关系总流量具备2个经典的特点

   
 经营亚马逊的商家都了解，在amazon上，店面的理念是比较弱的，尽管每一个商家都是有店面，但从amazon系统软件的优化算法层次上看来，服务平台并并没有给店面太多的数据流量和适用，假如再而从顾客的视角考虑到，绝大多数amazon客户的认知能力是"从amazon这一大商场超市里买了一件物件"，对于这一件物件的商家到底是谁，顾客并不关注。  
 恰好是根据此，"重商品，轻店面"就变成amazon的一个常见特点。  
 但针对亚马逊而言，其优化算法逻辑性则是期待每一位访问者都可以形成选购，变为消费者，随后在网站上沉积下来。而要想让一位访问者变消费者，你需要给予恰如其分的商品才行，因此amazon就灵活运用商品关系的方法，为检索任意一个商品的访问者给予大量的挑选。  
 在我们开启一个商品网页页面，在产品详情页面里都会见到许多相近的和相应的商品连接，这种商品可以在不一样水平上招引顾客的关心，而针对商家而言，这种便是人们常常提到的关系总流量。  
 关系总流量具备2个经典的特点:总流量精确和转换率高。  
 为什么那么说呢?  
 设想，一个顾客怎么会开启一个主要的商品网页页面呢?原因无他，仅有在消费者对该设备有购入意愿时他才会开启，而发生在该商品网页页面的别的关系商品在较大水平上在这个全过程中也恰好触碰到了这一选购意愿较强的消费者，这也是其一;其二，有过站内广告营销工作经验的买件都应当观查到这种的状况，在全自动广告宣传表格里，总是会发生许多别的商家的ASIN码，而依据信息的意见反馈，这种ASIN码不但为我们提供了曝料和总流量，与此同时还有可能产生很多的订单信息，这是怎么回事呢?因为你的广告词发生在该ASIN的商品网页页面，这一样是关系总流量的一种。对于转换率高，假如自身的商品荣幸和某一商品关系，你所遭遇的市场竞争我觉得是不大的，你只要让自身的商品网页页面，尤其是首图、文章标题和Review主要表现比当页上面的商品更吸引人，只需保证这一点，商品被顾客点一下并选购的概率便会大大的提高。  
 关系总流量关键，那咱们该怎么才能获得关系总流量呢?  
 从获得的形式上而言，关系总流量分成二种:完全免费关系和付钱关系;  
 从关联目标上而言，关系总流量一样也分成二种:与自身关系及其和他人关系。  
 完全免费关系包括:一起买(Frequently Bought Together, FBT), 看了又看(Customer Who Viewed ThisItem Also Viewed)和买了又买(Customer Who Bought This Item Aslo Bought)，如下图;  
   
   
   
 付钱关系关键指推广了网站内部广告宣传的商品会展现在其他产品详情页面正中间部位，如下图:  
   
 关系总流量中的和自身关系就是指在自身的产品详情页表面，关系的设备大部分乃至全是自身网店的其它商品，这样的事情在大卖家的Listing宝贝详情面发生占多数，大卖家根据各种各样技巧，让自身网店里的每个商品彼此之间产生关系，组成了一个属于自身的总流量闭环控制，例如大家一起来看看Anker的商品，你就会发现，在Anker的产品详情页表面，从FBT，看了又看，买了又买，到网站内部广告宣传的展现，几乎清一色的全是自身的商品。如下图:  
   
   
 而相比于大卖家极强的自身关系工作能力，绝大多数的小商家则是自已的商品网页页面被关系变成他人的商品，例如前面举例说明中的照片，全是那样。  
 自身关系可以产生属于自身的总流量闭环控制，降低总流量外流;和他人关系可以捕获他人的总流量，进而让自身得到越来越多的总流量;而被他人关系则会致使自身的总流量外流到同行业商家的网页页面，为别人进行了嫁衣裳，有悖于自身的经营。那麼，如何的实际操作才可以使我们尽量多的得到他人的关系总流量而降低自身的总流量外流呢?  
 这儿给予下列一些领域的提议  
 一、推广站内广告宣传，让系统软件把自己的商品关系到其他人的商品网页页面去;  
 针对推广站内广告宣传尤其是全自动型广告宣传的商品，系统软件会自动检测并将其配对到相应的商品网页页面，针对推广全自动广告宣传的商家而言，代表着多了一个从他人网页页面引流的通道。但必须提示的是，在全自动广告营销前你的产品详情具体内容一定要填好精确，以防被操作系统鉴别偏了，引进无关紧要的总流量。  
 二、设定店内促销，让自身的店面的每个相关产品造成关系;  
 许多小商家非常容易忽略店内促销的功效，既没去设定，也基本不可能在乎，但与之相匹配的是，你略微注意便会发觉，几乎任何的大卖家都十分重视店内促销的设定，而且会对一个商品设定好几个营销方案。amazon上并没有门店的定义，店内促销的方法并无法显著提高销售量，可大卖家们为什么也要去设定那么多的推广方案呢?缘故取决于，尽管店内促销不可以显著提高销售量，但却可以让系统软件鉴别到推广商品中间的联络，这类联络反映在展现上，便是自身网店里的设备被系统软件配对强烈推荐，产生了自个的总流量闭环控制。  
 在前面的举例说明中，大家看到了Anker店面的自身关系的状况，大家再一起来看看Anker的促销活动是如何设置的。如下图:  
   
 在Anker的店面里，几乎每一个商品网页页面都是有类似上边的这类营销设定，"选购A商品的人，假如另外选购B商品，可能获得多大的折扣优惠"，相近如此的设定让商品A和产品B产生了一种自然的关系，系统软件爬取到以后，A和B中间就有被系统软件关系展现的机遇，这也就是大家见到Anker店面里的商品极强的自身关系的因素之一。  
 自然，针对营销的设定，最好2个商品彼此之间类似或是有关，同工异曲的2个商品营销，系统软件也会由于产品属性的无关紧要而不容易强烈推荐为关系展现的。  
 三、人为因素干涉，与他人的设备创建关系。  
 这就牵涉到Shua单了，假如你自己构建了顾客账户系统软件，产生了自个的经营引流矩阵，具备Shua单的标准，人为因素干涉商品关系的概率就变大。但对大多数商家而言，实际上并不太实际的，那读一读就好了，全当开一个脑洞大开吧。  
 依照操作系统的优化算法，FBT一般必须六次以上的反复选购才有可能造成，这儿的反复选购并不纯粹指要与此同时选购，顾客可以在选购历史时间中有选购这两个商品的纪录就可以。这就代表着如果你想让自身的A商品和他人的B商品造成FBT关系时，即自身的商品发生在他人的FBT栏时，必须人工的实际操作6次以上的选购，买了B，随后与此同时的或是稍候的某一时长，再用同一账户买你自己的A商品，如此不断，可以增加FBT关系的概率。  
 别的的"看了又看"和"买了又买"二项关系和FBT的实际操作相近，必须根据访问和购买记录才行。  
 尽管如此的介入可以根据选购方式上让其产生，但逻辑思维正确引导个人行为，行为决策结论，和谁关系才算是更适合大家特别注意的。  
 一般来说，Best Seller是优选，但由于BestSeller关心的人多，实际操作难度系数也非常大;针对销售量、排行非常好但网页页面详细信息(尤其是首图)主要表现差、商品价格高过自身的这些Listing，还可以做为关系的首要挑选;也有一类十分关键，便是NewReleases排行明细中的这些Listing，这种但是经典的成长股，如果有很有可能，就和它们造成一定的关系吧。  
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