¿A qué se debe el elevado coste de los clics de las súper recomendaciones?

La razón del alto costo de los clics de las súper recomendaciones es que los comerciantes hacen ajustes con demasiada frecuencia. Las deducciones de Taobao Super Recommendation se operan de acuerdo con el algoritmo de la máquina. Cada vez que el comerciante las ajusta, se calculará en segundo plano. Por ejemplo, cuanto mayor sea la frecuencia de ajuste, mayor será la frecuencia de cálculo. Al final, la plataforma súper recomendada no podrá descubrir sus intenciones, lo que provocará que no haya tráfico. En otras palabras, cuanto más frecuente sea el ajuste, más fácil será causar confusión en los cálculos. Incluso si aumenta la oferta, no podrá ahorrar tráfico.

1. ¿Cuál es el motivo del alto coste de clics de las súper recomendaciones?

La razón del alto costo de los clics de las súper recomendaciones es que los comerciantes hacen ajustes con demasiada frecuencia.

Las deducciones de Taobao Super Recommendation se operan de acuerdo con el algoritmo de la máquina. Cada vez que el comerciante las ajusta, se calculará en segundo plano. Por ejemplo, cuanto mayor sea la frecuencia de ajuste, mayor será la frecuencia de cálculo. .

Al final, la plataforma súper recomendada no podrá descubrir tus intenciones, lo que provocará que no haya tráfico. En otras palabras, cuanto más frecuente sea el ajuste, más fácil será causar confusión en los cálculos. Incluso si aumenta la oferta, no podrá ahorrar tráfico.

Entonces, cuando los comerciantes usan Taobao Super Recommendation, primero deben aprender a usarlo y no usarlo a ciegas, de lo contrario desperdiciarán su dinero.

2. ¿Cuáles son las técnicas para los clics de súper recomendación?

1. Exposición

Cuando la pantalla de operación es relativamente pequeña, aumente la exposición aumentando la prima. Después del ajuste, siga observando los datos. Si la pantalla comienza a aumentar, puede. reducir su precio adecuadamente.

Si aún no se muestra, continúe aumentando el índice de prima. El índice de prima se calcula en función del límite de entrega diario. Si la prima es demasiado alta y el límite se agota, no puede exigir demasiado. un volumen de exhibición, especialmente para productos nuevos, de unos pocos miles a decenas de miles de impresiones en la etapa inicial se considera muy bueno.

Entonces, cuando se lanzó Super Recommendation por primera vez, la plataforma solo ofrecía muy pocas visualizaciones. Con base en estos datos, calculamos qué grupos de personas son adecuadas para los productos de la tienda. Este cálculo generalmente lleva algún tiempo. Los datos del primer día son los más importantes.

Si los datos del primer día son muy pobres, entonces se deben realizar ajustes inmediatamente el segundo día, de lo contrario no habrá rendimiento en el tiempo siguiente.

2. Tasa de clics

Cuando haya suficiente visualización, dé prioridad a comprobar la tasa de clics. Si la tasa de clics es demasiado baja, debe volver a comprobarla. crea la imagen. Es súper. El mapa recomendado es diferente del mapa del tren.

La súper recomendación es hablar sobre el método de búsqueda de bienes y personas. Los requisitos para las imágenes serán más altos, al menos entre 1,5 y 2 veces más que los de la industria. En particular, los requisitos para la copia de texto. También resalte las actividades de la tienda, para que las ventajas sean más obvias. Si el tiempo de entrega de la súper recomendación es demasiado corto y el área de entrega es pequeña, afectará la exposición y la tasa de clics.

3. Reducir el coste de promoción

La mejor forma es controlar el PPC. Si el PPC es demasiado alto, la producción normalmente será muy baja, porque el coste de promoción. aumenta, lo que requiere ajustar las ofertas y las primas según los datos de PPC.

La oferta siempre es de 0,2 a 0,5 cada vez y la prima es de 3 a 5 cada vez. Sin embargo, independientemente de la oferta o la prima, el rango de ajuste no puede ser demasiado grande, incluso si es 1. oferta de un centavo y una prima de 1 centavo. También afectará el peso de la tienda.

Por lo tanto, no afecte los datos originales cada vez que realice ajustes, de lo contrario el ajuste perderá su significado.