快速入池淘宝猜你喜欢方法技巧

本文分享了提高手机淘宝“猜你喜欢”流量入口入池率的七大关键维度,包括选择有基础流量的宝贝、优化产品图片点击率、合理定价、精准标题、积极获取好评、增加浏览深度与次数及提升收藏加购率。

其实大家都知道在手机淘宝里面的猜你喜欢是一个很好的免费流量入口,很多商家真的是挤破了头都希望自己的商品能够入池,可是多次努力都没有结果,让人十分沮丧,可是很多商家却不知道想要快速入池猜你喜欢,以下这些维度是很重要的。

  1、选择有基础流量的宝贝

  因为猜你喜欢推荐的宝贝都是一些产品权重偏高的产品,也就是说宝贝的浏览次数多,且重复浏览,所以说一个产品想要入池猜你喜欢,就得拥有一定的搜索流量,同时还需要拥有一定的成交量,因此对于一些新品来说,一定要做好基础销量。

 

  2、产品图片

  点击率越高的产品就越容易被猜你喜欢抓取,同时在相似的产品中,点击率高于行业1.5-2倍的商品更容易被猜你喜欢抓取并且进行推荐。对于淘宝C店来说,主要抓取的是第五张白底图,而天猫店铺则是赚取第二张白底图。所以店铺的白底图一定要做好了。

  3、价格

  价格当然是越相近越好,比如说一款产品的市场价格是在40-80之间,那么就定价时就定这个范围内的,这样也能更容易被抓取。

 

  4、标题

  宝贝的标题当时跟消费者搜索的标题更接近更好了,因此需要多去了解一下该宝贝用户的搜索习惯。

 

  5、评价

  评价当然说的是好评,最好是买家秀带图片的那种好评,这个也要求各位商家做好售后工作,引导消费者进行买家秀评价。

 

  6、深度、次数

  这就是说宝贝的浏览次数和访问的深度,这个都是系统来进行判断的,如果觉得这类产品深受广大消费者的喜爱,那么就可以选择推荐。

 

  7、宝贝收藏加购

  宝贝的收藏加购率必须要达到15%以上,这样也会更容易被猜你喜欢抓取推荐,因此大家要是想要入池猜你喜欢,不妨去关注一下这个数值,如果没有达标,那就可以去优化哦!

  其实猜你喜欢本身就是一个多维度的评判过程,如果店铺的产品被某些老顾客所喜爱,那么系统也会将这些宝贝推荐给你店铺的老顾客们,甚至也会推荐给浏览过相似宝贝详情页的消费者哦!

### 如何爬取淘宝喜欢的数据 淘宝的“喜欢”功能通常通过动态加载的方式展示数据,因此直接使用传统的静态爬虫工具(如`requests`)可能无法获取到完整的内容。以下是一个完整的解决方案,结合了动态网页爬虫技术和具体实现方法。 #### 1. 动态网页爬虫技术的选择 由于淘宝的“喜欢”内容是通过AJAX动态加载的,因此需要使用能够模拟浏览器行为的工具来爬取数据。常用的工具有: - **Selenium**:可以模拟浏览器操作,适合处理动态加载的网页[^1]。 - **Playwright** 或 **Puppeteer**:现代的无头浏览器自动化工具,性能更优,适合大规模爬取任务[^3]。 #### 2. 爬取流程解析 以下是爬取“喜欢”数据的基本流程: - 使用浏览器开发者工具分析请求,找到与“喜欢”相关的API接口。 - 模拟请求发送,获取JSON格式的返回数据。 - 解析数据并保存为结构化文件(如CSV或JSON)。 #### 3. 示例代码 以下是一个基于`Selenium`的示例代码,用于爬取“喜欢”的商品信息: ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time import json # 初始化WebDriver options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--headless') # 无头模式 driver = webdriver.Chrome(options=options) # 打开淘宝首页 url = "https://www.taobao.com" driver.get(url) time.sleep(5) # 等待页面加载 # 定位“喜欢”区域 try: elements = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "guess-item") # 假设类名为guess-item data = [] for element in elements: title = element.find_element(By.CLASS_NAME, "title").text # 商品标题 price = element.find_element(By.CLASS_NAME, "price").text # 商品价格 link = element.find_element(By.TAG_NAME, "a").get_attribute("href") # 商品链接 data.append({"title": title, "price": price, "link": link}) # 保存为JSON文件 with open("guess_you_like.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4) finally: driver.quit() ``` #### 4. 数据分析 爬取到的数据可以通过Python的`pandas`库进行分析,例如统计商品的价格分布、热门商品类别等。以下是一个简单的数据分析示例: ```python import pandas as pd # 加载爬取的数据 data = pd.read_json("guess_you_like.json") # 统计价格分布 data['price'] = data['price'].str.extract(r'(\d+\.?\d*)').astype(float) # 提取数字部分 price_distribution = data['price'].describe() print(price_distribution) ``` #### 5. 注意事项 - 遵守淘宝的robots.txt协议和相关法律法规,避免对目标网站造成过大负担[^4]。 - 动态爬虫可能会因为反爬机制而失效,需定期更新代码逻辑[^1]。 ---
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