上一章咱们聊了聊淘宝自然搜索模型的工作原理,今天小编想和大家继续拓展下去,今天咱们来谈一谈淘宝搜索模型的分类。
首先跟大家分享一个坑位算法,坑位算法包括单坑产出和流量价值。我们来看下单坑产出原理,如图搜索一个宝贝:
从这个图片我们可以看出每个坑位都有它产出的利润值。接着来看下流量是怎么分配的,前三个位置的流量是差不多的,那么淘宝怎么安排前三个坑位呢。这里我们要知道,如果想要进坑位,就要满足它的考核维度之后才能进入豆腐块,因为每个坑位的流量都差不多,那么如果你的产出低于另外两个,那么下一次你就不会展现在豆腐块,而系统会把这个位置让给带来更多产出的宝贝。
通常的淘宝搜索模型分为:类目模型、文本模型、市场规则、时间模型、反作弊模型、人气模型(大众认可度)、服务模型(综合服务质量)、卖家模型(卖家活跃度和综合得分)、价格模型(统计分析最优价格区间及品类限价规则)、个性化原则
淘宝后续又研究出了三大模型:阶梯模型、学习模型(学习型病毒积累只能更新模型)、聚合模型。
今天给大家分享几个重点模型算法和玩儿法:
1、人气模型
人气模型是我们最重要的,截图给大家看下:
2、阶梯模型
淘宝下的每个类目都有层级区分,而店铺的登记是7个层级。我们在搜索一个关键词的时候,系统会对各个层级的宝贝做调取,层级越高,商家数量越少,展现机会越多;并且我们每上升一个层级并非流量就一定上升,也有可能降低,因为越往上的层级竞争就会越激烈。而且各个层级的考核原理不同,比如说第一层级注重售后服务,第二层级注重客单价,第三层级则注重转化率等。
每个类目的具体规则都是根据每个类目的KPI制定的,比如说今年淘宝重点扶持新品,那么新品的权重就会比较高,展现的机会也就更大。只要我们知道了考核维度,去达标这个维度,我们就可以上升到另一个层级了。
这里小编要提醒大家注意:
当宝贝修改了价格之后,就有可能被淘宝重新分类,放到另一个抽屉。所以有可能你在这里的权重就会很低,也就可能会因此失去流量。
3、学习模型
学习模型也称为学习式病毒积累。系统会有一个各个维度的索引数据库;首页的产品对各个层级的考核因素会根据这些索引数据库的更新和考核因素自动更新。
举个例子,我们在搜索连衣裙莫代尔的时候,第三个层级的产品有4个,这4个宝贝的考核标准是隐形的,并非一直不变,会根据其中的某个考核维度的更新自动更新。比如前一天的DSR评分标准是4.7,今天由于类目的整体因素,DSR评分标准可能就是4.6。
所以我们要知道,没有任何一个小二知道全部的考核标准。即使知道,也不可能永远知道,他们只是了解部分考核指标或者原则。换言之,真正的战术只有实践才能检验出来,而且淘宝的规则是一直更新的。
4、聚合模型
聚合模型也就是取最优秀的值,优势流量会根据宝贝的各个渠道来源优先分配到转化最好的宝贝上,宝贝的流量也会因为各个渠道表现不同而根据表现情况有所增减,而且表现好的那个渠道的流量会持续增长。但是当我们在某个渠道流量很多的时候,如果没有马上把握住,这个渠道的流量就会马上消失。
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