纵观淘宝上各色卖家，店铺流量来源无非分成三个部分：搜索流量、推广流量和老客户，其中搜索流量基本决定了一个店铺的新客户来源。而当淘宝搜索渐渐弱化简单的排名概念，强化了多维度多方面的曝光率之后，搜索流量受到了商品属性、店铺权重、宝贝权重等多因素的控制。
系统越复杂，越有精细优化的土壤。
仔细研究淘宝搜索的规则，可以发现，在符合淘宝规则与淘宝搜索利益一致的前提下，提高搜索流量还存在着巨大的“技术性”优化空间。
流量效果考核标题
两个卖家对同一个宝贝分别设计一个标题，怎么分辨哪个是更好的？在当前权重下，获得实际利益更大的标题就是更好的标题。问题是，如何考核标题的实际利益？店铺的搜索优化是极其重要的战略能力。然而大部分的店铺在搜索优化上的投入不足，包括很多经营很好的店铺在搜索优化精细度上还远远不够。对于低权重的宝贝，花费大量的时间和资金去打造也是徒劳无功，而对于一些主推的宝贝来说，深挖标题利益是首要步骤，哪怕仅仅能带来10%的搜索增长。
标题实际获得的流量和转化可以通过数据监测，如果能排除下架时间、销量变化和对手变化带来的条件干扰，就能确定更好的标题。然而，通过实际流量效果监测来对比标题，需要的时间太多，代价太大。但倘若能把实测效果折射成可以获得的参数，在一定的置信度下就可以模拟计算标题的总效果，并通过实际效果来校验调节。
因此，对各种标题组合进行模拟计算就可以快速选出较佳的标题。总的来说就是利用“总权重”的参数，计算每个标题可能得到的总利益。
参照历史数据
量子数据可以得知过去7天里每个宝贝获得过流量的每个关键词和实际获得的入店数。而量子数据反映的是标题的历史，提供的是“要保护哪些已经获得高流量的关键词”以及“哪些关键词点击率高、转化率高”的信息。如果关键词没有进入过标题，或者没有以正确的方式进入标题（分词顺序），自然就没有流量信息可以作为参考。
相反的，“权重评估”参数也可以反映标题的未来，也就是宝贝当前权重下可能取得排名的关键词。这些关键词过去取得过流量，或者有些还没有获得过流量，现在通过已经获得过流量的关键词的权重评估，跟实际获得的流量对照，可以为还没有获得过流量的关键词提供参数校正。
显然，历史和未来的数据都同样重要，他们在一个公式里互相制约，在探索新流量机会和保护已有流量之间建立平衡。如此，卖家在修改标题后7天，根据流量反馈结果，重新演算标题，通过迭代优化，就能不断自动改善标题效果。
关联关键词
关键词特别是高转化分词，在标题构造时，搜索会给予更高的权重。关键词有两种：紧密排名关键词、疏松排名关键词。
紧密排名关键词，即当你搜索AB的时候，搜索结果前列都是AB，而AB，ACB，BA，BCA，BA都拿不到排名。疏松排名关键词，即当你搜索AB的时候，AB，AB，ACB，BA，BCA，BA都有机会拿到排名。
紧密连接的合理利用，对于提高标题权重有很大的好处。例如宝贝权重不高的情况下，如果某个词是紧密连接词，而很少人在标题中使用这个紧密连接，那这个词就能成为好词。对于高权重的宝贝，紧密连接词的意义更大，甚至简单调整一下标题顺序，就可以让标题获得的流量取得惊人的增长或者下滑（获得或者失去了某个紧密连接词的流量）。
捞出紧密连接词
通过调整标题顺序形成紧密连接词是最常用的手法之一，紧密连接词在标题总利益的考核中占有极其重要的位置。而从大海中捞出这些有用的词是标题优化的第一步。
分词重复的计算。传统优化思路里，分词重复的很少，有些优化软件甚至将分词重复作为扣分项目。但实践证明，合理重复是有必要且是有价值的。一个高价值的紧密连接词胜过许多的长尾词。标题的长度很有限，例如，“无钢圈文胸”是一个紧密连接词，那“大码文胸”要不要放入标题里？如果“无钢圈文胸”“大码文胸”都分别以紧密连接方式保留，明显就重复了一个“文胸”分词，必然挤占了另一个分词的名额，跟这个分词相关的另外的所有关键词都只能放弃了。
所以，并不一定要用这种方法来设置标题。其实通过算法，可以计算每一个紧密连接词带来的好处（紧密关键词获得流量的几率），以及放弃分词带来的损失（跟该分词有关的大量关键词组合可以获得的总流量几率）进行对比，通过对比决定最终是否要保留某个紧密连接词。
tips:不要将分词重复当作“关键词堆砌”。对于关键词堆砌的定义，很多人有误解，在淘宝的定义中，分词的必要重复并不是堆砌，与宝贝不相关的关键词（特别是品牌名）才是堆砌。
标题顺序的计算。标题组合顺序稍微发生一些变化，所能获得的紧密连接词就会带来巨大改变。怎么找出包含最多最重要（搜索量大且与宝贝当前权重匹配）紧密连接词的标题组合？同样也可以建立一个算法来评估不同标题顺序的潜在利益，最后得出最佳的排列顺序。当用户输入关键词进行搜索的时候，系统依据算法模型来给匹配到的每个商品进行实时的计算，并按照分数的大小对商品进行排序。
下架来分流
搜索优化也是有迹可循的，其中有两条明显的主线，顾客体验和分流。分流是目前卖家最需要注意的一个方式，各种各样的分流既增加了搜索优化的难度，也增加了搜索优化的机会。而如何才能分流？最传统的一个方式就是找准下架时间。
下架时间的选择有类似标题优化的相同问题，两个熟练的卖家各选一个下架时间，哪个是更好的？下架时间如果仅仅在宝贝级别去研究，没有办法研究透彻，只有具体到关键词级别，研究主要关键词受下架时间的影响，并以总利益的推算作为取舍依据，才能实现下架时间的最优化。
第一，下架时间对单一关键词利益的影响，主要是考虑与竞争对手的下架时间冲突。如果避开“有竞争力”对手的下架时间，有利于在下架时间获得某个关键词排名的难易影响。
第二，下架时间对多个关键词利益的影响，分析多个词的对手分布，并结合每个关键词的搜索量，“有竞争力”对手数量，计算每个时间段的竞争“性能价格比”。
第三，行业一周流量曲线对选择下架时间的影响，仅仅错峰竞争是不够的。凌晨没有竞争，但也没有流量。要选择行业流量尽量大，“有竞争力”对手又尽量不在的区间。
总之，下架时间也可以通过数据计算出来，以最大程度优化吸引搜索流量。
计算精细化运作
直通车自动优化并不是万能的，每个类目、店铺和宝贝的差别大，这就造成了没有办法让所有宝贝用同一个流程。因此，采用“执行程序+优化模板”的模式，不用的类目、店铺、宝贝套用不同的优化模板，或者修改模板参数来控制优化流程。在标题优化中，存在类似的情况。
当然，不同类目、不同宝贝、宝贝不同阶段，计算标题总利益的时候有不同的个性需求。在算法模型中，关键环节引入了人脑的参与。如果挖词有重要遗漏，应该优化的词却没有添加入分析名单，得到的标题就会有重大损失。优化人员需要参与关键词的挖掘添加，避免重要关键词的遗漏。如果人工确认工作不细致，不恰当关键词的数据就会干扰最终的权重计算。由于分词的转化敏感度设置对标题的影响权重很大，如果优化人员对于宝贝特征的理解不到位，标题就可能会走形。
当然，其中还可以参照三个调节参数，转化强化系数越高，标题越倾向于放弃流量高但转化低的关键词，长尾强化系数越高，标题越倾向于获取长尾概率流量，放弃紧密连接词流量，紧密词强化系数越高，标题倾向于保留更多完整的紧密连接词。
例如对于一款大码文胸，大码、大胸是转化敏感度高的，而文胸、内衣是转化敏感度偏中等的。虽然量子数据能看出哪些关键词带来了转化，但有许多偶然转化的原因非常复杂，不一定与宝贝相关（有些转化词甚至是完全无关的），而许多未有转化数据或者未有流量的关键词却很有高转化潜力。因此转化敏感度不能通过量子数据判断，必须人工评估。
通过人工判断得到的相关度权重比较准确，可以极大提高标题的品质。人工参与是双刃剑，一方面可以更好地体现优化人员的意图，另外一方面带来优化效果的不确定性。如果没有通过培训充分引导和强调，极容易因为不认真、对要求误解、对宝贝特征不了解而产生低品质设置，从而影响标题计算结果。
通过海量计算，可以有依据地推算标题应该用什么分词，标题应该按什么顺序排列，下架时间怎么选择，软件自动推算不是重点，重点是怎么推算。随着算法的不断成熟，相信还会有很大的空间逐渐被挖掘出来。平时，卖家们可能浪费了很多本来可以得到的搜索流量。
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