淘寶店鋪如果不做推薦的話，是很難做起來(lái)，因?yàn)闆]有流量就很難做到的，我們就會(huì)選擇開超級(jí)推薦，有的朋友還喜歡使用智能定向點(diǎn)擊，但是發(fā)現(xiàn)這個(gè)點(diǎn)擊率很低，那要如何去處理呢?請(qǐng)看介紹!

1、投了直通車或鉆展，還要投超級(jí)推薦嗎?三者雖說(shuō)都是付費(fèi)推廣，但定位不同也互不影響。直通車是搜索廣告，鉆展是展示廣告，超級(jí)推薦是推薦廣告，若預(yù)算夠可以搭配使用。直通車是用戶搜索后才會(huì)出現(xiàn)，鉆展是手淘首焦位置適合預(yù)熱前投放。超級(jí)推薦是猜你喜歡信息流，智能匹配目標(biāo)人群，主動(dòng)觸達(dá)用戶。

2、直通車和超級(jí)推薦哪個(gè)效果更好?使用場(chǎng)景不同，直通車搜索場(chǎng)景下用戶已經(jīng)有非常購(gòu)買欲望，這時(shí)成交更近。超級(jí)推薦是信息流推薦場(chǎng)景，用戶逛的時(shí)候主動(dòng)觸及并沒有表達(dá)極其強(qiáng)烈購(gòu)買欲望，所以點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化都略低。

3、超級(jí)推薦流量不穩(wěn)定，起伏太大怎么辦?超級(jí)推薦是RTB實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)，隨著競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境變化流量波動(dòng)，未及時(shí)調(diào)整出價(jià)流量下滑。當(dāng)然超級(jí)推薦也不要頻繁調(diào)整出價(jià)，因?yàn)橐坏┱{(diào)整可能就會(huì)導(dǎo)致穩(wěn)定的信息輸入和條件判斷出現(xiàn)變化。

超級(jí)推薦昨晚計(jì)劃后點(diǎn)擊率低怎么回事?主要從人群、創(chuàng)意及投放因素三方面分析：1) 人群的精準(zhǔn)度超級(jí)推薦主要是在買家沒有特別的購(gòu)買需求的情況下去推薦展示，所以人群越精準(zhǔn)，就不會(huì)浪費(fèi)產(chǎn)品的展現(xiàn)，會(huì)有精準(zhǔn)流量進(jìn)店?？梢酝ㄟ^(guò)DMP做個(gè)性化人群包，圈定人群時(shí)要看推薦人群的精準(zhǔn)度，看是否符合類目屬性，然后進(jìn)行測(cè)試。

2) 圖片的創(chuàng)意程度圖片的創(chuàng)意，主要就是看你圖片的清晰度、賣點(diǎn)、利益點(diǎn)等，去吸引買家點(diǎn)擊。

3) 投放時(shí)間/地域及資源位溢價(jià)要根據(jù)店鋪產(chǎn)品的目標(biāo)人群去選定投放時(shí)間及地域，例如你賣羽絨服的，投放到南方的地區(qū)，這樣效果肯定是不好的。資源位溢價(jià)的話，則是要去爭(zhēng)取獲得更好展現(xiàn)機(jī)會(huì)，要根據(jù)自己的目標(biāo)資源位，去測(cè)試溢價(jià)是多少。

超級(jí)推薦流量下滑怎么調(diào)整?主要從三個(gè)方面入手，提升出價(jià)、預(yù)算、擴(kuò)大定向。隨著競(jìng)爭(zhēng)激烈，要適當(dāng)提高出價(jià)，建議增加50%-100%左右。預(yù)算也要適當(dāng)提高，建議單計(jì)劃預(yù)算建議不低于300。超級(jí)推薦智能算法系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行人群匹配，建議在定向上盡量選擇智能定向。

超級(jí)推薦智能定向原理是什么？與直通車的區(qū)別

對(duì)于淘寶商家來(lái)說(shuō)，超級(jí)推薦是幫助商家實(shí)現(xiàn)商品營(yíng)銷的一個(gè)工具，是為了將產(chǎn)品更加精準(zhǔn)的曝光，智能定向就是系統(tǒng)根據(jù)店鋪的訪客標(biāo)簽、寶貝標(biāo)題等，只能匹配出更感興趣的人群，現(xiàn)在我們就來(lái)了解下超級(jí)推薦智能定向的原理是什么?

原理：

U2U：

User相似人群:基于用戶的協(xié)同過(guò)濾，先找相似用戶，再推薦相似用戶喜歡Item，比如買家小王瀏覽了a品牌的衣服、褲子、鞋子，買家小黃瀏覽衣服、褲子，系統(tǒng)通過(guò)相似的人群給小黃匹配a品牌的鞋子，就是系統(tǒng)通過(guò)相似的人群推薦商品，注意這里超級(jí)推薦不光是推薦購(gòu)買的商品，還會(huì)挖掘客戶的潛在需求，達(dá)到種草的目的。最后小黃收藏了這個(gè)推薦的鞋子，在活動(dòng)或者其他的場(chǎng)景下購(gòu)買了a品牌的鞋子。

Tag：

Tag標(biāo)簽:基于標(biāo)簽的泛化推薦，先統(tǒng)計(jì)用戶偏好的tag向量，然后匹配所有的Item，這個(gè)tag-般是item的標(biāo)簽、分類、關(guān)鍵詞等tag。基于標(biāo)簽推薦，例如這個(gè)消費(fèi)者是一個(gè)美妝愛好者或者是一個(gè)商務(wù)人士分別推薦化妝用品和商務(wù)套裝。

I2I：

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