现在好多商家都在抱怨搜索难做,只能靠直通车来花钱买流量,免费流量总是进不来。的确,现在内容营销正盛极一时,有图文,直播,短视频等形式,着些板块,都封锁了很多的搜索流量,包括首页的流量。但流量这块大饼切得再怎么细,最大的那块还是搜索流量。
变革正在进行,想在新的流量分配原则下抢到饭吃,就要了解分配的原则,今天我们就着重讲讲手淘搜索之标签。
一、手淘搜索个性化,千人千面的重要性
关于手淘搜索,我们先来想想淘宝会优先推荐什么样的产品给消费者?
其实,这个问题很简单:最有可能成交的产品优先推荐给消费者。
先说说展现,当一个买家搜索一个商品的时候,买家的标签和商品的标签匹配度高的时候,这个商品就会优先被买家看到。如果是同等标签的买家都在你的店铺产生了反馈(这个反馈不一定是购买),那你的商品也会被打上这类买家的标签,下次只要是有关这个标签的买家搜索该类商品,你的商品也会优先展示给此类买家。
再说说精准,当消费者看了系统展现的商品以后,发现是最贴近自己实际需求的,这就构成了最精准的市场。什么叫做贴近实际需求?会发现两个词:想要、有能力要。如果说在影响淘宝自然搜索排名的所有因素中,什么因素的权重最高,就只有一个:精准匹配。也就是说,你的产品要被搜索引擎认为是最适合“当前正在搜索相关关键词的这个消费者的”。
二、千人千面算法之店铺展现
淘宝的展现是根据产品人群标签来展示,一个关键词用拓展词的方式可以分发到不同的人群,人群的种类甚至高达上千种,如何从上千种人群找到最适合产品的标签就非常重要了,选择的关键词不同,所属的人群也不同,系统会根据产品的需求找到相应的人群,
展现方式
比如,一款产品有1000个访客,分析访客的时候,年龄在20岁以下的占比60%且有比较好的转化,但是店铺高客单转化的人群都在25-30年龄段。因为店铺高流量占比、转化较好的人群是低年龄段的人群,所以系统会认为你的产品符合这类人群,会继续给你推送这样低消费能力的人群。假如系统继续给你更多的展现也没有理想中的效果好的话,就会降低给你的展现。
三、千人千面之匹配算法
1、根据用户基础信息进行推荐
用户注册和后期行为过程中系统可以收集分析出一些固定数据,这类数据是长期稳定的,可以刻画成一些人群特征,我们俗称标签,而整个推荐系统中最牛的位置,也在于标签的大范围深度应用,其中基础标签可能就是年龄标签、性别、收入范围、兴趣爱好、星座、生活区域等,那么标签完全相同的这一类人就极有可能有相同的喜好(一般还会把行为加入一起来判断相似性)
比如一个用户的标签组成为:20—35之间、女性、低收入人群、爱宠人士、双鱼座……,最近刚好购买了一袋X品牌的狗粮,那么则另外一个标签与她相符的人,也可能在某个时间段产生这个需求。
2、根据用户行为数据进行推荐
比如在电商的场景下,常见的用户行为就会有搜索、浏览、咨询、加购、支付、收藏、评价、分享等等,那么通过记录这些用户行为数据,我们就可以对应进行推荐了。
①基于搜索关键词进行推荐
对于一个新注册的买家来购物,这时候大部分数据都全无,咋办?因为这个买家除了具备一些基本的人群属性外,购物行为和购物偏好方面是空的。好,这时候我们可以根据他搜索的关键词来进行跟踪推荐,依据搜索同样关键词的其他用户最后达成的商品成交概率来进行合理推荐。
举个例子:如连衣裙这个产品,在风格上有韩版的、欧美的、田园风格的等等。那么搜索引擎通过分析以前搜索“连衣裙”这个关键词的其他消费者,发现70%以上的消费者最终都购买了“韩版”的,那么韩版就是一个高概率成交风格。所以,展现这一类型的商品在这个新用户面前的。
②基于浏览记录进行推荐
对于淘宝这种大型系统来说,在整个网战中和app中的所有浏览记录的时间脉络,它是全部有记录,完全能够做到判断你在何时看到什么商品,同时浏览的行为背后即代表这关注,表明用户对此商品感兴趣,那么我们完全可以根据这一类商品的相似度进行关联推荐,用户所有浏览行为都是商品推荐的重要依据。
举个例子:每次你搜索并且看完一些产品后,关闭淘宝,过一段时间再打开淘宝,你就可以看到在“猜你喜欢”模块中出现之前浏览过的同类商品。
③基于购买记录的推荐
其实这是很好理解的,因为你已经购买了,所以这证明了你对产品的认可,甚至是对这个店铺的认可,尤其是在一些比如说衣服、视频、鞋子、宠物用品等复购率较高的商品中。如果你在这个店铺里面买过,那么你在搜索相关的关键词的时候,这个店铺符合要求的商品就会被优先展现(尤其是新上架的商品),方式是:购买过的店铺。
举个例子:淘宝中,你收藏的店铺、浏览过的店铺等等,都会以一种强个性化的方式得到优先推荐,而且还会给你添上标签“购买过的店铺”。在绝大多数类目里面,这种最高级别的推荐都是非常明显的。
四、千人千面之基础标签
1. 店铺标签
店铺标签是我们店铺所有产品标签的综合载体,目前淘宝卖家差不多也有950万了,天猫商家也有十几万,类目竞争是非常激烈的,为了更好的分配流量,淘宝几年前就在鼓励小而美的店铺概念,也就是为了鼓励在细分类目细心酝酿的商家,不要打价格站什么的,换而言之就是,一个店铺要定位明确,比如你卖女装的就好好卖你的女装,不要去卖男装不然系统会给你打上一个不好的标签,或者说是不会给你太多流量,鼓励小而美的店铺就是这么由来的。
如果店铺有不同类目,类目跨得比较大没有关联性的话,建议删除主营类目不相关的产品,否则会影响系统给店铺的标签,直接影响到店铺权重。
店铺标签的形成基于主营类目,依据店铺信息、装修风格、产品属性和信息,结合产品成交方向和被浏览、收藏、加购的人群累积产生的数据综合形成标签。
2. 买家标签
买家标签是淘宝根据买家的个人资料,浏览行为和购买历史等等信息对消费者打的一个标签。一般分为基础标签和行为标签:
A 基础标签
是淘宝系统根据买家注册时候的信息和消费历史对买家打的标签,包括买家年龄 性别 地理位置 职业 消费能力等,比如 重庆 25岁 女 喜欢买中高端的包包,月淘宝消费7000+等信息打标
B 行为标签
就是买家在浏览产品、收藏加购、下单、支付、回购、分享等等行为时被打上的标签,一般是指半个月内的行为,比如说 一个没什么经济能力的中学生,经常在浏览价位比较低的衬衫,还有收藏加购的行为,那么系统会给他打上:女、中学生、经济能力一般、喜欢中低端价位,而工作之后的消费者 经常浏览的行为又是不一样的,还有过大量的购买行为,系统给他打的标签就和上面所说的学生是不一样的,也不会给她推荐低价位产品了。
用户长期累积的浏览、收藏、加购、购买、评价等等习惯,包括单笔消费能力、消费周期、下单时间、下单速度等等综合因素形成。系统也会基于这些标签评判消费者优质与否。
3.产品标签
就是产品的类目、属性、关键词、价格等基本信息给出的标签,比如店铺有一款 女士衬衫,是韩版校园风 ,价格与同类目产品中属于低端价位,那么系统给出的标签就是韩版、校园风、低端等等的标签,当有消费者想找这样的产品的时候,系统对照了你的产品标签最合适的时候,就会把你优先推荐给该买家。
五、如何利用千人千面打爆搜索流量?
1.如何精准人群操作
①定位店铺
首先就是要找准自己店铺的定位,卖的是什么产品、价位定的是高客单价的产品还是低客单价的产品,产品适用于什么样的人群和环境、你的产品主要是什么用途等,那么淘宝就会根据你的产品的属性和人群标签对应的把这部分流量分给你的店铺,假如流量进店了,就进一步加强了你的店铺标签。
如果你引入的流量或者买家号跟你店铺的风格不匹配,比如你卖的品牌数码产品,但是进来一部分人群是之前购买低客单价的小产品,那系统给你店铺打的标签跟你的产品也将不匹配,分的流量也就不精准了。
②关键词的相关性
产品在没有流量基础之前,是没有形成标签的,这个时候如果我们的引流关键词有问题的话,那么引来的流量同样会影响你的人群标签,导致标签被打乱,人群标签的优化是和搜索有分不开的关系,优化关键词强化标签行为,对店铺是加权项,新手的买家很多会直接复制同行的标题再把顺序修改一下然后就直接进行上传,但是有没有考虑自己的产品属性词有没有凸显出来,引进精准流量提升店铺标签精准度,使用的关键词越精准,同时拓展核心转化词,引进的流量也就会越精准,人群标签越明显。标题中的风格突出也是比较明显的
③主图的差异化
人们经常的浏览器习惯是从上到下,从左到右无线端中大家的浏览是竖屏,所以主图的不同展现对于人们的选择也是不一样的,主图尽量的是可以展现出产品的风格,能顾吸引相应的人群进行了解。
④价格影响
价格也是影响转化的因素之一,价格也是针对了不同的人群,但是同样能够突出产品价格的可以通过主图展示出产品的性价比,那么就是要围绕着如何提升点击率和转化率的细节优化,突出产品的卖点,营销卖点和价值卖点,同时促进转化率的另外一个大因素就是客服引导,比如说我们的回复短语,突出优惠,收藏送礼品等等的形式。
⑤为产品打标
产品的标签,后期主要是靠成交用户的。其实从广义上来说,用户的典型行为(浏览、收藏、加购、成交)都会给产品打标,只是打标的权重不同。用户会浏览这个产品,说明是想了解的;而收藏和加购,代表用户对产品产生了兴趣;而购买则是用户对产品最终做出了选择。打标的权重是成交收藏加购浏览。
我们看一下下面这张图,我们可以把用户在产品上的典型行为当作在为这个产品的标签进行投票。当一个买家(20岁,女性,学生)浏览了产品A,那么就会为产品A的3个标签(20岁,女性,学生)各投一票;如果产生收藏或者加购,就会各投5票;如果购买,则各投10票(真正权重的比例我们不得而知,未必是1:5:10,这里我们只要知道购买收藏加购浏览就好了)。这就是产品与的买家交互中产生标签的过程。一个产品的标签票数越高,越容易被有相同标签的买家搜索展现。
既然买家的浏览、收藏加购、成交都可以给产品打标,那么我们为产品打上正确而丰富的标签,方法就是找到各种产品的适用人群来浏览、收藏加购、成交。
这个过程可以分两步走:1,知道产品需要什么人群;2,找到这些人群来浏览、收藏加购、成交。
总结:千人千面是淘宝搜索排名的一种算法,主要是系统根据顾客的特征和需求,也就是通过人群标签和店铺标签的相互匹配实现流量的转入,在页面为每个人提供个性化的产品展示,每个人看到的商品都是自己喜欢的产品,目的在于提升客户体验,进而实现提高转化率及UV价值。