1个月实现日访客17000

淘宝老草 · 发表于 2016-11-10 16:50:25

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运营5年经验才有今日的炉火纯青，做到一个月内从0稳步发展到日UV17000。走过了许多弯路，才知道正道该怎么走。在此也特别感谢以前运营(si)的店铺，没有它们就没有今天的成功经验。

1.对于小店新品来说，第一步先别着急着做销量，以目前的搜索机制，新品期人气值来定权重高低。淘宝搜索原理的一句话就是“优先推荐买家最喜欢和最符合买家需求的宝贝”，淘宝不可能每个宝贝挨个排查看谁好谁差，他只能通过各种维度的指标来判定，那问题来了，所有证明买家喜欢你的指标都可以为人气值加权，比如：点击、收藏、加购、页面停留时间、访问深度、转化等等。这些因素操作起来也是很有技巧的，如果你是土豪或者是想短时间直接拉起来，那你冲“量”即可，如果你资金实力不强，那就先做“率”后做“量”。所以第一步上来，你要把各种“率”的指标全部优化到极致，尤其是“点击率、收藏率、加购率”，当然基础的评价、问大家也要跟上。这些“率”的指标想要起到爆发性的作用，必须要从2个维度做分析，一个是纵向跟自己对比，另一个是横向跟同行做对比。比如纵向跟自己比：昨天你的点击率是3%，今天是3.2%，后天是3.6%这样就是有一个增长趋势；再比如横向跟同行比：你的关键词点击率是3%，同行平均是2.5%，同行优秀是5%，那你比平均高，比优秀低。

我们这个案例还是按照常规加权操作的方法，在主图优化OK的前提下，我们新品控制的是比同行优秀低一点，所以增长趋势比较慢的。很多人玩黑搜，直接是超常规的高，甚至还会去利用增速加权，和更细节的指标一个托着一个加权，虽然可以短期冲上去，但我们觉得不稳定，而且需要控制的时时指标太麻烦，没有必要。所以我们还是以产品本身为基因去操作的。

2.在上新款的前期测试很关键，一般我们采用的方法是，直通车1-2个精准词，只拉无线控制位置不要太高，拉3000-5000展现基本可以判断出来这款宝贝有没有潜力了，如果还不放心可以拉10000个展现测试真实数据，然后再分析。位置如果拉太高，展现很快就会出来，偶然因素会比较大，低一点的位置，全时段投放，2-3天拉出来3000-5000展现，相对来讲数据会比较接近事实。还有模板选择行业模板即可，时间段按照行业趋势大概设置一下，地域根据生意参谋的数据选60个主要城市即可。如果是老店，可以更精准一点，用拉订单的方法做个公式算地域即可。

3.淘宝的数据算法是3天、7天、14天、28天……有周期的，所以前2周起色不大是正常的，不要着急，每天本本分分的把宝贝的数据“维护”好，前期宝贝的竞争力相对来说还是比较弱的，所以需要“维护”的因素大于真实数据，每天的流量来源分析、时段分析、关键词分析及相应的点击率、加购率、收藏率指标维护，全部要做的很精准，如果你想要数据跑开一点，你可以夸张到行业平均值的2-3倍，如果还想快一点你可以夸张到15-20倍，甚至更高。

这张表格是竞品数据分销表，下面一张是根据竞品数据表制作出自己的流量增长计划，简称数据维护表。（当然，你懂得原理的话，可以更高）

虽然点击率指标没有包含进来，你也要时时关注，那也是核心点之一，至少你不能比行业平均低吧，一般我们是控制在行业优秀低一点点。还是那句老话，如果你想超常规，那可以更高。

4.关于个性化，可能很多人都发现流量地图里面，有好货和每日好店等频道的流量很大，甚至比主搜的流量都大，一是因为收录问题，第二是因为个性化流量分配的原因。现在淘宝的个性化越来越深入了，今年双十一可以说就是个性化分配流量元年，淘宝大体系做的越来越智能化，所以这一块的流量和加权因素一定要考虑进来。那具体怎么做呢？也很简单，淘宝的买家账户总数量至少有4-5个亿的体量吧，是不是大部分账户都有淘金币，你直接设置一个抵扣，淘宝会自动帮你推荐到符合你宝贝标签的用户那边，你宝贝的加权值也会增大很多；这还不够，在点开已售宝贝，把VIP折扣能设置的都设好，优势一波流量和标签加权；这还不够，再点开会员关系管理，把收藏加购直接设置一个优惠…..再多的我就不讲了。这里面需要考虑的是标签加权，标签加权值越大，你不光会获得主搜的流量，有好货、每日好店等频道流量也会暴增。

5.最后就是取舍与维持的问题了，不是每个产品都能做成的，今天讲了这么多的操作方法都只决定你是否成功30%的因素，还有你图片行不行，产品行不行，供应链和团队跟不跟得上，诸多因素，所以不论成败都要有一个平和的心态，不要太浮躁，当然更多的是介于成功与报废的中间，这是最难受的，累的要死，如果是这种情况，看赚的钱够不够你的付出，如果觉得不值果断舍弃，如果你是为了下一步，可以继续操作，我们的原则只有2条，第一赚不赚钱，第二赚的够不够多。如果你成功了，遇到的最大问题就是竞品过来跟你拼，你需要的是优质数据维护，俗话说“打江山容易，守江山难”，最难的就是这个“守”字，当然这个也很难一句话两句话说清楚，下次有机会再开个贴专门针对“数据维护”写一篇文章吧。

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