2018年7月黑首页8天爆流量实操详解步骤以及操作
一、猜你喜欢的原理
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淘宝网他依靠庞大的数据库构建出
买家的兴趣模型,它可以从细分类目中抓取那些特征与买家兴趣点相匹配的产品。
展现在目标客户浏览的网页上。
帮助
卖家锁定潜在买家实现精准营销,那其实猜你喜欢这一块他。
其实就是一个精准打标的过程,它围绕着一个关键词,就是猜!
猜怎么样让我们的产品可以被系统抓取,可以被猜中,然后呈现在买家面前。
这是一个精准达标的过程,打标的话,肯定是要围绕很多很多细节点去打标的,那我们是通过哪些行为去分析呢?
用概括性的讲,就是通过买家的浏览行为,那个浏览行为,这一块的话我们分成几部分?
第一是价格,第二图片,第三标题,第四评价,第五浏览深度,第六浏览次数,第七收藏加购,第八成交情况,第九详情。
第一:价格
如果是我去
操作一款产品,老让刷手去打标签,就给打标刷手,我怎么去操作呢?
首先在价格这一块的话,我会让刷手这么操作,我先举个例子,比如说我是一款衬衫。
我的衬衫,现在基本是到58到68左右的一个价位,我前期就会让刷手去浏览58左右的衬衫,就是跟我这款产品它相类似的价格,最好是一模一样的价格。
为什么要这么去做呢,我们说了精准打标,如果让刷手去浏览产品的时候都是浏览各种各样不同价位的,比如说你没有给他有一个特定的要求,他肯定是随便浏览,浏览的过程中就说他其实它本身这个号他标签会乱,哪怕是最终你找到你自己的产品了。
他最后面也可能也会影响到你首页将来的一个转化。
所以说我会让他去浏览58块钱左右的一个衬衫。
然后在猜你喜欢的位置,基本上它推送的产品都会比较多是58左右价位的。
所以这一点是大家一定要很清楚。
然后呢,有些人会问,那我能不能去卡条件?
那我建议大家最好不要去卡条件,因为卡条件卡出来的他的权重,其实是没有那么高的,我相信做过黑搜的那些同学他都应该都知道。
我们如果是卡条件卡地域卡出来的产品。
他其实最终出现了,但是他权重会非常非常低。
还有跟做黑车一样,我们以前做黑车的时候也是会通过卡条件然后去找到我们自己的
直通车位置。
等找到以后你点进去那不是被过滤啊,就是刷起来没有没什么权重,这点原理他是相通的。
第二:图片
其实猜你喜欢图片的重要性可能占到了百分之六七十、七八十。
第一种:标杆法
图片这一块就说我们先从标杆法这里去。
什么是标杆法啊,其实我们在操作首页的过程中我们让刷手去不断地浏览我们的产品。
然后通过关键词搜索到我们产品,看到是我们这款产品的图片点进去,但是。
在入池之前往往会出现一些情况,就是很难找,刷手那边他就是出现不了我们自己的产品。
那我们前期肯定是会让双手尽量找跟我们这款图片上类似的产品,前面说了价格越相近是越容易被猜中。
其实图片也是一样,图片越相似,越容易被猜中,如果你觉得如果你基本上刷手刷红色的衬衫,你会发现猜你喜欢的位置,他那边基本出现都是一些红色系的一些衬衫,就你浏览什么价格,他猜你喜欢那边就出现什么价格段。
你浏览什么类型的图片。
猜你喜欢那边同样也是会出现的那种类型的图片。
然后这个概率会大很多,并不是绝对的,那我们说的标签说的方法。
好多是为了提升一个被猜中的概率,他并不是一个万能的方法,然后也不是说一招制敌的一种方法。
图片标杆法,也就是说前期我们让双手浏览的过程中可能会找不到我们自己的产品,比如说你怎么让他浏览怎么进行打标,他就是不出现。
然后我们网上他也没有我们相似的产品,如果有相似的产品,我们还可以去浏览他家可能会出现我们的产品。
但是没有啊,怎么办,那我们可以 自己给自己树立标杆就是标杆法,那怎么去树立标杆呢?
就是我可以再用另外一个小店去上传跟我这个店铺一模一样的产品,这都是一模一样的啊。
然后,但是我不去刷他,不去动它,那我前期我让双手就专门浏览那些零
销量的那个链接。
为什么浏览零销零销量呢?
那我们图片各方面都是一模一样的,他这个系统能抓取我们这个两个链接相同的数据。
但是我们在操作猜你喜欢的这个链接他前期肯定是不断的在提升销量。
然后在提升收藏加购,就是不断给他加权。
猜你喜欢还有一个特点就是。
权重越高的产品优先推荐的。
系统它可以检测到这个客户喜欢哪种类型的、哪种种图片的产品,然后他会抓取一个跟这个客户浏览产品最相近的链接去给他呈现,但是这个链接呢,他肯定是要有价值的推送,如果给你推荐的都是没有什么销量没有什么评价的。
他没有办法去吸引客户去下单。
因为淘宝他也要跟
京东、拼多多要跟其他品牌竞争,但如果给客户推荐的产品,他看了但是没有进行其他一些行为,就没有购买,淘宝肯定不可能那么傻,推荐没有权重的产品。
我们这里就总结一下标杆法。
就是说我们在操作了一款链接,比如链接A。
操作的过程中,可能前期很难让双手找到,那我们就在另外一个店铺也上一款那个链接。
他也是跟我们A产品是一模一样的,让刷手去浏览另外一个店铺,没有销量的A款,我们自己主推的就会比较可能很大的概率被找到。