淘宝如何深度理解权重+养权重

本文重点介绍淘宝权重，淘宝权重，淘宝问答。

在淘宝怎么理解权重？

一般来说，权重是一个相对的概念，尤其是对于某一个指标。指标的权重是指其在总体评价中的相对重要性。

权重系数表示指标在指标体系中的重要性。

如何在淘宝更好的了解他们？

举个例子，假设一个商品的交易路径只有三项:点击-转化-客户订单，我们暂时只把评价权重的维度设置为这三个维度(远多于现实中的)。

如果它们的权重系数分别为:0.4，0.3，0.3，权重峰值(最高值)数据为:点击率10%，转化率10%，客户名单100；

两种现有商品的实际数据是:

1:点击率11%，转化率8%，客户订单50。

2:点击率8%，转化率8%，客户名单60。

那么两种商品的重量计算如下:

若任一指标超过峰值权重，计算公式为:权重得分= {[实际点击率-(实际点击率-峰值数据)/峰值点击率} *权重系数。

若任一指标未超过权重峰值，计算公式为:权重得分=权重系数*(实际点击率/峰值点击率)

替换，重量分数:

1种商品

1商品点击率={[11%-(11%-10%)/10%}*0.4=0.4

1商品转化率=0.3*(8%/10%)=0.24

1商品单价=0.3*(50/100)=0.15

1商品总重量得分=0.4+0.24+0.15=0.79。

2种商品

2产品点击率=0.4*(8%/10%)=0.32

2商品转化率=0.3*(8%/10%)=0.24

商品单价=0.3*(60/100)=0.18

2商品权重总分=0.32+0.24+0.18=0.74。

0.79 >: 0.74，所以商品1的重量大于商品2的重量，商品1排在商品2之前。

这模拟了婴儿在系统中是如何根据体重进行分类的。我们可以参考这个权重分数的计算方法自己计算。关键是数据的所有维度都需要考虑进去。

当所有指标(点击率、转化率、客单价)都等于峰值时，权重最高。但如果单个项目超过峰值很多，但其他项目低，权重还是低的。

其实我们做宝贝的所有数值最后都会经过各种算法排序，也就是说产品在前台是按顺序展示给消费者的(标签是另一个话题，但是标签也涉及到加权。如果商品本身的权重较高，那么经过加权后，标签会更优先显示在具有相同标签的人身上)。

关于新产品重量计算的思考

众所周知，新品没有数据，那么重量是怎么算出来的呢？

如果没有数据，上述公式不成立，但新品还是要加入排名，否则无法有效曝光。要解决这个问题，其实是有计算基础的(BayesDecisionTheory)。

根据计算，新品权重= [(新品点击+a)/(新品展示+b)*对应的权重系数。

其中，a=根据店铺的历史数据，估算最大概率下新品的点击量，b=根据店铺的历史数据，估算最大概率下新品的展示量。

如果新产品是你以前没做过的新品类，系统会用行业数据进行计算，但公式不变。

拥有的历史数据越多，最终结果越接近产品的真实数据；历史数据越小，越接近系统估计的数据。

所以可能会出现以下情况:

1.直通车计划的类别权重和初始权重是根据类别和计划的历史数据计算出的最大概率值；

2.做新店的 *** 作难度比老店高，除非老店本身数据差；

3.一堆新品上架的时候，新品数据好的话，可能会贡献历史爆款的数据；如果新品数据差，可能会让历史爆款的数据更差；

4.任何单品上架后，系统都会给予一定的曝光；

5.把一个新产品放在一个高权重的计划中。如果新产品数据好，会让这个计划更好；糟糕的数据可能会破坏整个计划；

6.当单品数据不佳时，在权重高的方案中，即使前期数据不佳，也能获得较大的曝光，但方案的权重会不断降低；

7.大多数情况下，创建一个新的品类爆炸会比创建一个已有的品类爆炸更难；

8.新店也要谨慎，禁止随便画图，因为这样会严重影响后期发布的新品首发系统预估数据，加大产品后期运营难度。

通过以上规则，我们如何提高权重？

1.基于单一产品

单品在新品期，不断测试点击率高的图片，换主图放大好的数据；

在成长期，我们会优化评价、问问大家和详情页，从而提高转化率，并在此基础上继续放大数据。在此期间，注意以配套套餐的形式增加客户订单，注意产品的售后指标、活动申报和日常维护。

2.基于类别

品类权重是由全店该品类的所有商品数据组成的，所以优化品类权重最好的方法就是对全品类的商品进行梳理。对于数据不好的产品，及时下架；拆分渠道，在不同渠道经营品类商品。同时要保证一个品类有全渠道的引流基金(也就是爆款)。

3.基于商店

在门店层面，要注重服务和违规防控。此外，不同季节之间的新频率、时间节点、库存情况以及类别之间的相关性都有所改善。

4.基于直通车

直通车的权重主要看点击率，点击率的核心在于创意主图和关键词，其次是人群。所以提升权重的方式应该是前期以长尾词和低人群溢价为主，小而美。如果产品的点击率不下降，我们可以逐步扩大大词，然后增加人群数据，这样才能保证流量的准确性。

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