超级推荐玩法主要包括两大应用场景和两大技能。 两个主要的应用场景是:拉新和收割。 两种技术是:批量标签获取和**流扩展。 超级推荐平台是覆盖综合信息流推荐类业务的工具。所以在未来,如果你想获得更多的主页流量,猜你喜欢推荐的图形和文本流量,你必须好好利用超级推荐。 全店产品布局,更好的获取信息流流量 为了更好地获得信息流,不仅需要掌握超级推荐平台的原理和技巧,而且要考虑如何进行良好的布局。这种布局不仅局限于后台平面的布局,还应考虑从整个店铺的产品布局中获得更好的流量。目前,超推荐的玩法主要包括两种应用场景和两种技术.两个主要的应用场景是:拉取和收获。两种技术是:批量标签获取和**流扩展。 拉新场景、收割场景 所有拉新需要满足的是积累更多的流量和标签。对于信息流通道,如果存储要获得更多的流量,则必须实现两个方面:标签的丰富度和标签的准确性。 因此,我们可以理解需要拉新的标签和人群的精准性。在超级推荐的平台中,您可以将宝贝添加到计划中,无论是系统智能还是标准计划。根据你店宝宝的情况制定计划。 可以批量设置多个促销计划,通常对部分宝贝进行流量扩展,以通过设置宝贝多建立计划来扩展流量。类似于直通车单品爆发性促销方式的推行。然后针对不同的方案,可以采用不同的定向投放,更全面的定向投放,流量更大。 超级推荐信息流场景出价技巧 此前,我们会继续根据钻展、直通车的价格进行优化调整,但往往会觉得,当你喜欢定向猜测时,信息流场场景中的价格调整对流量的波动和流量的获取没有明显的影响。实际上,在本质上,搜索场景的竞价和信息流场景的竞价具有天空的性质。排名的竞争以直通车关键字的形式展开,其核心逻辑是与他人竞争并排名。然而,信息流场景中的竞价实际上是"更多的系统参与、更少的人参与",在很大程度上,它与"系统"在游戏中。 信息流广告的核心是推荐系统,而不是按关键词排名系统,这也说明了在使用超级推荐时,必须符合系统的算法,满足系统的优化。它不仅仅是与其他投资者的价格竞争。从某种程度上说,虽然价格竞争仍然很重要,但投标方式和操作却大不相同。 信息流的优化与搜索引擎的优化是非常不同的,信息流的优化不仅是频繁的,而且是非常谨慎的。为了“给系统时间和机会”,通常有以下几种常用策略: 一、广告一旦出现,在短时间内不进行调整。尤其是对于已经有流量的广告,如果你想调整,最好和上一个新计划并肩而行。 二、出价高于系统推荐的报价。 三、一旦出价确定,不要改变它。(另一方面,搜索需要根据排名不断调整出价)。 四、在发射初期,不要做太详细的人群定位。 五、即使你真的不想在短时间内花很多钱,你也会增加你的预算。钱快花光了,然后你可以手动关闭它。 这些方法是信息流的常用优化方法。在竞价策略的信息流场景中,最可靠的方式是“与系统共舞”,给系统更多的学习机会,而不是相反,认为你应该不断地尝试和犯错,从而告诉系统你的逻辑。你不断的审判和错误将使系统无处不在,所以你不能给你带来任何结果,让你的系统认为信息流不能被优化,并且没有流量。 不知道你有没有发现,超级推荐首页拉下第二屏,消费者循环,点击“圈选”相应人群就会直接跳到达摩盘上,并创建这个人群。创建人群后,您还可以保存并与超级推荐进行重新营销。信息流与系统的结合将为产品推广开辟新思路。 在我们发布的过程中,精准的人群是核心,好的人群表现会引发猜你喜欢的自由竞猜,正确使用达摩盘可以使我们更容易、更快地找到精确的人群。当这个系统给人们带来不好的影响时,他们就会失控。让我们来看看可以放进去的标签,人们可以在其中选择打开或关闭:1、智能定位:系统智能匹配人,有的产品效果好,有的效果很差; 2、拉新定位:类似商店的人群可以通过商店搜索中类似的商店来估计人群推荐的准确性。 3.宝贝:类似的宝贝,通过寻找类似的款,估计人口的准确性; 四。重定向店铺:与我们的店铺有密切联系的人,。群效应好,基础低; 5个性拉新定位关键词:产品群标签决策,新产品没有关键词,更具**性关键词; 6. 重定向-宝贝:店内其他宝贝人群; 7.达摩盘选择:达摩盘可能与人口的产品更相关,根据类别,系统将提供8个人群供你选择,一次可选8人。 在这里我们重点分享达摩盘中的人的来源。 1. 分析搜索关键词来源来确定标签 找到竞品,加入竞品分析,通过查看竞争对手的排水关键字和交易关键词,确定标签的数据几天作为参考。 2. 达摩盘中生成拉新人群 如果人数多,效果可能不好。我们可以在人群上做限制性标签,也可以根据本店的人群特点进行交叉。通过添加限制性标签(如人口信息、年龄消耗等),人口将更加准确。 3.人口同步到超级推荐(多组人口) 在创建了群之后,只有在要同步升级平台之前才可以启动释放,我们可以多用几个关键词,按照从宽到准的原则建立标签梯队。 超级推荐与直通车不同,在没有排名的情况下,我们可以通过观察实时呈现来猜测目标人群的数量。如当日展览人数达不到指定人数的1%,将提高价格。每次涨价幅度为30%,观察结果显示有变化。
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