直通车:定向抓取模型浅析.doc

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1、直通车:定向抓取模型浅析本文由广州网店代运营专家广州夏坤科技诚意推荐派代网---五陵年少对于定向,很多做车手的朋友都反应不知道怎么才能被系统抓取。为什么出价高于均价三四倍还是没流量?为什么有的却可以以低于均价的出价获得不错的流量?这里就涉及到定向的抓取模型了。定向到底是如何抓取、如何分配流量的?知其然,才可知其所以然。以下内容都是本人在烧车40万积累基础上总结的,若有分析不当之处,欢迎拍砖。本帖无图,比较枯燥,可能不太适合新手。----------------------------------------------------

2、-割了稻子、小幕的JJ-----------------------------------------------定向推广定义:通过用户行为,挖掘用户兴趣点,将兴趣点映射到类目下的某些特点(风格、款式、颜色、功能等),并把拥有这些特点的宝贝主动推荐给用户,实现精准营销。对于此定义我不知各位有何疑问,我个人的疑问有三:1、系统如何挖掘用户兴趣点?2、如何映射,有何选取标准?3、产品类目下的某些特点如何体现?即系统如何分辨哪些属性是此产品的特点?这三个问题我与很多车手交流过,对于1,大部分人说的比较模糊,什么收藏啊,搜索啊等等。对于

3、2,很多人不是很明白。对于3,大部分人给的解释是宝贝的属性以及标题(含推广标题)。车手圈内普遍的共识是,1、定向是有质量分的。2、点击率对于定向极其重要。3、标题关键词的选择对定向的抓取有影响。某些情况下甚至一个词的改动定向会直接挂掉。4、为了进入抓取范围起始出价一般都是高于均价的30%甚至更多。5、点击率有保证,点击量大了,定向质量分会上涨,后期PPC会下降很多。我想说其实这些问题归结起来其实就是对于定向抓取模型的认识模糊导致的。我们之前总结的哪些共识以及经验其实都是结果,是我们有意或者无意的操作恰好符合的系统的抓取模型产生的,

4、但绝不是原因。下面我说下我自己的理解-------------------------------------------------割了麻烦、果乐的JJ--------------------------------------------------1:系统如何抓取用户兴趣?我想任何系统在判断抓取用户兴趣之前都要先搜集用户信息。在已有信息的基础上再来分析、判断用户的兴趣。对于淘宝来说,最能反映客户兴趣以及购买意图的信息有:用户的搜索行为、收藏行为、以及购买行为。即用户最近搜索哪些关键词比较多啊。收藏列表里收藏的哪些宝贝还有购买

5、过哪些宝贝。这也是为什么定向的出价位置除了通投还有旺旺首焦、收藏、已购买以及物流详情页。但是这些信息都是比较整块的,我个人的分析是,系统会讲这些信息拆分,碎片化、标签化。例如,顾客A最近搜索比较多的关键词有长袖针织连衣裙、长袖长款连衣裙等。系统会将这些词拆分为单个的属性,即:长袖、针织、长裤。然后标签化。对于收藏以及已购买的宝贝也是如此。系统会分析这些宝贝的属性。将属性碎片化。标签化。继而超出重合点,判断用户的兴趣。例如用户A最近收藏的10款连衣裙,这些连衣裙都有长款这个属性,那么长款连衣裙即为此用户的兴趣。2、如何映射?如何判断

6、产品特点。宝贝属性做为参照?标题?我个人的分析这些都不是主要的。因为本人曾经测试过,即使标题用“卖疯了、抢光了XXXX”或者“5000收藏、5000购买”这样的不含什么实质关键词的推广标题,定向抓取的效果也很好。至于属性,我想说任何孤立于关键词的属性对于直通车定向都是无意义的。下面具体解释:我个人的分析是,映射的关键点就是你所添加的关键词以及该词的表现。例如,某款卫衣,你添加了“大码卫衣”这个词且这个词的表现很好(点击量、点击率、转化率)那么当你开定向的时候,系统就会将你的产品展现给有“大码卫衣”兴趣的用户。词如何才能表现好呢?首

7、先:质量分的三个要素:标题匹配、类目匹配、属性匹配。其中最重要的就是类目以及属性。类目不说了,大家都知道。属性直接反应你的词是否真实的反应你的产品特点。如果你的产品明明是短款的,你非要上长款这个词,那么表现肯定不会好。说到这里就比较好理解了,我上一个词,如果表现的很好,那么这个词肯定是符合了我的产品属性,体现了产品特点,由此系统即可判断一个映射点。买家用他们的点击、收藏以及成交行为给你的产品打了分。这些分都会被系统识别抓取,借此判断你产品的特点。然后将你的产品投放给对这些特点有兴趣的用户,从而实现精准投放!其次:点击率。很多车手都

8、有经验,用长尾词或者精准匹配词的点击率会比大词泛词以及广泛匹配的点击率表现好。因为长尾或者精准匹配可以精准的体现产品的特点,有此需求的用户自然会去点击。因为你的产品符合了他的搜索意图,就这么简单。所以点击率对于定向的影响,说白了实质上还是词,你的词

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