天天看點

資料挖掘在電子商務的應用:如何選擇商品關鍵詞

資料挖掘在電子商務的應用:如何選擇商品關鍵詞

對平台上的賣家來說,如何給寶貝取标題、選擇關鍵詞投放對于擷取站内站外的搜尋流量來說都至關重要,而對于獨立b2c來說,在顯示搜尋結果時,除了根據商品關鍵詞進行比對外,還可以向使用者主動推薦關聯商品。

在選擇商品關鍵詞時,賣家可以從四個途徑下手:站外投放熱詞、站内搜尋熱詞、商品屬性以及行業資料。而對平台或者獨立b2c來說,如何選擇商品關鍵詞是資料挖掘應用的第一步,接下來就是如何比對的問題。這一過程既是在滿足使用者搜尋需求,又是在主動營銷商品。

搜尋就是根據使用者輸入關鍵詞,下面顯示搜尋結果。從使用者的角度來說,就是根據自己設想的詞來找到想要的商品。而從賣家的角度來說,就是根據使用者輸入的關鍵詞,來快速地幫助使用者找到他們想要找的商品,進而完成購買的動作。

以獨立b2c為例,賣家可以影響使用者的輸入,甚至引導使用者去購買一些商品,盡管這些商品可能使用者并不是特别需要,通過一些場内的場景渲染也能達成交易。

如何通過使用者輸入的關鍵詞來快速地找到商品,就是搜尋引擎要幹的事情了,作為搜尋引擎推薦有好多方式,最常用的就是給商品打标簽,讓使用者輸入的詞和标簽進行比對,然後根據某種規則進行結果的順序展現。而标簽的生成可以是品類人員自己打的,也可以是通過技術手段把商品的名稱拆解成多個關鍵詞作為标簽,當然也可以用商品本身的屬性。也有兩種都用的,後一種做法更常見,是以很多賣家經常要修改商品标題,因為商品标題是最常見的商品标簽拆分來源。

資料挖掘在電子商務的應用:如何選擇商品關鍵詞

以獨立b2c網站為例,商品關鍵詞的來源有四種:站外投放、站内搜尋、商品屬性、行業資料。

1、站外:投放熱詞及相關詞

站外投放搜尋廣告,是做電商常用手段,主要用來流量的導入、招募新使用者。搜尋引擎對網站友好核心的一個特點是:根據某個詞顯示的結果清單中,你的排名比較靠前,一般的搜尋會絕對根據使用者輸入的詞來搜尋,但是做的較好的搜尋引擎會顯示與詞相近的詞的展現結果。之是以産生這樣的結果和顯示結果的政策,是因為搜尋引擎在顯示結果時,往往考慮使用者搜尋時的場景。比如我搜尋“王菲”,結果會顯示明星王菲,而李亞鵬的相關資訊也會顯示,原因是最近他們離婚了,搜尋引擎就會猜測(甚至強制認為)你想要的結果和這個事件相關,是以會顯示李亞鵬的新聞。當然還需要資料的佐證,比如同一個通路會同時搜尋王菲、李亞鵬,一起輸入或者第一次搜尋王菲,第二次搜尋李亞鵬之類。這種做法是協同式搜尋的一種做法。還有就是你搜尋wangfei,搜尋引擎也會顯示搜尋王菲的結果。不過,如果你入住的是電商平台,就要看看平台的搜尋效果了,并不是每家都能做到像百度這樣的協同。

政策:記錄熱點關鍵詞,優化商品标題

記錄熱點關鍵詞,然後在獨立的b2c内部優化商品标題,如果是自己可以用标簽控制排序,那就對想推薦的商品打标簽,也可以在搜尋引擎買一些相近的關鍵詞。如果是入住的電商平台,可以加入相近的詞的進行優化,這樣也可以加大些相近詞的帶來的流量,畢竟每個地方的說法不一樣,小流量也是流量。

2、站内:使用者搜尋熱詞

站内搜尋是使用者在網站内部搜尋的關鍵詞,用來尋找想要的商品,和站外搜尋引擎的工作方式類似,差別是站内搜尋,我們可以獲得更多的資料資訊,比如搜尋的使用者上次搜尋的詞是什麼、購買過什麼,就根據這兩個點就可以進行相關的精準推薦,比如他搜尋了一串月餅相關的詞,又有發往廣州的包裹資訊,就可以推薦些廣州常吃的月餅,比如蛋黃的、蓮蓉的,如果是東北的,那就推薦點五仁的吧。而這些标簽可以直接做到标題,也可以用背景的搜尋标簽,主要看系統是否支援。

政策:針對性布局商品,控制熱詞顯示結果

根據站内的搜尋詞,有針對性地對商品進行布局,可以根據地域、使用者群甚至使用者進行分析,得到相關的偏好,而對商品标題進行優化,不要讓站内搜尋的詞顯示不了結果,也不要緊盯着那些搜尋次數比較高的詞,有很多偏好比較明顯的詞流量不大,但是沒有結果的例子很多。舉例,在ebay搜尋olympic,正常ebay是不能用這個詞作為商品标題一部分的,除非你得到相關的授權,如果獨立b2c就可以做,雖然我不能顯示相關标題的商品,我可以顯示相關的運動産品,比如相關的運動服。

3、商品屬性:商品本身标簽

商品屬性是針對搜尋詞進行關鍵布局的,商品屬性是商品布局的核心,就是買什麼樣的商品,就吆喝什麼。商品屬性分自然屬性、社會屬性,在選擇商品關鍵詞時可以從這兩個角度考慮。

自然屬性是商品本身固有的一些特點比如顔色、實體成分、外觀、大小、軟硬程度、歸屬哪些類目等。這些是商品的基礎屬性,它們基本決定了商品的成本,或者更準确的說決定了它們的生産成本。比如利用真皮做的包和用人造革做的包成本不一樣,不同大小的包成本也不一樣。基礎屬性也間接決定了商品價格段、目标人群、運輸成本等。商品營運的核心就是在商品自然屬近似的情況下,突出差異,使市場價格和目标人群差異化。比如小音箱,帶wifi和不帶wifi售價分别為:10元、50元。其核心就是晶片組的差别,價格差10元,銷售價格卻差40元。

社會屬性主要用來促使交易達成,無論是良品、治愈、萌系,還是三折、包郵、送禮都是為了達成交易。流行品一般會用包郵、獨家之類的服務性标簽;新品、清倉是針對商品生命周期的,比如9月店家對秋裝打的标簽是新品,對夏裝是清倉;買二送一、三折是價格政策的标簽。

政策:根據站内外熱詞調節,實作差異化競争

針對站内站外的搜尋熱詞就可以對商品屬性進行優化了。一是标題優化,很多賣家經常對一些商品修改标題,目的就是為了适應使用者搜尋時熱詞的改變對商品的影響,盡量使商品能适應使用者搜尋詞的變化。站内熱詞是本站使用者傾向的一個風向标,很多電商都做了相關的分析來指導品類和采購。如果是自己打标簽的方式會更好,這樣不用修改标題就可以針對某種類型的商品進行标記,使得某些詞的搜尋結果就是固定的。然後加入一些人工幹預和算法模型的結果,就可以完成有針對性地推廣,有可以有個性的展現了。這種做法比修改标題更容易。

4、行業資料

速賣通提供最近使用者搜尋關鍵詞,這不是店家可以擷取的,這些詞可以讓我們知道整個平台和其他賣家的使用者的搜尋偏好,對搜尋比較多的詞,上升比較快的詞要重點關注,看自己是否有對應的商品,是否需要開發新品,已有商品是否有價格優勢等。我們可以根據這些熱詞洞悉一些市場熱點,更好的把握市場的需求。

資料挖掘在電子商務的應用:如何選擇商品關鍵詞

對b2c網站來說,根據使用者搜尋詞,推薦出商品清單,重點要考慮兩點:使用者行為和自己售賣的商品。

使用者搜尋詞和曆史購買記錄能表明使用者對商品價格、品牌等偏好,推薦商品時,可以是大衆化的,即每個人搜尋同一個詞是同樣的結果,或者一類人搜尋同一個詞是一樣的結果。也可以差異化,即每個人搜尋的結果都不同。這個主要取決于資料分析能力,如果你對使用者非常了解,知道他的購物習慣,同時自己的品類又足夠豐富,就可以針對性地做推薦。如果沒有強大的分析系統,品類分析不夠完整,那就依靠品類營運人員的了解強制性對商品進行分類,至少可以明确地告訴别人我賣的是什麼品類,什麼價格段。

<b>原文釋出時間為:2013-09-25</b>

<b></b>

<b>本文來自雲栖社群合作夥伴“大資料文摘”,了解相關資訊可以關注“bigdatadigest”微信公衆号</b>

繼續閱讀