如何利用长尾词引爆淘宝免费流量

本文介绍如何利用长尾关键词引爆淘宝店铺免费流量,通过分析个性化强度和销量权重,掌握关键词卡位技巧,实现有效流量增长。

如何为店铺带来更多的免费流量,相信这是每个淘宝卖家都想知道答案的吧。今天就教带啊如何利用长尾词引爆淘宝免费流量。

个性化的技术实现方式:

由于近几年淘宝产品逐步增多,淘宝客户人群也逐步增多,为了提升转化率,让特定的人群能够找到对应的产品,防止客户流失而淘宝不得不退出个性化,在这样的情况下,个性化的情况就相当于是一个筛选机器,在成千上万的产品当中将最合适某个客户标签的产品筛选出来展现给客户。

如图上,所展示在客户所搜索:“连衣裙”这个关键词的时候,个性化机制就好比筛选机器一样,将适合各客户标签通路的产品筛选出来最终展示给客户,比如90后客户标签、80后客户标签等。

个性化强度分析:

既然个性化是筛选通过某个关键词搜索出来的成千上万的产品,那么,假设没有那么多产品给你筛选你该怎么办呢?

假设就200个产品总共就3页,那个性化机制怎么办,难道只展示符合个性化标签的五个产品吗?

所以我们做了下面的一些分析,淘宝搜索二种基本排序规则,一种是以产品销量为排序核心 一种是以个性化的产品标签为排序核心的。

假设这个关键词如果没有被个性化,或者个性化强度较低的话,那么综合排序必然和销量排序有一定的重叠性,因为本质上综合排序上虽然有上下架时间、客单价、人气、转化率等,但是归根结底以销售排序为核心进行判断。

所以我们对关键词:连衣裙  和关键词:人头印花雪纺连衣裙,进行了对比分析,最后我们发现连衣裙关键词重叠率0%,而人头印花雪纺连衣裙关键词重叠率达到65%以上。

如下图:

如何利用长尾关键词:

从上面的案例上,有相当一大部分流量比较客观的长尾关键词或者短语词其实没有被个性化,同时我们也能够通过我们自己的办法去判断一个类目个性化的强度与否。

不难看出,个性化强度越小的类目,对销量权重的依赖就越高。

这是某店铺一款抱枕的关键词入店流量点击截图,大家可以看到,其实靠主词进行的流量基本上很少,更多的是靠短语和长尾词进来的流量,并且每单个关键 词的流量也并非很大,但是胜在的是我关键词比较多,足足有177个点击关键词,所以177*10=多少 就算是 177*5=多少。

既然选择长尾关键词来做流量架构,不管你主词、热词有多少流量,但是咱们小卖家没那么多钱,所以我们也玩不起,任你单个关键词有多少流量,我就一条宗旨,我词多!我词多! 100个有效的有点击的长尾关键词一个热词带来的流量会多得多。

如何进行长尾关键词卡位:

这里讲的长尾关键词卡位方式和传统的标题优化有着本质的区别,传统的标题优化是,不管什么词,不管什么产品,反正全部叠加上去能叠加多少就叠加多少,什么词搜索人数多就叠加什么词。

但是这里的思路是,假设连衣裙、连衣裙 长袖等等类似的关键词,然后你的产品只有20笔付款的话,就是你叠加100个这样的关键词也没有任何用处,因为权重不够,无论个性化不个性化应该搜索不到的还是搜索不到你的产品。

比如这个产品,去优化:抱枕套  抱枕套不含芯 这样的关键词,其实一点用多没有,因为哪怕个性化了,在10000个产品中筛选出来100个,然后这100个在进行排序,那么对于这款产品应该排不到位置的还排不到位置,因为销售基础太低。

——————下面是实操内容,请注意——————-

那么既然前面我们有讲到,既然长尾关键词的排序规则仍然是倾向于销量排序的,并且综合排序和销量排序重合度非常高,那么就说明在长尾关键词下,销量为王的道理仍然是存在的,那么我们是否可以利用这个规则呢!

大家都知道,长尾关键词流量非常少,既然流量少,所以你如果卡位太靠后的话是根本没用的,那么对于长尾关键词我的想法是要不不卡,要不然就是卡前10位, 并且既然长尾关键词下的搜索规则以销量为主,那么其实卡前10位所需要的条件我们是完全可以推断出来的—销售付款笔数。

既然能够推断出来,那么就很简单了,对应销售的产品找对应销量的关键词。

做个假设,,美式新古典棉麻抱枕 这个关键词 搜索179左右,正常来讲这个日每日的搜索量应该是能够达到20个左右的,但是该关键词下除了2个天猫店铺0笔付款之外,只有一个20笔付款的产品和一个3笔付款的产品。

如下图,某店铺刚好有一个3笔付款的产品,只要对该产品优化这个关键词,在考虑款式不差的情况下,这20个销量至少能抓住不低于10个。

至少比这个产品放在这个地方效果要好得多。

其实只要懂得做好淘宝搜索优化,不一定要花费大量的钱去投广告,也同样能够为你店铺带来大量的免费流量,有了那么多流量,成交也是水到渠成的事了。

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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