藍一電商 新手開網(wǎng)店獲取精準標簽的方法 

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　　下面藍一電商會跟大家分享什么是標簽？以及打造標簽精準的辦法。
　　
　　“標簽”這個詞大家都不陌生，在2019年，淘寶提高了標簽權(quán)重在產(chǎn)品展現(xiàn)排名的影響比重。很多人會把起款操作失敗的原因都歸結(jié)在“標簽不精準”。
　　
　　不管這觀點正不正確，但可以讓我們看出“標簽精準”對店鋪的影響還是挺大的。
　　
　　什么是標簽？
　　
　　標簽其實就是根據(jù)買家的個人資料，歷史消費喜好，以及近期搜索的關(guān)鍵詞所生成的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)整合而成的買家特征。
　　
　　我們也可以理解為“買家屬性”“消費習慣”“臨時需求”。
　　
　　如下圖：
　　
　　淘寶就是根據(jù)這些買家特征，為他們推薦產(chǎn)品和調(diào)動搜索展現(xiàn)排名。
　　
　　二、標簽的機制是怎樣的？
　　
　　標簽的機制其實很簡單，就是根據(jù)標簽，來對買家需求和喜好進行預估，讓展現(xiàn)曝光的更多，從而來提高成交概率。
　　
　　但畢竟淘寶的大數(shù)據(jù)再厲害，也只是一個系統(tǒng)，它沒有思考能力。因此當我們的產(chǎn)品出現(xiàn)出現(xiàn)了錯誤的行為痕跡時，就會生成錯誤的標簽權(quán)重，就形成了我們說的“標簽不精準”。
　　
　　雖然說每個買家的買家特征都不是完全相同的，但卻存在一定的“共性”。
　　
　　當一批特征相近的買家在一個產(chǎn)品內(nèi)完成了收藏/收購/下單等買家行為，便會產(chǎn)生相應的標簽權(quán)重。在下一批特征相近的買家登錄時，產(chǎn)品便會被推薦到這些買家面前。
　　
　　一般情況，買家行為所生成的標簽權(quán)重基本是正確的。除非是“人工干預”（刷單），會帶來錯誤的標簽權(quán)重。
　　
　　以三點式泳裝舉例：
　　
　　（此類型產(chǎn)品一般是20-40歲的女性，或者為伴侶購買的年輕男性）
　　
　　如果干預的買家的特征與產(chǎn)品相符，為精準標簽，引入的流量也是精準的，其點擊、轉(zhuǎn)化等數(shù)據(jù)都表現(xiàn)良好。
　　
　　相反的，如果買家的特征與產(chǎn)品不相符，為標簽不精準，引入的流量很垃圾，點擊和轉(zhuǎn)化都很差。
　　
　　在這個例子中，是以買家屬性中的“年齡”作為例子，在一次真正的買家行為中，如果加了消費習慣這個標簽，我們還怎么保持“標簽精準”？
　　
　　我們在文章開頭提到的，標簽可以分成買家屬性、消費習慣、臨時需求。
　　
　　買家屬性是根據(jù)買家個人情況而定的，如所處城市，性別等。
　　
　　消費習慣是根據(jù)審美喜好，經(jīng)濟收入等情況而定的。
　　
　　這樣感覺很清晰簡單對不對？但事實，一個買家的行為要比這要復雜得多。
　　
　　依舊用“三點式泳裝”舉例：
　　
　　但這次我們用30歲左右男性的買家屬性來進行搜索。
　　
　　我們先搜索一次男士泳裝，點擊瀏覽過后，這個從未搜索過泳裝類目相關(guān)的產(chǎn)品淘寶號上立刻推送了與男士泳裝相關(guān)的內(nèi)容。隨后又用這個號搜索“三點式泳裝”，點擊瀏覽后，淘寶又再次修正了我們的標簽，在“猜你喜歡”里推送了女士泳裝。
　　
　　大家發(fā)現(xiàn)問題沒有？在標簽中，臨時需求>買家屬性和消費習慣。
　　
　　也就是說性別、年齡、地區(qū)、歷史消費習慣等在臨時需求前都是沒有多大意義的。
　　
　　理解了這些，就更方便我們理解“標簽精準化”了。
　　
　　在前面的標簽機制里，我們提到了，買家和賣家的行為會有相應的標簽權(quán)重生成，只不過這些權(quán)重未必精準。如果產(chǎn)品的購買人群不符合我們的標簽，權(quán)重會“走偏”。這也是為什么有些賣家刷單后（畢竟刷手很難做到標簽精準），因為標簽不精準，導致帶來的轉(zhuǎn)化率低。慢慢的就會導致訪客數(shù)量下滑。
　　
　　舉個例子，如果“三點式泳裝”的賣家，不斷的干預操作“泳裝”這個詞的權(quán)重，使得“泳裝”擁有大量的坑產(chǎn)以及標簽權(quán)重，那當買家搜索泳裝時，更容易展現(xiàn)在精準買家面前。但因為標簽不精準，系統(tǒng)錯誤預估，使大量展現(xiàn)面向男性、學生、40歲以上女性等非需求人群，可想而知這將造成點擊率和成交率的下降。
　　
　　但如果將臨時需求盡可能詳細化，就能消除大量買家屬性和消費習慣這幾個標簽所帶來的影響。也就是說只要我們更多的干預跟我們店鋪相關(guān)的關(guān)鍵詞的權(quán)重，如性感泳衣、比基尼這類詞，即使前期的標簽不夠精準，也依然可以慢慢修正。
　　
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