新品如何做出搜索引擎喜欢的数据轻松卡位首页

其实淘宝搜索引擎评判你好还是不好，然后决定是否给你更多的展现，给你更多的机会，主要就是取决于你在新品扶植期的表现，在这个期间如果你表现的很好，那么自然会优先考虑你。而评价好坏的标准，没有别的，一定是数据，这个数据考核的重点是两个方式：发展的趋势、跟同行的对比。

1. 新品扶植期就像在打游戏

大家都打过那种闯关游戏吧：从第一关开始，一关一关的通过，如果第一关你不能通过，第二关是不用考虑的。你的新品能否在扶植期过后有一个稳定的排名，取决于你在新品期的表现，也就是搜索引擎在考核你的时候，你是否达标。这个考核的过程跟打游戏是一样的：也需要一个指标一个指标的通过，如果第一个指标就不合格（不能让搜索引擎满意），那么后面的指标直接就不会去考虑。

我们来梳理一下搜索引擎的逻辑思维过程，然后就基本可以判断出来在新品扶植期，考核的指标顺序大概是什么样子的：

（1）你抓住机会的能力怎么样

首先，对于所有不违规的新品，搜索引擎都会给予一定的机会，但是这个机会不是直接给你流量（貌似搜索引擎也没有办法让消费者必须去看你的店铺），而是给你展现在消费者面前的机会，这种机会可以通过关键词搜索展现、类目搜索展现、各种频道展现、淘宝客展现等等。

但是你要注意，机会是有限的（也就是从理论上来讲，每天逛淘宝的人的数量是有限的），这个机会给你了，就没有办法再给其他的宝贝。所以，肯定会先考察你抓住机会的能力。同样是展现了100次（以同样的渠道），你抓住了其中的5次，而你的竞争对手抓住了10次，搜索引擎马上就会得出一个基本的判断：你的竞争对手抓住机会的能力要强于你（我的文章会同步更新到我的wei信公众号（efei000），大家可以关注）！

流量的价值是越来越高的，所以如果你在开始的时候，点击率表现的不好（点击率就是抓住机会的能力），那么下次给你的机会一定会减少。所以不管是搜索引擎，还是直通车，点击率都是非常重要的一个考核指标。

（2）你留住客户的能力是怎样的

客户进入你的店铺了，搜索引擎现在很关心一个问题：我给你带进来的这个流量，他的消费需求跟你的产品属性匹配么？也就是说，你的产品能否满足这个消费者的个性化需求：价格上、风格上等等。流量是否精准成为搜索引擎判断的又一个标准。

那么，在这个时候，在店铺里面呆的时间越长，就证明你越能吸引客户，成交的可能性就越大，也就意味着流量越精准（搜索引擎会放心：我的工作没有白做）。有两个指标会衡量这部分内容：页面停留时间和跳失率。其中页面停留时间是表明宝贝吸引力的，跳失率是表明店铺整体购物体验的（关联销售、导航吸引力等）。

（3）你从客户兜里掏钱的能力是怎样的

当然接来下就要看你转化的能力了（把钱从客户的兜里掏出来）。这里我们要说的除了转化率，还有客单价这个指标。能多掏点钱肯定比就转化一件宝贝好。所以，你的关联销售、客服的咨询能力、活动的设计等等，都非常重要。

（4）客户的满意度是怎样的

淘宝的搜索引擎非常的重视消费者的反馈，也就是他们是否满意，你能服务的好，自然会多给你一些机会。反馈方面就要包括：顾客给你的评价、顾客的回购情况、顾客是否回去分享，正面的还是负面的。当这些指标都通过了，很显然，你在搜索引擎那里就过关了，等新品扶植期结束后，你就可以获得一个持续稳定的自然搜索流量，当然，你必须要考虑季节因素。

2. 螺旋上升的整体指标

螺旋上升的本质是什么？搜索引擎在对你“不了解”的情况下，因为新品加权，尝试性的给你一些流量扶植，在你消化流量的能力能够不断的达到搜索引擎要求的前提下，加大流量的扶植力度，直到天花板上限！

你妹啊！！！这说的是啥玩意儿？对不起，各位小主，臣妾错了！好了，接下来，我们很直白的表述一下：

某宝贝A“初来乍到”，搜索引擎本着公平的原则，得给人家一些机会，所以按照“规矩”（这个规矩取决于类目、店铺层级、店铺综合质量得分等因素）：在上架第一周，从第一天开始，每天梯次增加展现的机会（因为有下架时间权重）。

当然，给你展现机会的渠道是不一样的，有的来自于关键词搜索，有的来自于类目搜索，但不管是什么，搜索引擎对你消化流量的能力（转化率）有一个评判标准，如果你的转化率是稳定的，并且是高于行业均值的。那么，理论上来说，你每天的订单量应该是梯次上升的，因为给你的展现机会是梯次上升的。

如果第一周过去，发现你每天表现的都非常好：梯次上升，转化高于行业均值。那么在第二周的第一天开始就会同比增加你的展现机会（跟上周的第一天去比），以此类推，一直到给你的展现机会达到流量天花板为止，也就是在你目前的状态下，搜索引擎给你的最大值。

所以，我们从上面的表述中可以看到，做好螺旋上升的整体指标，不是简单的订单每天上升就可以了，至少应该注意一下三点状况（尼玛，现在才是重点，真墨迹！）：

第一：每天订单保持上升是必然的，但是上升的幅度跟流量上升的幅度要基本保持一致，也就是说给你的流量增量多了，订单增量也要增加，流量增量少了，订单增量也要减少；

第二：订单要来自于不同的渠道，不要认死理一个渠道；

第三：转化率要高于行业均值，但不能太多，1.5倍左右即可。

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用Python 实现一个大数据搜索引擎 搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。 布隆过滤器（Bloom Filter） 第一步我们先要实现一个布隆过滤器。 布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在与我的数据中，那么它可以以很快的速度返回目标不存在。 让我们看看以下布隆过滤器的代码： class Bloomfilter(object): """

A Bloom filter is a probabilistic data-structure that trades space for accuracy when determining if a value is in a set. It can tell you if a value was possibly added, or if it was definitely not added, but it can't tell you for certain that it was added. """ def __init__(self,size): """Setup the BF with the appropriate size""" self.values = [False] * size self.size = size def hash_value(self,value): """Hash the value provided and scale it to fit the BF size""" return hash(value) % self.size

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分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。 6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。 8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。 9、Espresso作为一个事务一致性文件存储。LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail 消息服务的可用性。