在淘宝上并不是所有类目的权重都是一概而论的,有的可能是因为销量因素权重高,有的是因为评价因素权重高。在淘宝上这个平台上,卖家、买家、平台,这三者利益的均衡在推动着搜索规则的不断变化,在不同的时间有不同的侧重点。
淘宝代运营举一个例子,比如在淘宝刚开始的时候,需要吸引更多的卖家来这个平台上卖东西,这时候就要照顾大多数卖家的利益,而照顾多数卖家的利益,最典型的就是让每一个卖家上传的宝贝都有机会展现在消费者面前。所以,最初的规则(某一段时间内甚至是唯一规则)就是下架时间规则:越接近下架时间,排名越有可能靠前。
但是后来,越来越多的卖家就开始利用这一规则漏洞,上传大量的商品,争取占据各个时间点,确保每个时间点都有产品在首页,这严重影响了消费者的购物体验,影响了消费者的利益,所以又对搜索规则进行完善:禁止重复铺货的规定。
在开始的时候,爆款的商品会持续不断的得到更多的机会(销量权重高,只要销量高,排名就会靠前,所以那时候有很多的爆款打造方法,不断的冲销量),因为平台为了业绩好看,把最容易成交的商品优先推荐给消费者,而爆款在概率上来讲,是最容易被消费者接受的。
但是后来平台发现,总这样推不好,因为销量最好的产品往往是低价商品,而对于一些追求品质的消费者来讲,看到这样的商品,他们就会不满意,觉得这样的平台太LOW了,所以就出现了个性化搜索,尤其在无线端,个性化搜索权重越来越高,这样可以进一步的提高消费者购买的满意程度。
综上所述,你会发现,发展到现在,搜索规则的核心是:把最合适的产品推荐给最有可能成交的消费者,同时让平台能够最大限度的获益。
那实际上,搜索引擎推荐的过程就是这样的一个过程:当用户发生搜索行为的时候,搜索引擎会根据用户的搜索引擎对符合条件(标题中有这个关键词、不违规、符合相关性)的商品进行打分,然后按照得分的高低顺序推荐给消费者。
商品的搜索得分主要来自于两个方面,一个是商品本身的得分,还有一个是商品所在店铺的得分。商品本身的得分包括:收藏人气、加购、转化率、销量、增长状况、单品是否违规等等;店铺的得分包括:店铺的动销率、店铺的DSR评分、综合转化率、上新情况、旺旺响应速度等等。
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