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    淘宝经验分享:教你应对淘宝“千人千面”

    2015-05-04 10:53:48 人气:4189

    最近有很多卖家反应,自己的操作手法都没有变,但是流量不见增长却一直往下掉,对于出现这种现象的原因,那就是因为淘宝的“千人千面”淘宝这几年一直在喊“千人千面”,今年行癫老大上台后,就尤其厉害。以前,你可以不当真,雷声大雨点小嘛,也没什么感觉。可现在,种种迹象表明,这千人千面计划已经被深入测试并实施了,而结果也很直接,就是淘宝的流量分配方式也跟着变了。识时务者为俊杰,拗不过,跟着变吧。

    那这个千人千面到底是什么?有人说针对的是搜索流量的分配。每个用户,搜索同一个关键词,展现的结果都不一样,更符合他个人的特性。这个说法,不准确。准确的说,是“推荐流量”的千人千面。在自然流量的分流引导方面,淘宝主要有两部分,一是搜索结果展示,一个是推荐结果展示。在网页端,两者是分开的两部分,而在手机端,两者是融为一体的。插句题外话,对淘宝卖家来讲,手机端的融合显示,是一个噩梦般的消息,这个以后再聊吧。两者的根本思想是不一样的,前者重在关键词匹配,后者重点在关联性推荐。算法不一样,结果自然也不一样。不过,两者的激发动作却是一样的,都是通过用户在搜索框里面,输入搜索关键词而来。看下图:

    淘宝

    关于搜索算法,这个已经被大家研究的很透彻了,五颜六色的SEO方法,都是围绕着“搜索算法”而进行。但对于推荐算法,以及如何围绕着推荐算法进行优化,我想大家应该也没什么直观的认识,接下来,就由我来给大家剖析一下。好好听,因为抢走你流量的,就是那些有意无意间,顺从了淘宝推荐算法的店家们。

    如果我们点击上图中“推荐结果”的链接,我们看到的是这个推荐页面。从笔者的角度来讲,推荐页面的结果,确实比搜索页面的结果,要合口味的多(好吧,略显屌丝),作为消费者,我更喜欢推荐结果,因为推荐结果明显更加懂我。

    淘宝

    言归正传,淘宝的推荐算法,到底是什么鬼?基于笔者的反复研究和验证,淘宝应该使用了不只一种推荐算法,准确的说,至少包含三种,鉴于难免有些技术性解释,就一个个拆开讲了,今天只讲第一个,基于内容的推荐(Content-Based Recommendation)。哈哈,一上英文是不是有点蒙了,别怕,这就是用来装逼的,我通俗点讲。

    简单讲,基于内容的推荐,就是基于“宝贝标签”的推荐,如果你看到的推荐理由是“根据浏览的宝贝/根据收藏的宝贝/根据购买的宝贝/浏览过的店铺/收藏过的店铺/购买过的店铺”,那就是这个推荐法则在起作用了。通俗点解释,每个宝贝身上都有一堆的结构化的标签,用户在浏览、收藏、购买宝贝的过程中,就会与这些宝贝发生关联,身上也被“烙”上了这些标签。而当推荐系统需要给出推荐结果时,淘宝就会拿“用户身上的标签集”与“宝贝身上的标签集”进行比对,根据相似性,给出推荐结果。粗俗的比喻是,你从羊圈里出来,披上一身羊皮,身上还带着一股羊骚味,就容易引诱猎狗追随你而来。

    这个算法,有一个根本的落脚点,就是采集产品的结构化信息。所谓的结构化信息,指的是同类产品多半都会有的、有具体含义的、能直观解读的信息。比如,休闲T恤衫来讲,它的价格,各类参数,店铺得分,宝贝收藏比,宝贝评分,保障计划,标题分词,关键词,评价关键词等凡是能被识别或者归纳出来的直观特征,都属于结构化信息。而其对立面,诸如产品的详情描述、图片评论里面的图片,文字评论里面没有办法被有效统计进来的部分,因为无法归纳,无法直观解释,则统统是非结构化信息。这些信息,在这种推荐方法里,是一律被忽略的。在基于内容的推荐系统里,这些结构化信息就是一个个的定位标签,共同锁定了一个产品的具体方位。

    从直觉上,大家对这种推荐算法,想必是比较容易理解的,但这个推荐算法的启发意义,却不见得是那么显而易见的。关于战术建议,文气一点讲叫“尾随”战术,通俗一点讲,就是傍大腿战术,这对于那些并非处于主导位置的店家们来讲,具有非凡的意义。

    首先,各位掌柜,请一定要找好你的细分市场里那个标杆宝贝/店铺。婆婆妈妈叮嘱一下,是你的细分市场里面的,而不是整个市场里,而且这种细分市场,最好是精细些。因为只有这样,你才有可能有效的锁定住目标宝贝(以及店铺),追随才是有价值的,你们才有可能成为一对鸳鸯,而不是沦为众多粉丝中的一个。什么样的宝贝/店铺,能够成为你的标杆呢,很简单啊,问自己的两个问题,在你那座山头,你最希望坐上谁的位置?谁家的用户群体,是最符合你店铺的调性的?找出那个你下一阶段想成为的那个他,跟住他。当然,这里的目标,也可以是一个宝贝。

    其次,模仿什么?你需要明确的知道哪些是结构化信息。诸如产品价格,参数等,不说你也知道,你只需要保证认真填写,贴身追随(价格也是哦),不能随便填写其他或者不填就好了。难点在其他由非结构化信息、隐藏信息所转变而来的结构化信息。比如标题,比如购买的关键词,比如评价关键词,就属于此类。

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