淘宝搜索全面解析

淘宝搜索并不像搜索那样需要在整个互联网抓取数据、分析数据、归类数据，淘宝搜索的数据依赖于“卖家”整理归类并进行精准发布，换句话说，“卖家”商品发布的过程就是淘宝搜索建立商品索引的过程。

有了按类目、按属性发布的商品，就有了商品索引基础，算法引擎就可以根据商品关键词，为买家提供精确的搜索结果。

搜索结果页的构成

1.淘宝主搜结果页

淘宝主搜结果页主要包括以下模块：

a.主搜索框：用户搜索行为的操作区域，主要分为“宝贝搜索”“店铺搜索”，同时支持“天猫”“二手”“购”三类细分搜索;

b.商品属性筛选区：根据商品属性特征进行推荐，支持用户漏斗型缩小购物范围;

c.类目筛选区：当关键词类目特征不明显时，推荐多个类目的商品集合，支持用户跨类目选购;

d.搜索功能区：用户进行精准搜索的多功能搜索筛选区，包括“搜索市场tab选择”“商品特征筛选”“单一维度排序”“价格热度展示”以及“个性化引导提示”

e.搜索结果区：商品结果选购区域，主要包括“豆腐块”“混排”两个部分。豆腐块指的是前3个商品结果位，主要用于推荐天猫优质卖家的优质商品;混排指的是其它商品结果位，由淘宝&天猫商品根据算法得分竞争排列;

2.天猫搜索结果页

天猫搜索结果页主要包括以下模块：

a.智能导航区：根据用户群体特征或个性特征智能推荐区域，主要包括“品牌推荐”“类目推荐”“属性推荐”三个类型;

b.智能关联推荐区：根据用户检索关键词，进行热门相关关键词推荐;

c.功能筛选区：与主搜功能筛选区类似，支持用户精准搜索;

d.商品结果区：结合用户特征分析，推荐符合消费者需求天猫商品集合;

在这里给大家介绍的是淘宝算法“金字塔”模型结构：

注：金字塔模型由下往上逐层过滤(择优留用)，能到达金字塔比较顶端的商家&商品才会比较终推荐给消费者

在这个金字塔模型中，每个层级都有其算法模型发生作用。让我们一起来看一下，各个模型的内涵解读吧：

1.类目模型：商品发布的唯*分类和属性;

商品发布过程中，如果类目&属性发布错误，将直接影响商品不能被搜索正常推荐。

例如：搜索“欧式真皮沙发”推荐的是“皮艺沙发”类目下“家装风格:欧式”的商品

这种情况下，以下两种商品将得不到正常的推荐：

?(欧式沙发)类目发布错误

?(欧式沙发)属性发布错误

2.反作弊模型：反作弊团队根据商家作弊数据的分析，对商家实施不同程度的处罚措施，包括商品处罚、商家处罚两大类。严重的情况下，整个商家的所有商品都将被限制展示。

为了维护整个淘宝市场经营秩序的公平、公正、公开，反作弊模型也随着炒作方式不断的发生着变化。在这里需要提醒大家注意有两点：

? 切忌自卖自买：主要表现为公司搞活动的时候，员工直接在线购买;线下渠道店铺与线上联合搞活动的时候，商家代替消费者进行下单购买等;

? 切忌超低价格引流：折扣力度严重偏离市场正常经营范畴，涉嫌行业不正当竞争的情况需要禁止。近期尤为明显的是，利用第三方开放平台进行包括1元秒*在内的各种炒作经营行为;

3.文本模型：主要指商品标题中合理包含与用户搜索热门关键词。

a.关键词索引推荐的主流：

?算法概述：当前主要依据标题中是否包含用户搜索关键词来推荐商品结果，因此商品标题的选择需要尽可能包含这个商品的热门关键词。

?热门关键词来源：有效的关键词来源主要包括：搜索提示(主搜推荐词、您是不是想找、首页类目索引名)、数据魔方(热门搜索特征、行业热词榜)、量子恒道(店内搜索关键词、淘宝搜索关键词)、直通车(系统推荐词、关键词参考)等

?商品标题的选词技巧：

第一步：确定行业热门关键词词根

所示，通过词根拆解，可以确定热门关键词词根包括：

品牌词：金士顿

品类词：u盘

规格词：xg

描述词：卡通

促销词：特价 包邮

第二步：确定组词规则

推荐组词规则：率词+品牌+属性+相关词+补充词

率词：有促销时的促销词，特定词

品牌：自身商品的所属品牌

属性：如型号、规格、材质、颜色等，非常重要!

相关词：产品的近似名，相似描述等

补充词：其他辅助定位的精准描述词

b.关键词文本推荐的趋势：

电子商务的发展中，越来越多标品&非标品的属性信息都在快速的走向标准化。在这个基础上，未来的搜索将越来越重视“属性”信息的精准推荐。

很多关键词在标题上并不一定会用到，但通过属性信息的全面理解，将极大的增强商品召回数量。例如“智能手机”的结果，不仅仅可以推荐标题中带有智能手机的商品，更可以同时推荐带有“操作系统”的手机。

从这个层面上来说，商家商品发布的属性级精细化运营就变得尤为重要。

c.关键词应用的注意事项：

合理应用“空格”将有助于算法更好地理解标题，避免误判。

4.时间模型：根据商品的上下架时间，对即将下架的商品进行优先推荐。

a.应用领域：时间模型主要在淘宝主搜应用，在天猫并未生效;

b.优化建议：

?商品上架时间的均分策略

按“均分法”分配每日上架产品数(即：总产品数 / 天数 = 每日产品上架数)

例如：按天均分产品：324/6=54(注：两天均分)，?商品上架品类的均分策略

以均分法打散各品类商品发布，即：上架间隔时间 = 60分钟 / (每日上架产品数 / 每日小时数)

例如：按公式得出：60/(54/9)=10 比较终得出本店产品上架间隔时间为：10分钟

5.卖家模型：统计评估商家的活跃程度与综合质量。

a.卖家模型的核心指标：

卖家自身因素的考核维度有上百种，体现的是商家综合能力，其中值得重点关注的包括以下几个方面：

?dsr：买家对卖家综合服务评价

?店铺转化率：浏览转化(可通过主图优化提升)、购买转化(可通过item描述优化和营销活动提升)

? 旺旺响应：除自动答复外的人工旺旺客服响应速度(间隔越短越好)

? 动销率：30天内有成交商品占总商品量的比例

b.卖家模型的发展趋势：

不久的将来，天猫以卖家模型为核心的新型算法商品推荐机制有望替代现有商品为核心的算法机制，有效的解决当前爆款营销中存在的一系列问题，为搜索用户推荐真正服务过硬、商品高质量的商家。

从这个角度上来说，商家需要考虑改变原有爆款营销的经营思路，从企业全面管理提升的角度去做长远的发展规划，只有这样才能赢得消费者支持，博取搜索算法的芳心。

6.服务模型：统计分析商家为消费者提供的服务质量。 服务模型的主要指标：

?投诉率：服务好客户，降低投诉是关键

?纠纷率：与客户保持良好的沟通，杜绝纠纷是永恒的追求

?退款率：降低成交退款，跑赢行业大盘

?旺旺响应率：指人工回复的咨询客户数占询盘总数的比例

?旺旺响应速度：指人工回复咨询的平均时间间隔

?物流时效：指客户付款到签收的时间间隔

服务模型体现的是一个卖家的整体服务能力，决定其能否为搜索用户提供高品质的服务。

7.人气模型：统计评估消费者对产品的认可程度。

人气模型的主要指标：

?转化率：商品的浏览转化率与成交转化率;

?销售额(量)：商品所形成的支付宝购买金额;

?收藏数：商品被收藏的数量;

?评分：已成交客户对该商品的评价;

?熟客率：商品成交客户中熟客二次购买的占比;

?uv、pv：商品item级别的uv&pv热度;

8.个性化模型：统计分析消费者的购物偏好，包括但不限于：比较优成交价格区间、品牌偏好、属性偏好等。

a.个性化模型的应用差异：

个性化模型目前在天猫通过“用户个性化匹配”“品牌分层”“市场化价格引导”等多纬度进行导购干预;而在淘宝主要以“用户个性化匹配”为主。

其显著的特点决定了天猫个性化更加善于把握消费者对品牌的购物倾向性、对品类价格的购物敏感性。

b.商家经营的注意事项：

受天猫个性化市场化价格引导的影响，天猫商家需要更加关注主力商品前台类目的价格导向性。

换句话说，跟随行业主流价格进行商品经营，比追求低价爆款更容易赢得搜索的推荐。

9.商业规则：商家参与提供的特色服务

在淘宝&天猫各个行业市场下，都会有一些特色服务，但凡提供特色服务的商家和商品将会更容易获得搜索的流量倾斜。

例如：天猫电器城推出的“电”字标认证，就包含了“时效展示、送货上门、顺丰包邮、全国联保、延长保修”等系列服务。搜索电器城相关商品时，带有“电”字标认证的商品会被优先推荐。

商家经营警醒

商家经营过程中，有三个类型的问题必须引起重视，主要是：

1.严禁作弊：包括但不限于“刷销量”“换宝贝”“重复铺货”“价格不符”等

作弊定义详见：淘宝搜索帮派链接

2.商品发布规范：杜绝类目错放、避免标题堆砌关键词、改善主图质量、提升宝贝描述;

3.服务改善：降低退款数、杜绝客户纠纷;保障快速发货、选择高效物流;