先晒一张去年操作的流量截图：
这是去年8月份操作的一款宝贝28天搜索流量暴增趋势图，前提是此款宝贝事先已经测试过，满足爆款潜质的宝贝，删了重新上进行操作的，很多小白买家都是不管什么宝贝上来就干，前面几天数据看的很开心，最多7天数据就掉了，甚至宝贝找都找不到了，就是被系统排查到数据异常，直接给你屏蔽掉了。
所以，操作之前测款环节是必不可少的，如果不会测款的可以翻阅我往期帖子----直通车系列之如何测款，测好了之后再操作。
之前我还写过一篇“2016搜索权重变革”的帖子，详细讲述了搜索权重变革的逻辑和原理，但我高看很多卖家了，大部分都是看的很津津有味，进入实操环节都懵逼了，所以今天讲的2017淘宝搜索权重之快速加权更注重实操环节，也是上一篇帖子的延续篇，建议大家连起来看。
最近忙着做系统，没时间去实录最新案例，其实最新案例已经测试出来很多个了，4月份吧，我会公布一些列案例实录，想等着看的欢迎右上角点击关注。
前段时间朋友圈流行一个段子：
先不论说的对不对，透露一个信息，大部分卖家还是卡不准加权的关键点的，就像唱歌一样总是找不准拍子。
梳理一下“权重”的基本概念：
权重就像综合得分的分值，就像我们上学参加考试一样，有语文、数学、英语、物理、化学、生物、地理、历史、政治等很多科目，大学的科目更多....每次考完试年级都会做一个综合得分排名，是把你所有科目的分数加起来的总得分进行排名，而不是单纯的看某一个科目得了多少分。同理淘宝也是一样的，考核你宝贝的指标有很多，每项指标就是一个科目，最终所有指标算出来的总得分就是你宝贝的总权重值，总权重值会进行一个排序，排名第一的当然就会卡到最好的位置，原理很简单。
不简单的地方来了，淘宝会根据平台需要单独计算某一个或某几个指标的权重在特定的时间非常大。
以学校考试举例：
假设所有考试的科目总得分是1100分；
常规分配是数学150分、语文150分、英语150分，其它6门课分别100分，再加上体育50分，总分1100分；
但学校突然抽风，因为上级领导想把学校建设成为以数学为特色的学校，怎么办呢？就直接把数学单科目设置增值分数吧，增值到1000分，其它9门课合计分数为100分，总分依然是1100分；
如果你是这个学校的学生，你会怎么办？-----死命学数学，其它科目管都不用管，只要数学考满分，其它科目不及格都无所谓，是不是？----逻辑很简单。
学校是采取设置科目分数的高低来调节学生的注意力的，淘宝则是通过调整指标加权值来调节卖家的注意力的。
所以，你必须第一时间找准淘宝想让商家注意力往哪里转，否则你永远卡不上节拍：
我把淘宝分成3大历史性转折阶段：
第一阶段是农业社会型的淘宝，他急切的需要商家，在落地一点就是需要非常多的商品摆在上面，所以，他把“发布宝贝数量”指标的权重值拉的很高，只要你发布宝贝就有流量，发布的越多流量就越多，给店铺加权就越大，最早期的淘宝卖家，现在很多已经是金冠店铺了，回忆一下最早期你们都是发布多少款宝贝？好像没有1000-2000个宝贝都不好意思跟别人说你是做淘宝的。现在呢？谁还这么干不被别人笑死才怪。
第二阶段是工业社会，淘宝需要更多的商家来入住平台，更需要这些商家全力以赴的经营淘宝店铺，怎么办？必须树立标杆，怎么树立呢？把本来给100个宝贝的流量集中给到1个宝贝不就行了嘛，为保持公平起见，是不能给到具体哪一个宝贝的，而是给到固定的位置，早期称为“豆腐块”，此时他考核的指标便是销量，把销量权重拉的很高，只要你销量最高，权重就是最高，就应该卡在豆腐块上，反过来说，只要你卡在豆腐块上，销量必然最高，权重又是最高，你依然还应该在豆腐块上。这就是为什么又一波聚划算商家火极一时的原因。甚至早期为扶持淘宝商城（天猫）都直接按历史销量计算的，直接拿历史销量跟你30天销量比权重，你还有戏吗？谁让你都赚了那么多钱还不入住淘宝商城呢，就要把你干掉，懵逼了吧！
第三个阶段就是当下阶段，我总结为商业社会的淘宝，因为长期扶持部分商家，导致页面更新慢，买家今天、明天、后天来看到的页面都差不多，甚至有些类目一款宝贝卡在豆腐块上3-5年都不带换的，视觉疲劳了，不想逛了，再加上很多特色玩法的小平台来诱惑，淘宝整体流量流失非常严重，尤其是PC转向无线端，很多流量都被这些个性化的小平台节流了，淘宝能做的就是要加快产品更新速度，刺激商家多上款上好款，所以这次算法的变革的目的就是提升整个平台的体验度的，他会快速抓取他认为最符合买家需求和买家最喜欢的宝贝，推荐给买家。具体是怎么实现的呢？----依然依靠指标，算法就比较复杂了。
以前工业时代搜索算法是累计式的：
假设：
第一天销售100单，第二天销售100单，第三天销售100单.....
系统每天都是给你计算100个权重，最终累计你30天的总权重值进行排序。
现在变了，他要把增速加进去，还要把不同时期比较的指标不同也加进去，更科学合理的多维度计算你的权重值进行排序：
计算权重值大的是人气（点击率、收藏率、加购率、停留时间等指标），系统认为新品最重要的不见得是销量，只要买家喜欢，必定点击率是高的，收藏率和加购率也会高，因为销量少导致转化低一点是没问题的。
举例：
第一天10个收藏，系统计算10个权重值；
第二天20个收藏，系统计算30个权重值；
第三天50个收藏，系统计算100个权重值；
......
只要你一直是递增的，系统就是N被的给你加权，点击率高、加购率高也是一样的计算方式。
这里要备注2个实操细节：
1. 递增是按照一定周期来计算的，一般低客单价计算3天增速加权值，中高客单计算7天增速加权值，高客单价计算14天增速加权值，做的细致的要按照节点来维护数据，记住不是所有宝贝都是7天螺旋；
2. 加权指标分别讲一下：
A. 收藏率，无线端和PC端是差不多的，常规来说达到10%已经很不错了，7-10%都是可以的，如果太低肯定有问题，如果太高就要看行业了，大部分类目大家都在参考平均值维护数据，越维护越高，现在很多类目都抬到25%左右了，如果你低于这个数值，你懂的；
B. 加购率，PC端是比较低的，以前只要达到5-7%都算是不错的了，无线端加购按钮设计的比较明显，加购率要超过收藏率，能达到13-15%是不错的宝贝，太低肯定不行，也是水涨船高，现在大多类目都被商家维护到35%左右了，我也是醉了，你还不能不去维护；
C. 今年315期间系统过滤比较大，具体能不能全部过滤掉就不得而知了，以目前的情况看是无法全部过滤掉的，过滤掉一小部分问题不大。
接着讲逻辑，当你人气值稳定不变的时候，系统会默认你的宝贝要跟别人比销量权重，他会把销量增速权重拉的非常高，人气权重逐渐降低：
举例：
第一天100个加购，系统计算200个权重值；
第二天100个加购，系统计算150个权重值；
第三天100个加购，系统计算80个权重值；
.....
只要你没有增速，就默认递减这个指标的权重值，此时销量增速的权重值就会加大，逻辑同上，如：
第一天10个销量，系统计算10个权重值；
第二天20个销量，系统计算30个权重值；
第三天50个销量，系统计算100个权重值；
......
只要你一直是递增的，系统就是N被的给你加权，与销量相关的评价、问大家等数据都会相应的得到同等的加权计算，所以你维护的不仅仅只是销量数据，记住只要你的宝贝销量开始有明显递增了，就要维护好与销量相关的所有数据。
那问题来了，已经冲刺上去的宝贝怎么维护呢？当你销量每天都不递增了，系统也会默认递减你的销量权重，此时，如果你的分享、回访、回购再拉起来，同样会再次获得大的加权值，这里要补充几个小细节：
1. 分享可以是淘口令、二维码、购买过后晒好物等都算，有的卖家比较傻，一个淘口令维护了1单，不多就1单，马上就被系统检测到，为什么？因为你这个流量入口是100%的转化率，所以维护数据也要多动动脑子；
2. 回访与回购，用老客户当然是最好的，淘宝也希望你这样做，但网络客户粘度来说相对较低，除了某些类目外，其实只要最近浏览过你的宝贝、收藏过、加购过的不是你的标签用户，也变成你的标签用户了，这些都算是回访、回购了，你稍微加点小的刺激就会发挥很大的作用。
以上讲解的内容都是关于“增速”偏多，仅仅注解了“淘宝优先推荐买家喜欢的宝贝”这半句话，后面还有半句“淘宝优先推荐符合买家需求的宝贝”，这半句就要谈到精准标签的问题了，这个杀伤力更大。
淘宝会根据买家使用的设备（什么配置的电脑、平板和手机）、设备上的应用、登录小号后的所有浏览习惯购买喜欢、买家附近的人、朋友圈等所有能搜集到的数据，综合判定买家标签，然后再通过小号的访问、收藏、加购、购买等不同维度权重反向给宝贝打上相应的标签，最终实现宝贝标签与小号标签自动匹配----即千人千面。
类似如下情况：
解析：
再你维护数据之前最重要的事情就是搜集到符合你宝贝标签的买家号，根据匹配度进行操作，这是我们通过庞大的数据库分享模型建立出来的标签库，所以我们操作是简单的，想要什么标签到系统里面直接匹配就可以了，但大部分买家都没有这样的资源，那也不要紧，如果你有老客户的话就是最大的精准标签库，让老客户给你做标签权重，一做一个准，1个精准标签用户的数据权重，顶上10个乱七八糟的标签数据权重，说不定10个乱七八糟的标签还会把你宝贝标签打乱，根本匹配不到真实的目标用户。
如果说，你连老客户数据都没有，那我建议你找到不错关系的人做整条权重链，如：
甚至还包含：评价晒买家秀、晒好物、其他分享模式综合加权。
淘宝目前计算兴趣标签权重最大的指标是“最近访问记录”，你的行为轨迹是什么样的，淘宝就默认你的兴趣标签就是这个样子，假如你看了“玛卡”，当你再次访问手淘的时候铺天盖地的玛卡及壮阳产品，会渗透到你能找到的各个页面里面。
所以，即便一个买家标签不符合，经过多次点击、收藏、加购、货比你的宝贝和相似宝贝，这个小号的行为轨迹也会默认为与你宝贝兴趣标签相符了。如果你没有相应的数据库资源，自己就辛苦一点，多费点神，也能起到相同的效果。
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