2019淘宝超级推荐-猜你喜欢改版后解读及实操、出价

淘宝超级推荐教程
1.淘宝改版后对原先流量的影响
2.猜你喜欢推荐机制
3.超级推荐实际出价策略
4.超级推荐操作
5.附录
淘宝改版信息流推荐对中小卖家的影响: 不用补单多少就能获取首页推荐排名
改版后，销量低，成交额低的产品，依然能获得好排名，刷作用逐渐降低(有的产品生命周期到了再怎么刷也没用)，且19年国家法，广告法也在抓刷D，不仅仅是淘宝官方在抓了。

淘宝的一大变化就是，现在是货找人,千人千面，淘宝根据店铺标签、产品标签与消费者标签（比如70后白领住址上海嘉定平时喜欢看和田玉相关产品消费能力强）进行匹配。

搜索流量的占比比重逐年下滑。

已经从15年前的70%-90% 下降到30%以下（淘宝小二）
08年直通车-> 11年钻展-> 19年超级推荐, 特点都是都是前期能获取大流量，等2年后大商家、各种竞争对手开始打入使用后，竞争强度就会变大。

所以超级推荐越早获取流量越好
手淘首页就是猜你喜欢资源位，信息流形式，千人千面的推送宝贝，所以刷单的刷手要找好，最好不要打乱店铺标签（比如你客单价20000，你刷单的账号平时消费几百，就打乱了店铺标签。

你的店铺标签是中老年最爱，最好不要用年轻人账号），不然匹配精准度会降低。

直通车是人找货，根据买方关键词进行匹配推送
超级推荐是货找人，淘宝根据展现后的表现，包括点击率，收藏加购等数据决定是不是加大或者减少在首页的推荐。

猜你喜欢分免费自动入池和付费超级推荐。

超级推荐占4分之一
官方推荐机制白文翻译：
若给你推荐1000个，点击很少，收藏加购不行，不管你产品是不是有问题，我推送的人群是不是有问题，我以后不会再推送
若给你推荐1000个，点击多（1%点击率以上），收藏加购可观，那么后续我就给你推荐更多的人
考核的指标就是收藏加购率和点击率,假如新品这些指标高的话一样可以获得推荐流量(前两周)，然后最后考核转化率
自然推荐的很不稳定，有的时候会看到收藏加购突然增高，有的时候没有：
首先1就是是否入池手淘首页不确定2就是入了你确保不了点击、收藏加购坑产低就会给你减少推荐
入池后淘宝首页推荐，能达到接近80%的收藏率，但是加购几乎没有，机器会再次调整推送人群（认为这些人群消费能力不足，定位人群消费能力要提高）然后造成数据波动
超级推荐建立计划不要频繁调价，直通车和钻展是不停的调整ppc达到优化效果，但是调价方法对超级推荐没有用。

超级推荐机器要不断的找到精准人群标签，通过账户设置的定向，自动调整投放人群，看点击率与收藏加购，然后再进行精准化推荐，所以投放的初期会看到数据起不来，过了一个周期后数据猛涨。

所以不要圈人群太精细或者出价太低，不然机器没有展现机会也就没有学习的机会。

所以超级推荐一开始就定好价，后期微调即可，调动幅度不能太大。

商品推广实际操作：
优化目标选择：
1.促进点击：转化周期比较短如女装零食奶粉，就选择这个
2.促进收藏加购：产品成交周期较长，如家具，电脑，收藏品等
3.促进点击率：怎么花钱都没关系，有钱，品牌展现，就选择这个
侧重人群选择：
1.产品复购率较高，如零食，这个时候就可以选择新客和老客
2.产品复购率很低，家具买了后七八年都不换，选择新客与潜客
根据店铺的定位进行选择，老客复购率高的话也可以勾选
手动出价：
出到行业的平均50%，不要看超级推荐这里的出价建议，看钻展全店的进行参考，整个行业平均：
行业出价1.5，那么出价到7毛钱-8毛钱即可，后期给溢价留出空间
最大的调价比例设置成30%，资源位溢价30%
达摩盘平台精选可以先不勾选，因为受众广泛，点击率低
在上传创意的时候加满图片创意，标题凸出卖点即可
直播推广的步骤和钻展的一样，只不过资源位多了个猜你喜欢（手淘首页）的流量，可以直接选择即可，投放思路还是原来钻展的思路。

淘宝说现在是共存状态，到后面超级推荐成熟起来后，会全拿到超级推荐上面来
附录：
1.官方目前推荐流量免费资源位置
信息流ifashion
洋淘买家秀：入池困难，1万个评论可能就选几条入池
官方投放思考文字：已经翻译成白话在上方
与搜索引擎的优化思想非常不同，信息流的优化操作不仅不能频繁，反而需要特别谨慎。

为了“给机器时间和机会”，通常有如下一些常用的策略：
1：一旦上了一个广告，不要在短时间内随意调整。

尤其是对于已经有流量的广告，如果要调整，不如上一个新的计划跟它并列跑。

2：新建计划初期，出价要高于系统建议出价。

3：一旦确定了出价，不要随便改动。

（而搜索则需要根据排名情况，不断调整出价）。

4：投放初期，不要做太细致的人群定向，建议智能定向必选，再补充添加其他想要的人群。

5：就算你不打算真正短时间内花很多钱，也在预算设定上多增加，钱花的差不多了，再手动关。

这些方法都是信息流常用的有优化方法，它们都共同反映了我前面说的一个特征——这些都是针对机器进行的优化。

比如，一旦一个超级推荐的宝贝有了流量，你说，哎呀，价格这么贵，肯定我当时设定的出价太高了，我要调低一点。

但是，机器不会这么理解，它以为它之前学习的结果（策略）是错误的，或者，它又不得不按照新的出价重新进行优化。

这二者都可能让你本来好好的流量突然就降下来。

因此，如果你是一个直通车钻展的优化的老手，还是按照过去的老方法，没事就看价格调价格，那么信息流广告就会总是很难起量——很多人总抱怨自己的猜你喜欢广告投放有钱都花不出去，拿不到量，流量不稳定，很可能就是这个原因。

机器要试错，不仅仅需要花时间，还要去不停“尝试”。

如果投放限定太精细、给的价格太低，或者预算给的太有限，都限制了让机器去尝试的倾向。

如果机器的尝试不够，就难以达到比较理想的优化策略，从而要么不能给你足够的流量和转化，要么价格就会奇怪的离谱。