网淘那些事第282篇：人群行为标签在手淘搜索中的作用！

操作淘宝的玩法目前总体还是和之前一样，新品拉流量有它的优势，就是爆发周期相对老款来说比较短，潜力比较大。但是也有一些区别，就是以前我们所谓的打新品，拉搜索，主要是盯着坑产来做数据。而今年，尤其是下半年，更多的是做标签，只要我们能把商品标签打上，就有极大的可能拉爆搜索。

标签大家都知道，分为行为标签和属性标签，这个也是淘宝对于买家人群画像的两个主要维度。我们所谓的打标签，现在更多指的是行为标签，属性标签的作用已经越来越低。

你说一个买家，她性别是女的，难道就一定不能买男人用的东西了么？一个学生党就不配购买高端的iphone手机么？这都不一定，也许这个女人并不是买了自己用，而是为了老公买东西；也许这个学生平时省吃俭用，但是在数码产品上的消费，却是一掷千金。

这些静态属性其实并不能证明购物行为上的异常，反而是行为标签，更能体现出购物行为的异常。一个平时只买几十元化妆品的女生，突然大量购买高端化妆品，一个只买衣服化妆品的女生，突然买起了五金工具和机械配件，这些就是购物行为的异常。

每个类目下的买家，都有着自己独特的浏览行为轨迹，这种轨迹虽然每个人都不完全相同，但是却又有共性的地方。当你的S手抓住这些共性的地方，按照这些共性的流程来进行操作的时候，你的产品就能快速的入池，并且可以有效的避免被稽查。这就是现在很多人说，验号远没有做标签单作用大的原因。

其实标签单的原理很容易理解，淘宝搜索的每个关键词背后都有对应的人群画像，也就是标签。例如，搜索“羽绒服女长款”这个关键词，背后的人群他们的行为是怎样的，都会被记录下来。可能他们会首先搜索“羽绒服”，然后挑选女款的查看，接着搜索“羽绒服女”查看，最后搜索“羽绒服女长款”找到心仪的款式下单购买。

你让小号根据这个词去搜索浏览的时候，只要浏览的行为和深度和该关键词背后的标签匹配。那么当这个小号对你的产品进行浏览或者购买的时候，你的商品就会被打上“羽绒服女长款”的人群匹配标签。

当足够多的账号对你的产品进行浏览、收藏、加购等一系列的操作时，你的产品的标签就被强化固定了，这就是大家常说的入池了。这时候当有人搜索该关键词的时候，你的商品就能获得不错的展现！

这个也是开头网淘那些事说新品为什么比老品容易起来，周期更短的原因所在。因为新品的背后没有任何历史行为标签，所以入池的时间会缩短很多。

在具体操作上，我们需要把控好几个方面：

一、尽量选择新品操作，因为新品操作比老品容易，并且最好有新品标，这样会获得加权扶持。同时标题、主图、详情最好都是新的，不要完全复制别人，哪怕是一件代发，也务必要修改下。否则你肯定很难获取到新品标，毕竟淘宝现在严重排斥同质化的产品。另外不建议用老链接，也就是说商品ID必须是新发布的。

二、做好店铺和商品的基础，例如商品的标题、主图、详情页、手机端的设置等。标题一定要自己组织，切记不要原封不动复制其他同行的标题。在组织标题的过程中，要以数据为基础，不要自己想当然的去拼凑标题。图片方面，主图要去测试点击率，最好能够达到同行平均点击率的1.2-1.5倍。详情页图片的排版要合理，卖点要吸引人，这样进来的流量转化率才会高。

具体操作步骤：

因为操作的商品是新发布的，正常通过手淘搜索是很难快速找到的，最快最直接的办法就是开直通车，添加需要操作的搜索主推关键词， 也可以适当添加一些包含主推关键词的长尾词和衍生词。添加完词后，日限额不需要多，正常100元左右即可。

投放地域我们可以通过流量解析来看数据透视，查看过去一周，点击率比较高的几个省份，资金如果有限，可以选择排名前5的地区就好。投放平台选择无线端，PC端可以关闭。

价格直接出到首屏或者前几名，别管多少钱，哪怕几分钟就烧完了，也不用担心，因为你设置了日限额，所以最多也就是把这100元烧完。在卡首屏烧车的这段时间，去鱼塘中找能给你补单的小号，让这些人按照上面讲的标签单的方法去补单，流程很关键！

如果小号可控程度比较高，顺便可以去手淘猜你喜欢的地方看看能不能找到你的商品，找不到，再多去浏览下竞争对手的商品和自己的商品。然后退出淘宝，S新，再去找自己的宝贝。一旦找到，就直接成交，不要管转化率，这时候100%转化也没事。

有些小号可以正常拍一件成交，有些小号可以一单多件，多件的目的就是保证坑产，提升销售额和层级。正常情况下，第四天、第五天，手淘搜索就会有流量进来。如果幸运的话，手淘首页还会抓取到你的商品，将你展示给更多相似的人群。

有的时候流量可能来的会比较迅猛，维持住转化和数据也很关键，不够的时候适当的人工干预，再补一些。但是，如果你的商品本身底子太差，说真的，还是没有用的，你不可能一直补，这就是我强调选品重要性的原因。

我们利用任何技术来操作的本质都是为了赚钱，如果你的投入产出不成正比，那么再牛逼的技术也没用，消费者不肯掏钱买你的产品也是白搭！

谢谢分享  学习了