如何把你的店铺贴上流量标签？

文 | 汪 蕾

很显然，在流量成本越来越高的今天，个性化推荐机制是唯一的趋势。

马云在2009年9月举行的APEC中小企业峰会上，第一次提出了“小即是美”，他将中小企业视为世界经济体未来的驱动力量，他认为消费者导向的商业体系将成为未来。转眼间，十年已经过去了，马云口中的“小而美”实现了吗？又或者说，我们应该如何去看待这种“小而美”发展的必然趋势呢？今天我们就从电商平台的个性化推荐机制，来分析一下“小而美”发展的必然趋势。

首先我们来简单解读一下电商平台（这种电商平台包括淘宝、天猫、京东等，本文中以淘宝为例）的推荐机制。

举个例子：在天气比较寒冷的时候，一名女性消费者想购买一件羽绒服。于是她打开手机淘宝，在搜索框里输入：羽绒服女。这时候，我们可以理解成，消费者给淘宝的搜索引擎下了一个命令：我需要一件女款的羽绒服。

搜索引擎要做的，就是把符合消费者需求的羽绒服按照一定的规则推送到消费者面前，这种规则就是推荐机制。

为什么要个性化推荐机制

我们依然以上面“购买女款羽绒服”的例子来进行说明。当消费者给搜索引擎发出搜索命令后，搜索引擎开始对数据库中的产品，按照既定的逻辑进行扫描（比如，根本的一点是扫描产品标题，如果标题中包含“羽绒服女”这个关键词，就有机会被提取并推荐），然后会按照特定的打分规则，给所有符合要求的产品进行打分，并按照得分从高到低进行排序后，把搜索结果展现在消费者面前。

图1：搜索引擎的工作流程

那么，我们再来进行分析：当消费者搜索“羽绒服女”的时候，搜索引擎只能判断她想要一款“女士羽绒服”，但具体想要一个什么价位的、什么风格的、长款还是短款、有帽子还是没帽子、什么品牌的等等，搜索引擎并不知晓。

但是，如果一个消费者喜欢的是韩版的羽绒服，可平台推荐给他的都是欧美范儿的，这显然是影响用户购物体验的。那么，搜索引擎为了尽可能地提高购物体验，进而提高转化率，充分挖掘单个流量价值，在进行推荐前，就应该对消费者进行一些自然特征和行为特征方面的分析，比如性别、年龄、偏好等，然后根据分析出来的结果，再有针对性地进行产品推荐：把韩版的羽绒服更多地推荐给偏好韩风的消费者；把价格低的产品更多地推送到低收入人群面前……

这就是个性化推荐。个性化推荐的好处显而易见：提高转化率，提高单个流量所能够创造的价值。很显然，在流量成本越来越高的今天，个性化推荐机制是唯一的趋势。

个性化推荐机制的规则

当然，我们先要明白一个问题：对于淘宝、天猫等平台的搜索排序规则而言，一定是核心机密的，并且不同类目、不同店铺基础甚至不同时间点、搜索排序规则都是不一样的。所以我们只能去探讨基础规则和共性规则。

其实，我们可以根据搜索引擎的工作逻辑，去推断这种推荐机制的规则。当搜索引擎接到搜索命令后，它是怎么工作的呢？

第一步：分析消费者标签

消费者标签由两部分组成，一部分是自然特征标签，比如年龄、性别、星座、血型等，这些会在你注册淘宝账号的时候，由你自己填写形成；另一部分是行为特征标签，比如：一个长期购买韩版服饰的消费者，就会被打上“韩风”的标签。当一个消费者发出搜索命令后，搜索引擎会利用其强大的数据分析能力，迅速判断这个消费者基本的自然特征是什么，以前买过什么样的产品，都是什么价位档次的，什么风格的比较多……

这就是分析消费者标签的过程。从运营的角度来说，消费者标签是商家不能控制的。

第二步：分析产品标签

这个过程实际上是判断产品属性和店铺属性的，比如这个产品是一个高端价位的还是低端价位的，风格是韩版的还是欧美范儿的。很显然，产品标签从运营的角度来讲，是可控的（在不违规的前提下），具体这个产品标签是怎么形成的，后面会有详细的介绍。

第三步：把标签（属性）匹配的商品优先推荐给消费者

接下来就是很简单的工作了，把属性匹配的商品优先推荐给相应的消费者就可以了。比如：低收入人群在搜索“羽绒服女”的时候，看到的都是低端价位的，而高收入人群搜索同样的关键词，看到更多的就是高端价位的。

至此，一个简单的个性化推荐工作就结束了。从这个工作流程中，我们可以看到，个性化推荐机制的基础和共性规则就是：把属性标签匹配的商品，优先推荐给相应的消费者。

产品标签的形成

接下来的问题是：产品标签是怎么形成的。这很关键，因为它会指导你的运营行为。产品标签的形成主要来自于三个方面：

1.产品的标题

当消费者发出搜索命令后，依照工作流程，搜索引擎开始对数据库中符合条件的宝贝标题进行扫描。在个性化推荐机制下，这个扫描的过程实际上就是初步确认产品标签的过程。由此可见，产品的标题是形成产品标签的基础要素。我们看下面这个标题：“卫衣三件套女春装2019新款春季时尚韩版潮外套运动套装休闲装衣服”。

在这个标题中，“卫衣”“三件套”“外套”“运动套装”“休闲装”“衣服”，这都是类目词或者产品词，这些词是不能形成标签的。而“春”“新款”“时尚”“韩版”“潮”，这些词是属性词，也是形成产品标签的基础因子。

也就是说，搜索引擎在扫描完这款产品的标题后，就会给其贴上“春、新款、韩版”等标签。当一个符合要求的消费者在搜索相关关键词时，这个产品就有被优先展现的机会。

但是我们假设这样一种情况：某一款产品标题中，同时有“韩版”“欧美风”这两个关键词，也就是说这款商品同时被贴上了这两个标签。如果一个偏好“韩版”风格的消费者在进行相关搜索，这款宝贝就很可能因为标签混乱，失去展现的机会。

根据这个原理，在电商运营中的商品上新环节，写标题是一个核心工作。为了让产品标签得到强化，进而获得更多的个性化推荐流量，在标题写作过程中，就要依据一定的科学方法。

这会用到一个数据分析工具：生意参谋。打开生意参谋，在“市场洞察”功能模块里，找到“搜索洞察”，然后点击搜索分析。

在搜索框里面，输入“标签词+产品词”，我们在这里以韩版卫衣为例（“韩版”就是你期望强化的产品标签，如图2）。

然后我们看到输出的搜索结果里面，有一个“相关搜索词”，这个相关搜索词会围绕“韩版”这一核心属性词进行拓展，拓展出来的长尾词，只要是跟你的产品相关的，就可以成为你的备选词。当然，在这里你还需要综合考虑各个数据指标，比如搜索人气、点击率、支付转化率、在线商品数、商城点击占比等（见图3）。

图2

图3

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2.产品的属性

对于搜索引擎而言，要想把最符合消费者需求的产品优先推荐出来，标题只是其中的一个判断标准，还有一个重要因素就是产品属性。

品牌、材质、领子、风格、袖型、版型等，都是产品属性。这些前台展示出来的产品参数，是你上新的时候在后台填写的。如果你的服装版型是宽松的，恰好有一个消费者希望要一个宽松版型的女款卫衣，可是你在上新的时候，服装版型这一栏没有填写，那么很可能你是得不到展现机会的。所以，在上传商品的环节，产品属性部分一定不要错填和漏填，最大限度地展示产品标签。

3.消费者的行为特征

产品标签形成的最后一个关键因子就是消费者行为特征，这种行为特征包括：浏览、收藏宝贝、加购物车、下订单等。比如有一款手机，有5个不同的SKU，价格从最低的998元到最高的5980元。很显然，998元和5980元面对的是不同的消费人群。如果这款手机的绝大部分销量都是由998元的低端SKU贡献的，那么这些“低收入人群”的消费者行为标签就会影响这款手机的产品标签。

也就是说：当高收入人群在进行相关搜索时，这款宝贝是很难展现的。

如何理解“小而美”的店铺才是最符合个性化推荐机制的

再来谈一下“小而美”。“小而美”不一定是小，而是针对某一特定的人群。我们拿休闲鞋举例：从选购热点来看，你的店铺当然可以把所有热点商品全部上新，既有韩范儿的，又有欧美风，还有学院风的。甚至，我们从搜索引擎的推荐规则来看，这都不会影响产品标签的形成（也就是说，并不会影响商品的展现机会）。

那为什么我们还要说，“小而美”的店铺才是最符合个性化推荐机制的呢？

我们假设这样一个购物场景：一个喜欢“学院风”休闲鞋的消费者，搜索“休闲鞋女”这个关键词后，在搜索结果中找到了两款自己喜欢的鞋子（学院风的），进入商品详情页后，顺手逛了一下店铺，想看看还有没有其他的鞋子，给自己多一些选择。

其中的甲店铺，里面什么风格的鞋子都有，让人挑得头疼；而乙店铺，全部都是“学院风”的。如果你是这位消费者，你会怎么选择呢？

有些店有自己选购热点，比如全店所有的鞋子，都是带有增高、内增高属性的，只面向那些有“增高”需求的消费者。这样的店铺，虽然面对的市场规模小了一些，但是因为其定位精准，所以会导致转化率、老客户回购率、客单价等关键数据，都有极其优秀的表现。

而这，恰恰是个性化推荐机制下，搜索引擎推荐商品的数据基础。