实操技巧解析淘宝卖家该如何玩转超级推荐,快速引爆手淘推荐流量


超级推荐横空出世后,也是受到了不少争议,会操作的能快速从中获益,不会做得争相模仿后依旧是无任何结果。

其实超级推荐的操作没有多难,逻辑就是做人群的组合和标签的筛选,把店内优质的产品展示给真正有需求的买家,今天就从三方面与各位聊聊超级推荐的具体玩法。

实操技巧解析淘宝卖家该如何玩转超级推荐,快速引爆手淘推荐流量

一、新品推广

能放在超推新品推广计划里的一定是新品,那一款新品的发展它最需要的是什么呢?没错,是优质的流量,此时我们优化的重点就在于引流,明确了这一点后面的操作就容易高效地落实下去了。

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新品推广计划这有两个最重要的板块,优化目标和侧重人群。

优化目标有两个,促进点击和促进收藏加购,要怎么选择?其实没必要纠结,在新品推广的情况下,为了更好地引流,这两个目标我们都要选择操作。

那侧重人群呢?是的,他同样需要你全都选择,只不过要区分下人群的属性,方便后期建立更多的有针对性地推广计划。新客范围勾选,相似店铺优质人群,相似宝贝高潜人群,优惠敏感人群,本类目高价值直播短视频爱好者。老客范围勾选,店铺高活跃人群,爆款高活跃人群,近期直播和短视频进店用户。

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出价是很灵活的,通常是以直通车PPC的均价为参考标准,出均价的80%,超级推荐本身也有建议出价的,但建议的基本上是高了一些的,如果建议的比直通车PPC均价的80%还低,就先用超级推荐建议的出价。

举例,直通车PPC是1元,超级推荐建议出价是1.2元,那我们起步就可以先出到0.8元,后期看流量情况再决定加价的幅度。

溢价的高低也是依据数据维度来的,初期测试阶段一般为30%,后期看反馈情况为有价值的人群做高溢价处理。

在这多说一句,新品推广这的操作是适合新品没错,但不适合新店新品或是小店新品。因为小店新店基本上是没有什么访客没有什么转化的,人群标签维度框架基本没有形成,但超级推荐恰恰是玩人群标签的,所以冒然操作即便操作方法没有错误,他最终的效果也是会大打折扣的。

二、爆款拉新

具有爆款潜力的产品可以放在爆款拉新计划中进行推广,在原有精准标签的基础上再次放大其效果。爆款的发展离不开多渠道的精准流量的加持,直通车竞争相对较大,超级推荐能用更低的PPC去获得到更多的免费流量,何乐而不为呢?

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爆款拉新计划这的板块依然可以分为,优化目标和侧重人群。

优化目标这有三个,促进点击,促进收藏加购和促进转化。这三个目标正是爆款打造的基础流程,即点击-收藏加购-转化。促进点击/收藏加购,以新客为主,去扩大产品的触达人群,优质的曝光多了后期的转化成交几率才能增大。促进转化,以老客为主,去提高溢价做高效收割。

那何为新客何为老客呢?新客范围勾选,喜欢相似店铺的人群,喜欢相似宝贝的人群,同行业高意向人群,同行业潜在兴趣人群,同行业偏好人群,跨行业优质人群,本类目高价值直播短视频爱好者。老客范围勾选,喜欢我的店铺的人群,喜欢我的宝贝的人群,收藏加购人群,店铺优惠券人群,近期直播和短视频进店用户。

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出价和溢价的方法参考新品推广计划的步骤即可。

三、自定义

自定义计划的操作更加灵活,我个人比较钟情于针对他的优化调整,新品推广和爆款拉新与其相比更像是基础的智能计划。对资金实力较弱的朋友来说,不如把优化精力直接放在自定义计划这。

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自定义没有优化目标的勾选,而是直接让我们自由组合人群包进行推广。所以在选择推广产品时,最好挑那些有一定数据维度基础的,因为他们身上的标签更加丰富。

先带着大家梳理遍宝贝行为人群和店铺行为人群,宝贝行为人群包括,喜欢相似宝贝的人群,同品类高购买兴趣人群,重定向宝贝。店铺行为人群包括,喜欢相似店铺的人群,喜欢我的店铺人群,店铺收藏加购人群,领取优惠券的人群,已购买人群,重定向渠道。

再跟大家继续聊聊新客老客的区分问题,新客范围勾选,喜欢相似宝贝的人群,同品类高购买兴趣人群,喜欢相似店铺的人群。老客范围勾选,喜欢我的店铺人群,店铺收藏加购人群,领取优惠券的人群,已购买人群。

重定向的意义在于收割,重定向宝贝,是通过推广的产品找出该产品的精准人群,然后圈定对该产品感兴趣的人群,进行重复曝光。重定向渠道,是通过流量渠道多次重定向人群,达到拉升投放效果的反馈。

按照上述流程设定好之后,就要进行数据的监控以及计划的删减工作了。

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总结:

要先想清楚此次操作的目的是拉新还是收割,这个基调很重要,因为拉新或是收割,他们背后对应的人群圈定是不同的。拉新对应的是,对同类产品感兴趣有可能在你这形成购买的潜在买家,收割对应的是,与店铺已经产生交集比如有浏览收藏加购但还未形成转化的买家。

建计划时可以单独建一个拉新计划或是收割计划,不混淆更方便优化。初期不怕建的计划多,写好计划名称就行。一个方向建一个你的优化思路也能更加清晰。超推的核心可以单纯地看成为“目的和人群的组合搭建”,初期广散网的测试,然后依据数据反馈去做细节的调整,这个思维模式也比较适合经验基础较弱的小白上手。

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