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淘宝女装店铺实操案例解析,手把手教你做超级推荐的计划搭建

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发表于 2021-3-5 16:26:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
给大家讲一篇超级推荐的搭建玩法教程,先来看一个案例:
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这是一个我们做女装的超级推荐案例。对一个正常推广的女装后台来说,1:10的ROI投产对女装来说是非常非常高了(高客单价除外),这个玩法怎么做的,今天教大家快速走一遍流程。
超级推荐的三大推广主体:
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以商品推广为主:
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包含三大营销场景:
新品推广:推广店铺新品为主,快速破冷启动,拿到最新最快的展现曝光。
爆款拉新:主推店铺的爆款/小爆款,也包括店铺的老品。
自定义:目的性比较强,需要一定的思维和经验可以操作这个计划组;新老品都可以推广;
先解释下超级推荐和直通车的区别
超级推荐是大量投放在搜索以外的渠道,以猜你喜欢为主,也会包含微淘,哇哦视频等等个性化页面的渠道。直通车是推广关键词的平台,不论是选择标准还是智能推广还是流量智选也好,都是建立在自选关键词或者系统推荐关键词的基础上的引流工具。两个渠道不同,对产品的推广结果也不同。比如服装类目都可以玩超级推荐,因为买家是逛的需求;五金类小类目适合开车,因为购买的目的性很强,不需要闲逛。
对任何一个能推广超级推荐的产品来说,应该是先要有产品的基础销量或者流量来累计产品标签,然后再用超级推荐来放大不同的人群标签流量。也就是说,我们可以先做点单,再开车累计标签,然后根据产品的转化情况再考虑用超级推荐来放大完成一整套流量闭环。
一、如何玩转超级推荐的新品推广
那么上面也有个新品推广,能不能用呢?我们先看下新品推广的推广设置页面:
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营销目标:促点击和促加购,这2个目标可以称之为“拉新”和“种草”
对新品来说,促点击感觉更为合理,当然你店铺层级很高,类目转化率很高,或者说你店铺是主打标签类目(对消费者要求非常精准)这种情况是可以选择促加购。促点击和促加购哪个流量池更大?哪个更为精准?哪个PPC更低?明白了吧。
接着看人群:
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潜客:15天内被店铺广告或内容渠道曝光过,或店铺/单品浏览跳失的消费者;且排除新客和老客。
新客:15天内有过品牌意向搜索/微淘互动/聚划算曝光/进店浏览未跳失,或过去90天有过商品收藏/加购/店铺收藏,或过去365天有过下单未支付的消费者。
老客:过去365天有过店铺成交的消费者。
店铺高活跃人群:近期深度浏览店铺、对商品有浏览收藏加购行为、领取过店铺优惠券的人群。
相似宝贝高潜人群:对与本店铺宝贝的相似商品有浏览、收藏加购行为的人群。
爆款高活跃人群:对本店铺爆款商品有收藏加购成交等行为的人群。
不过多解释了,大家可以鼠标挪到问号这里自行查看人群解释。首先你店铺得有所谓的曝光人群进店,不论是新,老,潜客,没有基础的标签去做新品推广是不合适的。说人话就是:刚上架的新品不大适合做新品推广!那你为什么又说新品推广可以加速产品的冷启动呢?
有个前提:你店铺的层级还可以,比如最少第三层级以上(一二层级的商家都属于做销量期间,快速增量);或者说你店铺有个小爆款也行啊,店铺的人群标签是没有问题的,这样才可以有人群基数,然后去尝试新品推广去拉新或者种草都行。
二、如何玩转超级推荐的爆款拉新计划?
还是先给大家看个案例:
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这个是一个后台设置限额150元的单品爆款拉新计划:
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我们先看爆款拉新的后台设置:
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目的性开始变的多了,促点击,收藏加购,促成交三大类。意味着人群的流转链路在爆款拉新计划中能体现出来了。如果是店铺的(小)爆款的话,可以三个不同的目的开三个不同的计划了。不同的计划名称可以称之为“A品拉新组_XX人群”,“A品种草组_XX人群”以及“A品收割组_XX人群”。
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不管选择哪个目标,人群都是一样的显示。与新品推广计划不同的是,爆款拉新计划能看到店铺内的互动人群了,对人群的把控度更加细腻些,在不同的计划目标中,选择更多了些。下面还加了个人群过滤:7或者15天。原本的超级推荐是没有这个的,这个来源于DMP的人群过滤,可以根据自身产品的复购周期是否勾选。
那我选择任意一个目标,比如促收藏加购,我该选择什么人群呢?
实际上很简单:小孩子才做选择题,与其纠结不知道怎么选不然我都要!是的,不管什么目标我的人群都是全部推广。这个就是超级推荐最简单最直白的逻:先撒网跑人群数据,和直通车不一样,车是需要先开精准词拉高点击率养权重。超级推荐是先跑量,再根据表现优化筛选定向人群,决定他们的去留和出价情况,最终达到一个稳定的状态。
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出价方式选择手动较好,预算可以设置每日预算;数据稳定后可以设置周期预算,这个有点类似直通车日限额设置的标准和均匀化设置。
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再往下就是智能调价和人群的出价,建议大家的智能调价都是30%左右,基础出价可参考直通车PPC的一半来设置。比如你的直通车推广PPC 1元,这个可以设置0.5-0.6元即可。接下来就是时间和地域的设置:
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地域就是按照偏远地区投放,这个参考直通车一样。时间折扣建议大家02:00-8:00点都是35%低溢价,其他都是100%,后面再根据展现权重再调整PPC。很多商家不会注意这个,甚至还有些商家都不知道这个在哪儿设置,直接按照系统默认的100%设置,然后你会发现上午7-8点就莫名其妙下线了,定向人群调价发现后面又烧不动的尴尬局面。
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接下来就是自行设置创意了,基本上一个计划就搭建完毕了。到这里其实你可以发现超级推荐的新品推广和爆款拉新计划组搭建过程其实都非常简单。很多新手玩超级推荐基本是开爆款拉新为主的,而且ROI还不错。实际上爆款拉新和新品推广都算智能计划组,也就是我们自己开直通车的智能推广一样。
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从单元上也能看出来超级推荐对这2个不同计划的归纳。具体数据表现还是要看产品本身的标签情况以及转化能力。总的来说,爆款拉新是可以推单品和全店的计划组,大家在设置的时候可以按照店铺是否做单品爆款还是全店动销来综合操作。
三、超级推荐的自定义计划
先看一个单品的案例:
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再看2个全店的案例:
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不同店铺定位,超级推荐的布局是不一样的。基本上来说都是会分为店铺小爆款结合全店的推广策略。然后推广计划组的不同,推广目的不同等多个参考因素导致超级推荐的搭建计划比较复杂而且计划非常多。跟车不一样,一条直线推广即可。超级推荐明显是多条路线同步投放,而且如果要测试达摩盘的话更加复杂多元化了。
老规矩,我们还是先看下自定义计划的设置后台:
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最主要的就是上面的人群介绍了,一个个来。
1.智能定向
这个人群一般是必开的,效果比较好,主要包含点击量和PPC,ROI方面都比较不错。有点类似直通车的流量智选,但是同样的是建立在产品的标签比较好,也就是人群没问题,有一定的转化能力。推广这个效果是比较ok的;出价方面,这个如果和关键词兴趣人群同等出价,会压制关键词的数据。一般建议前期智能定向比关键词购物意图略低,以免自定义人群包没数据。
2.宝贝行为人群:
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此人群分为拉新和重定向两类。拉新不必解释,大家看上面的介绍即可。
解释下重定向:点击重定向后会有其他宝贝的选择页面,意思就是:举例我店铺有个爆款A,我现在推广产品B,A和B的人群比较相似,我可以让我的B产品投放给之前对A产品感兴趣的人群(包括浏览过,加购过,领过优惠券,等等甚至购买的这些买家)。有点像用老客给新品打标的意思,但是也不是完全是老客。
3.店铺行为人群
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行为及扩展就不说了,还是看看渠道重定向:
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这个实际也是DMP的渠道人群拆解到超级推荐当中的,以前也是没有这个渠道入口的。这里我们可以选择某个渠道比如手淘搜索,7天曝光。意思就是我可以对过去7天在手淘搜索看到过我宝贝的人群,再次让他们在超级推荐的推广资源位中看到我的宝贝。
只因你看了我一眼,我就要把你牢牢抓住的意思。当然我们也可以选择点击过的,不过你流量很少的情况下选择这种人群自然也是买不到流量的。大家一定要明白人群是越精准,流量越少,PPC越高。
4.关键词兴趣人群
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首先这个我们能看到,不管选择哪个,一个计划你只能选择20个词包。如果超过的需要新建计划。其二,这些人群包是不是一成不变的?还是说随着产品的流量变化,这些人群包也会产生变化?其实是后者。第三,这个词包的选择很重要,因为他们的标签是有广泛和精准性的,一定要结合产品的搜索情况来选择。
举例:我做某款羽绒服女,搜索3000+
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你选择店铺高潜词包或者相似宝贝看到的大的人群都可以选择投放测试。你选择精准点的宝贝高转化词包也可以,这个标签是非常精准的。不过量可能就没那么大了,搜索3k的链接都是为了冲爆款,拉搜索,拉销量用的。所以在选择不同的词包上,更加偏向于能买到更多流量的人群包,比如后期还要以智能定向为主,购物意图做辅助。当然前提是转化率不会太差,ROI能有利润空间。
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整体看下来,关键词的购物意图词包是大致分为粗和细两种,运用的节点就在于根据你产品的搜索标签情况来。
上面举的是高流量产品,如果我们的流量是100-200,甚至更少,那么这种情况靠智能定向拉新的效果可能不如开关键词购物意图,因为这个是可以直接选择产品的标签方向的。同时,你再这里里面明显可以看到高转化词包比较精准,可以直接勾选进来先跑。以标签的方式可视化,进行大力推广,不用管这个人群有多少,多大,只要符合就行。跑到数据再说~
总结关键词的购物意图:
1,优先选择精准的,最符合产品的人群包即可;
2,后续这个不是主力,当做宏观调控式的辅助。最终产品还是要以大的词包以及智能定向为主;
3,可以和智能定向放在一个计划里面开,但是要注意出价的高低,决定展现和流量的问题;
4,也可以分开推广,一个计划单独开词包计划。四个不同的词包还可以分开推广,也就是说我可以直接开4个计划,针对的是不同的词包计划(因为一个计划只能加20个,有的产品符合的词比较多,不知道如何取舍);
了解了这些之后,接下来就是正式搭建的过程。大家可以按照自己想要的目的来做不同计划组的搭建,可以多计划开单品,推多品的方式等结合起来做好自己的付费流量网。
最后看几个案例:
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