今年很多商家都回应说，搜索不容易做，无论怎么做，搜索流量都起不来了，或者会像悬崖一样掉下去。今年有很多这样的情况。第一，今年流量的更新和之前的运营有点不一样。此外，在淘宝， 7月和8月的高压力下，许多中小卖家已经退出淘宝市场。

2018年下半年以来有所变化，今年这种变化尤为明显。淘宝的交通入口非常分散，正朝着个性化、多样化、内容化的方向发展。

一、2019年交通更新及基本原则

淘宝从2003年至今的发展，从pC到移动的转变，改变了其背后的消费群体，70后和80前的主力军正在向90后和00后转变。

市场的消费群体在变化，淘宝的交通入口也在变化，所有的变化都是为了解决需求。淘宝的客流量没有减少，但现在更大的群体是90后和00后。他们不再满足于寻找商品，他们的思维非常活跃。直播、短视频等一些稀奇古怪的新事物被这群人追捧，所以淘宝在不断的变化，否则就会被市场淘汰。

也许以上这些都会让一些人觉得搜索流量没用，但事实并非如此。目前整个淘系最大的流量是搜索流量，商家可以获得的免费流量是手淘搜索和手淘首页流量。

二，淘宝交通的本质

淘宝交通的本质是从两个方面解决的。一个是账号，我们都从字面上理解。我们主要探索这个账号背后的消费者需求，而淘宝一直在解决什么，解决消费者现在需要的产品，提供选择。

随着淘宝，的发展，该系统解决的一个根本问题是让消费者更容易找到他们现在需要的产品并提供选择。什么更容易？更容易知道消费者在这个账号后面更喜欢什么样的偏好等等。所以在人工干预的前期，无论是访客补充还是账单补充人群，都要把握好人群标签的这一点。

目前市面上流行的机器流量：不多说了，一两毛钱，根本比不上人工流量，机器操作的流量，利用虚拟Ip交换，达到浏览目的，还有异常的系统检查流量和访客过滤问题。影响后期店铺人群。

淘宝用高质量和准确的人员来防止流动中断的问题

对于大多数鱼塘的浏览列表：人潮不准、标签不匹配、操作不规范、有复制关键词的风险、秒进秒出、截图等。系统将默认为无效流量，影响进店人员的标签。

今天重点介绍《高质量人群》:精准人群、标签匹配、规范操作。是真正的消费者产生的有效人群，比如卖男装、男鞋、皮带、电子烟等品类。我们会安排相应的男号浏览。这些账号都是高等级的真实消费者，调皮值可以达到900以上2000以下。操作方面，我们要求深度浏览，平均深度浏览600。通过最新的研究算法，他们进店的流量可以达到淘宝，最新的有效流量标准，让店铺获得更有效的推荐流量。

同时也代表着真正标签时代的到来，不能给我们带来利润的流量就是垃圾流量。天猫2.0改版的核心是从运营产品向运营消费者转变。

1.如何强制标签初始化流程

宏观上，标签可以分为历史标签和短期标签。众所周知，历史标签属于历史标签，比如性别、年龄。短期标签有哪些？从人的角度来看，是消费者最近和历史的购物行为和购物意向，这也决定了这个消费者的一个标签化趋势。

上面介绍了人群标签，baby也有历史标签和短期标签，baby自己的属性，以及baby所在店铺的一个人群标签。这些是宝宝的历史标签，宝宝也有短期标签。我们做的一切都是给宝宝贴短期标签，所以短期标签不会波动很大。

2.如何强制标签初始化搜索

标刻是很多人在SD之前都要做的事情，但是为什么现在还没有人做呢？一般来说，做标记就是让画师进店浏览，进行收藏和购买。这并没有形成很强的标签，也不能保证他下午不会浏览别人的产品。

3.流动开始的核心点

关键词是独立的标签。商务人员专业版有搜索人群分析，你会知道关键词的大多数人标签是什么样的。大词和二阶词属于不同的组，关键词之间有标签叠加。

其实这几年流量发起的核心点没有变。潜在的原则是，单个数量必须在速度上增加，增长的门槛足以撼动这一类别的权重。这是做同样的螺旋增量。有些人会操作，有些人不会。

除了单量布局，点击率不一定要达到行业平均水平的1.5倍或2倍，但一定要高于行业平均水平。

4.你家宝宝真的适合玩搜索吗？

在玩搜索之前，我们先确定我们的宝宝是否适合玩搜索。第一个是看整个品类和搜索流量占比。第二，看品类榜首竞争产品的流量结构，看他们搜索多少。还有，看宝宝在固定周期和固定流量下的购买量。比值越大，越适合搜索。这只是一些小建议。

很多人说今年的坑产量没用，今年的坑产量还是有效的，但只是计算了人们坑产量的关键词。一个人群下有很多不同的标签，淘宝系统很智能，很多人在初期也很容易做到500或者500到1000，但是从1000到2000很难突破。今年的流量不是简单的放大显示，而是系统会放大体重显著的人群的显示。你的群体重量大于竞争对手。淘宝会向你的宝宝推荐人群展示。Baby的早期系统只会放大体重高的人群的展示。

文章来源：陶三藏论坛，原创链接：/forum.php？mod=viewthreadtid=16947 extra=page=17 & filter=author & order by=dateline

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