市场趋势:上升或者下降

      流量和转化趋势:流量在下滑转化比较稳定,有可能是市场的问题。流量和转化都在下降就是转化的问题了。如果是宝贝的问题,我们在往下接着分析 。

      分析竞品宝贝的关键词下的访客有多少、成交单量是多少、转化是多少,通过这些数据再分析竞品宝贝(风格、价格等等都要相似)整体搜索转化有多少。分析完之后再和自己的宝贝做对比,比如竞品的整体转化有百分之五,自己的宝贝在百分之二,那么差距就出来了,当我保证自己宝贝的转化和竞品的转化相似时,我们的流量就不会掉的很快。

      2.转化率

      我们要把转化率维持在什么值才是合适的,才能保证我们的流量是不掉的,是上升的。

      我们如何确定竞品的转化率或者竞品在搜索下的转化率、关键词下的转化率都可以的, 竞品的整体流量主导是以搜索为主的。

      那我们先来看一下竞品的流量构成?

      在市场洞察——竞争——流量渠道构成中可以查看竞品的流量构成,通过这个也可以判断竞品宝贝的搜索流量是不是主导流量。我们通过最大流量关键词或者整体的关键词访客以及成交单量来确定竞品的转化。

      如果竞品的转化是在百分之二,我们的宝贝转化做到二到三之间就可以了,这样操作比较稳。

      如果没有市场洞察可以通过直通车数据解析来查看,可能这个数据要比自己算出来的竞品数据要高。

      3.坑产

      通过关键词的交易指数和客单价确定竞品的坑产,然后我们要通过多少单量才能达到这样的坑产,在这里要明确一下关键词下的交易指数只和成交件数有关。先把交易指数换算成交件数再计算坑产。

      4.收藏加购率

      我们都知道测款的核心就是收藏加购率,其实无论首页玩法还是搜索玩法前期都是需要去做收藏加购的,最好是保持递增的。

      5. 隐形权重

      淘宝老客户权重:老客户的人群标签都是比较精准的,当老客户第二次购买、第三次购买会加权的。

      二次回访:第一天用户进来浏览、收藏加购但是没有购买,第二天再进行购买,这个就是二次回访,是一个新访客,要和老客户区分出来。比如我们新品上架第一天找8个人进行浏览、收藏加购但是只有两个人进行下单,其余的人就可以让他们做二次回访。

      不知道大家有没有发现双11之后操作新款的周期又在拉长,可能一款宝贝在二十天左右才会大爆,14天打爆的几率不是很高了。在千人千面下人群标签变得尤为重要。

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