从哪儿查看淘宝几颗心(手机淘宝在哪查看几颗心)
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摘要
大家都知道首页流量的入口吗？本文就来说说淘宝首页流量的入口，让你更好的理解淘宝流量应该怎么玩。
第一，首页流量入口。
在这里，让我们简单描述并猜测一下你最喜欢的展示位置
1。在APP首页猜你最喜欢的位置。
你用手喜欢的这部分，就是我们所说的首页流量主要来源入口。它的显示屏很大，流量也很大。随着标签化的深入，推荐的商品会相对更加精准，这也是首页流量的主战场之一。
2。猜猜你喜欢什么？
当买家选择自己想要的商品时，系统会根据买家浏览的轨迹和历史订单，向买家推荐相关商品。
在这里，我会做相应的。这部分流量是与店铺和标签相关的流量。
其中，我需要解释一下店家联盟。只有淘宝商家可以注册，天猫商家不行。但有回应的会根据浏览足迹给出展示位置。
3。买了之后猜猜你喜欢什么。
猜猜买后喜欢的其实和买的时候喜欢的是一样的。你的订单支付成功后，淘宝会根据买家的历史足迹、订单、人气轨迹推荐相应的商品。标签化更精准，但缺失的一点是流量转化差。
4。猜猜你最喜欢的主页位置(个人基础)
下面是淘首页流量来源的一些依据。我大致把他们分为三类，做了如下安排
(1)历史顺序
系统会根据历史订单匹配与历史订单相似的产品。该范围可涵盖您已购买的所有历史订单。每个订单将为您的帐户贴上不同的标签。这个标签是根据之前的行为轨迹和订单的产品属性来确定的。稍后我会详细解释。
(2)浏览足迹
只要我们浏览商品，就会有足迹，也就是点击=足迹。
(3)行为轨迹
包括历史订单和浏览足迹在内的行为，也会增加收藏行为、购买添加行为、搜索行为、点击行为、购买行为等积分(包括历史订单，但严格来说不是所有的历史订单)。
5。内容门户
(1)主画面视频
(2)微冲刷
(3)软文相关的建议。
两个。主页流量特征
1。显示大流量
基于淘宝首页的流量特点，显示量大。原因是猜测你喜欢淘宝首页的拒绝入口。打开手机淘宝，会看到自己喜欢的入口展示量很大，浏览商品的概率会大大增加。
2。点击率低(搜索入口等。)
其实这个问题很多人都有疑问。为什么手探首页的流量点击率低？其实这个低点击率是基于搜索的，也就是说这个点击率低于搜索的点击率。为什么？可能很多人知道原因是什么，或者有些人不知道。我们大部分人都会通过直通车感受到首页流量的特点，所以根本原因是首页流量是标签流量，而不是来自我们的搜索。我们搜索的时候会根据需求输入关键词，买家会通过这些关键词找到我们的产品，目的性很强。如果你猜你喜不喜欢，它会根据我们的浏览行为、历史订单和收藏购买行为，在猜你喜欢板块显示相关产品和推荐软文，其使用往往低于搜索。我个人在这里了以下商品的订购规则，仅供大家参考
程度最近1-30天的浏览足迹行为轨迹历史订单
因为首页流量是标签化的，展示量大，相对点击率会低，因为需求目的和时间段涉及到人群标签化的问题。一张图
3。入口流量直接转化率低，但会有后续转化(更高的收藏购买)
原因比较简单。因为从淘客首页进来的流量，如果我们的商品还可以，进来的流量会产生交易、收藏、购物车、商品浏览足迹等行为。通过这些渠道进来的流量产生的这些行为，会带来后续的转化。这里要明确一点，购物车的转化率是比较高的，收藏的转化率通常高于搜索但低于购物车(要看品类的实际情况，不能一概而论。这里需要注意的是，第一页流量、转化、人气、坑产出这些基本要素是什么，那么后续的转化也会给我们的链接增加相应的权重。
4。交通量会突然增加和减少。
相信很多朋友都会对这个问题感到头疼和困惑，让人百思不得其解。其实个人是这样看待这个问题的。我们商店分不同层次销售。其实我们的流量也可以分几个层次。在这里，我不定义一个严格的标准。，我们可以按照层次来看。每层楼都会有交通瓶颈。这一点相信大家应该很清楚。当我们的店通过上一层楼梯进去的时候，客流量也会相应上升，所以我们在下一层面临的竞争环境和现在不一样。如果面对不同的竞争对手，数据标准也会不一样。大部分都是基于行业平均数据。所以要想继续进入下一关，就必须在数据上超越这部分竞争对手，达到相应的销量，这样才能成功进入下一关。这有点像我们的突破水平。这里我们可以做一个
(1)转换后的数据低于行业标准和一些当前的竞争对手。
(2)点击率低于行业标准和当前一些竞争对手。
(3)坑产量低于目前一些竞争对手。
(4)人气数据低(人气率和人气)低于目前部分竞争对手。
(5)以上四项数据与目前水平的竞争对手相比有所欠缺。
(6)人群的标签偏离了当前产品质量最高的人群。
以上几点可以算是一个。希望你能详细思考一下，尤其是人的标签偏差问题。
5。高人气(高收藏高购买)
这个我就不多解释了。通常首页流量爆炸的链接都不会太火，数量可以远远超过搜索数据。
6。有后续转化的能力。
这里我们已经谈到了第三点，这些后续的转化是从哪里来的，比如收藏、购物车、历史订单、足迹等等。
7。稳定性差
易涨难跌，原因难找。跌了之后很难做高数据。这里，请参考第四种解释。
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