縱觀淘寶上各色賣家，店鋪流量無非分成三個(gè)部分:搜索流量、推廣流量和老客戶，其中搜索流量基本決定了一個(gè)店鋪的新客戶來源。而當(dāng)淘寶搜索漸漸弱化簡單的排名概念，強(qiáng)化了多維度多方面的曝光率之后，搜索流量受到了商品屬性、店鋪權(quán)重、寶貝權(quán)重等多因素的控制。但是系統(tǒng)越復(fù)雜，越有精細(xì)優(yōu)化的土壤。
仔細(xì)研究淘寶搜索的規(guī)則，可以發(fā)現(xiàn)，在符合淘寶規(guī)則與淘寶搜索利益一致的前提下，提高搜索流量還存在看巨大的“技術(shù)性“優(yōu)化空間。
流量效果考核標(biāo)題
兩個(gè)賣家對同一個(gè)寶貝分別設(shè)計(jì)一個(gè)標(biāo)題，怎么分辨哪個(gè)是更好的?在當(dāng)前權(quán)重下，獲得實(shí)際利益更大的標(biāo)題就是更好的標(biāo)題。問題是，如何考核標(biāo)題的實(shí)際利益?店鋪的搜索優(yōu)化是極其重要的戰(zhàn)略能力.然而大部分的店鋪在搜索優(yōu)化上的投入不足，包括很多經(jīng)營很好的店鋪在搜索優(yōu)化精細(xì)度上還遠(yuǎn)m不夠。對于低權(quán)重的寶貝，花費(fèi)大量的時(shí)間和資金去打造也是徒勞無功，而對于一些主推的寶貝來說，深挖標(biāo)題利益是首要步驟，哪怕僅僅能帶來10%的搜索增長.
標(biāo)題實(shí)際獲得的流量和轉(zhuǎn)化可通過數(shù)據(jù)監(jiān)測，如果能成可以獲得的參數(shù)，在一定的置信度下就可以模擬計(jì)算標(biāo)題的總效果，并通過實(shí)際效果來校驗(yàn)調(diào)節(jié)。
因此，對各種標(biāo)題組合進(jìn)行模擬計(jì)算就可以快速選出較佳的標(biāo)題。總的來說就是利用“總權(quán)重”的參數(shù)，計(jì)算每個(gè)標(biāo)題可能得到的總利益。
參照歷史數(shù)據(jù)
量子數(shù)據(jù)可以+P]過去了天里每個(gè)寶貝獲得過流量的每個(gè)關(guān)鍵詞和實(shí)際獲得的入店數(shù)。而量子數(shù)據(jù)反映的是標(biāo)題的歷史，提供的是“要保護(hù)哪些已經(jīng)獲得高流量的關(guān)鍵詞“以及“哪些關(guān)鍵詞點(diǎn)擊率高、轉(zhuǎn)化率高“的信息。如果關(guān)鍵詞沒有進(jìn)入過標(biāo)0，或者沒有以正確的方式進(jìn)入標(biāo)題(分詞順序)，自然就沒有流量信息可以作為參考.
相反的“參數(shù)也可以反映標(biāo)題的未來，也就是寶貝當(dāng)前權(quán)重下可能取0"陷的關(guān)鍵詞。這些關(guān)鍵詞過去取得過流量，或者有些還沒有獲得過流量。現(xiàn)在通過已經(jīng)獲得過流量的關(guān)鍵詞的權(quán)重評(píng)估，跟實(shí)際獲有尋為流量對照，可以為還沒有獲得過流量的關(guān)鍵詞提供參數(shù)校正.
顯然，歷史和未來的數(shù)據(jù)都同樣重要，似門在一個(gè)公式里互相制約，在探索新流量機(jī)會(huì)和保護(hù)已有流是夕間建立平衡。如此，賣家在修改標(biāo)題后了天，根據(jù)流量反饋結(jié)果，重新演算標(biāo)題，通過迭代優(yōu)化，就能不斷自動(dòng)改善標(biāo)題效果。
關(guān)聯(lián)關(guān)鏈詞
關(guān)鍵詞特別是高轉(zhuǎn)化分詞，在標(biāo)題構(gòu)造時(shí)，搜索會(huì)給予更高的權(quán)重。關(guān)鍵詞有兩種:緊密排名關(guān)鍵詞、疏松排名關(guān)鍵詞。
緊密排名關(guān)鍵詞，即當(dāng)你搜索AB的時(shí)候，搜索結(jié)果前列都是AB，而AB，ACB，BA，BCA，BA都拿不到抖陷。疏松排名關(guān)鍵詞，即當(dāng)你搜索AB的時(shí)候，AB，AB，ACB. BA，BCA，BA都有機(jī)會(huì)拿到排名。
緊密連接的合理利用，對于提高標(biāo)題權(quán)重有很大的好處。例如寶貝權(quán)重不高的情況下，如果某個(gè)詞是緊密連接詞，而很少人在標(biāo)題中使用這個(gè)緊密連接，那這個(gè)詞就能成為好詞。對于高權(quán)重的寶貝，緊密連接詞的意義更大，甚至簡單調(diào)整一下標(biāo)題順序，就可以讓標(biāo)題獲得的流量取得驚人的增長或者下滑(獲得或者失去了某個(gè)緊密連接詞的流量)。
撈出緊密連接詞
通過調(diào)整標(biāo)題順序形成緊密連接詞是最常用的手法之一，緊密連接詞在標(biāo)題危壞U益的考核中占有極其重要的位置。而從大海中撈出這些有用的詞是標(biāo)題優(yōu)化的第一步.
分詞重復(fù)的計(jì)算。傳統(tǒng)優(yōu)化思路里，分詞重復(fù)的很少，有些優(yōu)化軟4牛甚至將分詞重復(fù)作為扣分項(xiàng)目。但實(shí)踐證明，合理重復(fù)是有必要且是有價(jià)值的。一個(gè)高價(jià)值的緊密連接詞勝過許多的長尾詞。標(biāo)題的長度很有限，例如，“無鋼圈文胸“是一個(gè)緊密連接詞，那“大碼文胸“要不要放入標(biāo)題里?如果“無鋼圈文胸””大碼文胸”都分別以緊密連接方式保留，明顯就重復(fù)了一個(gè)“文胸”分詞，必然擠占了另一個(gè)分詞的名額，跟這個(gè)分詞相關(guān)的另外的所有關(guān)鍵詞都只能放棄了。
所以，并不一定要用這種方法來設(shè)置標(biāo)題。其實(shí)通過算法，可以計(jì)算每一個(gè)緊密連接詞帶來的好處(緊密關(guān)鍵詞獲得流量的幾率)，以及放棄分詞帶來的損失(跟該分詞有關(guān)的大量關(guān)鍵詞組合可以獲得的總流量幾率)進(jìn)行對比，通過對比決定最終是否要保留某個(gè)緊密連接詞。
tips:不要將分詞重復(fù)當(dāng)作“關(guān)鍵詞堆砌”.對于關(guān)鍵詞堆砌的定義很多人有誤解，在淘寶的定義中，分詞的必砌，與寶貝不舊關(guān)的關(guān)鍵詞(特別是品牌名)才是堆砌。
標(biāo)題順序的計(jì)算。標(biāo)題組合順序稍微發(fā)生一些變化，所能獲得的緊密連接詞就會(huì)帶來巨大改變。怎么找出包含最多最重要(搜索量大且與寶貝當(dāng)前權(quán)重匹配)緊密連接詞的標(biāo)題組合?同樣也可以建立一個(gè)算法來評(píng)估不同標(biāo)題順序的潛在利益，最后得出最佳的排名順序。當(dāng)用戶輸入關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索的時(shí)候，系統(tǒng)依據(jù)算法模型來給匹配到的每個(gè)商品進(jìn)行實(shí)時(shí)的計(jì)算，并按照分?jǐn)?shù)的大小對商品進(jìn)行排序。
下架來分流
搜索優(yōu)化也是有跡可循的，其中有兩條明顯的主線，顧客體驗(yàn)和分流。分流是目前賣家最需要注意的一個(gè)方式，各種各樣的分流w曾加了搜索優(yōu)化的難度，也增加了搜索優(yōu)化的機(jī)會(huì)。而如何才能分流?最傳統(tǒng)的一個(gè)方式就是找準(zhǔn)下架時(shí)間。
下架時(shí)間的選擇有類似標(biāo)題優(yōu)化的相同問題，兩個(gè)熟練的賣家各選戶個(gè)下架時(shí)間，哪個(gè)是更好的?下架時(shí)間如果僅僅在寶貝級(jí)別去研究，沒有辦法研究透徹，只有具體到關(guān)鍵詞級(jí)別，研究主要關(guān)鍵詞受下架時(shí)間的影響，并以40U益的推算作為取舍依據(jù)，刁vt瘓現(xiàn)下架時(shí)間的最優(yōu)化。
第一，下架時(shí)間對單一關(guān)鍵詞利益的影響，主要是考慮與競爭對手的下架時(shí)間沖突。如果避開‘’有競爭力“對手的下架時(shí)間，有利于在下架時(shí)間獲得某個(gè)關(guān)鍵詞掃rl}i的難易影響。
第二，下架時(shí)間對多個(gè)關(guān)鍵詞利益的影響，分析多個(gè)詞的對手分布，并結(jié)合每個(gè)關(guān)鍵詞的搜索量，“有競爭力”對手?jǐn)?shù)量，計(jì)算每個(gè)時(shí)間段的競爭“性能價(jià)格比”。
第三，行業(yè)一周流量曲線對選擇下架時(shí)間的影響，僅僅錯(cuò)峰競爭是不夠的。行業(yè)流量盡量大，要選擇“有競爭力“對手又盡量不在的區(qū)間.
總之，下架時(shí)間也可以通過數(shù)據(jù)計(jì)算出來優(yōu)化吸引搜索流量.以最大程度優(yōu)化吸引搜索流量。
計(jì)算精細(xì)化運(yùn)作
直通車自動(dòng)優(yōu)化并不是萬能的，每個(gè)類目、店鋪和寶貝的差別大，這就造成了沒有辦法讓所有寶貝用同一個(gè)流程.因此，采用“執(zhí)行程序+優(yōu)化模板“的模式，不用的類目、店鋪、寶貝套用不同的優(yōu)化模板，或者修改模板參數(shù)來控制優(yōu)化流程。在標(biāo)題優(yōu)化中，存在類似的情況。
當(dāng)然，不同類目、不同寶貝、寶貝不同階段，計(jì)算標(biāo)題總利益的時(shí)候有不同的個(gè)性需求。在算法模型中，關(guān)鍵環(huán)節(jié)引入了人腦的參與。如果挖詞有重要遺漏，應(yīng)該優(yōu)化的詞卻沒有添加入分析名單，得到的標(biāo)題就會(huì)有重大損失。優(yōu)化人員需要參與關(guān)鍵詞的挖掘添加，避免重要關(guān)鍵詞的遺漏。如果人工確認(rèn)工作不細(xì)致，不恰當(dāng)關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)就會(huì)干擾最終的權(quán)重計(jì)算。由于分詞的轉(zhuǎn)化敏感度設(shè)置對標(biāo)題的影響權(quán)重很大，如果優(yōu)化人員對于寶貝特征的理解不到位，標(biāo)題就可能會(huì)走形。
當(dāng)然，其中還可以參照三個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù)，轉(zhuǎn)化強(qiáng)化系數(shù)越高，標(biāo)題越傾向于放棄流量高但轉(zhuǎn)化低的關(guān)鍵詞，長尾強(qiáng)化系數(shù)越高，標(biāo)題越傾向于獲取長尾概率流量，放棄緊密連接詞流量，緊密詞強(qiáng)化系數(shù)越高，標(biāo)題傾向于保留更多完整的緊密連接詞。
例如對于一款大碼文胸，大碼、大胸是轉(zhuǎn)化敏感度高的，而文Fp、內(nèi)衣是轉(zhuǎn)化敏感度偏中等的。雖然量子數(shù)據(jù)能看出哪些關(guān)鍵詞帶來了轉(zhuǎn)化，但有許多偶然轉(zhuǎn)化的原因非常復(fù)雜，不一定與寶貝相關(guān)(有些轉(zhuǎn)化詞甚至是完全無關(guān)的)，而許多未有轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)或者未有流量的關(guān)鍵詞卻很有高轉(zhuǎn)化潛力。因此轉(zhuǎn)化敏感度不能通過量子數(shù)據(jù)判斷，必須人工評(píng)估.
通過人工判斷得到的相關(guān)度權(quán)重比較準(zhǔn)確，可以極大提高標(biāo)題的品質(zhì)。人工參與是雙刃劍，一方面可以更好地體現(xiàn)優(yōu)化人員的意圖，另外一方面帶來優(yōu)化效果的不確定性。如MR有通過培vi!充分引導(dǎo)和強(qiáng)調(diào)，極容易因?yàn)椴徽J(rèn)真、對要求誤解、對寶貝特征不了解而產(chǎn)生低品質(zhì)設(shè)置，從而影響標(biāo)題計(jì)算結(jié)果。
通過海量計(jì)算，可以有依據(jù)地推算標(biāo)題應(yīng)該用什么分詞，標(biāo)題應(yīng)該洲十么順序掃冽，下架時(shí)間怎么選擇，軟件自動(dòng)推算不是重點(diǎn)，重點(diǎn)是怎么推算。隨看算法的不斷成熟，相信還會(huì)有很大的空間逐漸被挖掘出來.平時(shí)，賣家們可能浪費(fèi)了很多本來可以得到的搜索流量。
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