京东年货节,我们应该怎么分析搜索权重模型?

搜索流量优化的重要性
一、京东搜索结果页数据统计分析
京东关键词搜索结果页各排序方式入口

京东年货节,我们应该怎么分析搜索权重模型?

搜索不同排序方式入口下的流量占比

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搜索不同排序方式如后下的GMV(Gross Merchandise Volume,成交金额)占比

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从搜索结果页的自然展示结果和流量,GMV的统计数据看:关键词下搜索的综合排序是访客流量最大及成交最集中地部分。所以,关键词搜索优化的第一主要入口为综合排序入口。
二、京东平台搜索排序权重简要分析
在京东平台中,影响搜索时商品是否曝光的因素有很多。我们把这些因素按照不同的方式分成以下六种类型
1.规则类型:包括搜索引擎索引规则、召回规则、排序规则和展示规则。下图所示,可以看到,搜索系统通过这四种规则的规范和应用,实现商品从被索引到最终的被展示。

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2.排序类型:如图所示,包括综合排序、销量排序、价格排序、评论数排序、新品排序。

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3.排序模式:如图所示,包括商品搜索排序、活动搜索排序、店铺搜索排序、促销搜索排序。

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4.权重模型如图所示为文本相关性、类目相关性、商品质量分、搜索反馈、价格模型、品牌模型、季节模型等。

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5.权重因子:如图所示,销量、销售额、转化率、评论数、好评率、某关键词下的点击、成交、新品分、深度访问、独立访客数、客单价、UV价值、老客回访率等。

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6.宏观调控:如图所示,包括店铺穿插,搜索反作bi系统。

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在京东我们把影响商品排序的数据统称为因子,因子在商品排名维度中起作用,我们把这些影响商品排名的维度叫做权重模型。

文本相关性和类目相关性我们统称为相关性模型,相关性模型是指:商品归属的类目、关键词与访客搜索词之间的关联程度。相关性是排名优化的基础,也是其他模型作用的基础。如果基础没有做对,例如高相关分类选择错误,关键词排列错误,都会导致商品无法被索引。即使其他模型的分数再高,也无法让商品在综合排序下得到好的曝光。

基于以上数据及权重分析,本文章着重阐述基础模型中的关键词优化。

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