盘点:影响点击率的8大因素 你都清楚吗?

我们开车的目的是什么?引流!转化!销量!挣钱!

但为什么开车了之后依然没有任何效果,只看到了烧钱?这就是你的车子没有优化好,开车不优化是看不到好效果的。

开车要看的数据有很多,点击率就是其中一个。点击率低,质量分上不来,PPC就下不去,转化率就低,权重就无法提升,店铺就没有爆款……可见点击率的重要性。

假期过后,估计都困,先放张数据让大家精神精神。

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点击率9.28%?什么鬼?怎么做到的?

想要提高点击率,你就要知道影响点击率的因素有哪些。赶紧搬小板凳前来围观,大老师要开始分享了。

影响点击率的因素–选款

好的产品+好的技术,才能让店铺有好的发展,可见一个好的产品是多么的重要。

首 先你要足够了解自己的产品,了解市场,了解自己产品的受众人群。服装类的宝贝经常会遇到换季,提前做好预热做好宝贝之间的衔接就尤为重要。其次要保证货源 的稳定性,别推得正好的时候货源断了,货源断了财路也就断了,还有从哪拿货是直接影响到你宝贝的利润和定价的。定价怎么定,要找准目标人群,结合自己宝贝 的利润和市场的整体情况来合理定价,并且通过图片来强化卖点,突出性价比,打价格战不是长久之计,低价引流也仅仅是为了尽快打开店铺流量、增加销量的一个 无奈之举。最后选款之后一定要去测款,用数据来判断所选的宝贝到底是不是市场所认可的,选款选的好,在做推广时也就相对更省力一些,也会更快看到效果。

影响点击率的因素–图片

为什么要重视图片,线上不像线下,线上看不到摸不到你的宝贝,怎么能让买家觉得我们的宝贝是值的信赖可以购买的呢?就要靠图片,推广图做得好可以吸引点击,详情页做得好可以促成转化。

这次要说的是点击率所以就重点说下推广图。

基本要求:图片清晰美观,内容明确 ,有重点有卖点,层次分明。

卖点:要做有内容的图片,这个内容就是卖点。很多人做图就是抄袭同行,根本就没有琢磨过自己宝贝的特点优势,模仿可以但是不动脑子就不行了,现在相似的宝贝那么多,图片再没有特色,你的宝贝拿什么与同行竞争。

卖 点从哪找:价格、功能、款式、促销信息、材质甚至销量等等这些都是你找卖点的突破口。还有买家的评价反馈和询单时的发问,这些都是你要去关注的,重视买家 的需求对你的店铺没有任何坏处,这些需求就是宝贝的卖点并且直击买家的痛点,收集优化后放在你的推广图详情页,这样操作不仅能提升点击还能提升转化。

举两个例子大家感受下:

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测 图:同一个计划同一款宝贝,可以添加4张推广图,调整为轮播进行测试,基本上2-3天就可以,看点击率情况,删除点击率低的保留点击率高的。测图期间注 意,最好不要删除、添加关键词,也不要单独修改关键词出价,这样以确保测图的准确性,所以这也需要你上来选的关键词要选对,不然效果你懂得。

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影响点击率的因素–关键词

最常见的添加关键词的方法就是就是用系统推荐的的词,我现在一点都不担心大家找不到词,因为经常能看到一个计划添加200个词的,我担心的是大家不会挑选关键词,因为系统推荐的关键词并不是全部适合你的店铺,那要怎么才能挑选出更优质的关键词呢。

新计划不要上来就都是大词、热词,不好控制,很可能出现花了不少钱但是没有看到大的效果的情况,所以要先挑选与宝贝高度相关的精准流量词,有较高的搜索指数,质量分都在7分以上,再根据数据反馈情况来灵活更改关键词的匹配方式,数据不好的该删则删以免拉低账户权重。

再 细一步说,在测试阶段,选词要重点选择相关性好、高点击的关键词,这样关键词能保证展现并且质量分较好,可以得到优质的参考数据。前期投放阶段,重点是维 护点击率、养分,之前添加的高点击词要留着,再加入更多的精准流量词,来提高账户整体的展现。高展现,低点击的词可以考虑删掉,低展现,高点击的词,可以 加价投放。后期发力阶段,需要更多的流量,这个阶段质量分基本已经稳定,权重上升,可以加入大词、热词来获取更多的优质流量。

影响点击率的因素–出价卡位

我们都知道,点击率=展现量/点击量,也就是说展现量的多少对点击率是有影响的,可很多朋友为了这个展现量就开始提高出价卡高位,结果出价很高依然没有看到什么好的效果,这是为什么。

到底要卡到什么位置不仅仅要看展现的数据,还要看宝贝的竞争力。基础较弱的宝贝冒然卡高位,与临位的宝贝相比没有什么优势,那你卡到了好位子就是在烧钱,不会有一个好的反馈。

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当宝贝的竞争力上来了,再去适当卡高位,这样就能获得更多的流量,形成更多的点击,也就有了更多的转化机会,点击率和转化率都上来了,就会进一步的提升权重,形成良性循环。

影响点击率的因素–标题

总是说要优化店铺的SEO,标题的优化就是SEO中重要的一环。

标题中所选的关键词一定要与宝贝高度相关,绝对不要为了获得大量的展现而在标题中“广撒网”去添加相关度低的关键词。

测标题:先写好两个创意标题,这两个标题都有被展示的机会,测试时间一般是3-5天,然后根据展现量和点击量的情况来决定到底要选择哪个标题。

影响点击率的因素–投放平台和投放时间

投放平台:PC端现在已是鸡肋,要把操作的重心放在无线端,去抢占无线端的市场。

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前期投放时,不建议开定向推广,这个定向定的是人群标签,当人群标签还不精准的时候,开定向,引来的大量展现只会拉低点击率,造成质量分低ppc高的现象。

投放时间:到底什么时间加大投放比例,这个一定要根据访客的数据来分析出自然流量每天什么时间段最大,什么时间较少,不要选择全日制投放,节假日期间也要相应作出调整,店铺成交高峰期是你重点投放的时段,并且还可以根据每个时间段买家的成交比例,来设置不同的投放比例。

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马上就是双十一大促,在双十一期间,可以在每天的客流量高峰期设置比平时更高的折扣比例,目的是积累访客数、收藏加购数等等。

影响点击率的因素–销量

销量是买家在购物时必看的一项,在宝贝的样式价格各方面都差不多的情况下,大多数买家还是会选择销量高的宝贝。所以在推广时,我们也是会优选店里销量高的宝贝来做推广。

新店新品销量不多别急,都是逐步积累的,只要你的操作方向正确,宝贝质量没有问题,销量一定是会起来的。

影响点击率的因素–品牌

这就是我们常说的品牌效益。

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牌子响自然会围下一部分忠实的老客户,同时还会引来更多慕名而来的新客户,那你还愁自己的店铺没有点击吗?

但 还是有很多店主没有这个品牌意识,觉得自己的小店不会变成啥大的品牌,这你就错了,既然开店就要去做到最好,大家都是从小店逐步做起来的,你不做永远做不 大。这个操作真的是需要时间的积累的,不要急先尽可能的去强化店铺品牌,比如在推广图上加上品牌、在详情页上来个品牌介绍等等。(来源:派代网 文/我是大人物;编选:电子商务研究中心)

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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