如何培养系统化的运营思维part4-点击率

lenry的运营研习室

5375

2021-12-08 00:10

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今天我们主要探讨运营系列化思维中比较重要的一个数据指标：点击率，我们从以下几个方面进行拆解：

1，点击率的重要性

2，如何拆解点击率的影响因素

3，如何优化影响因素来提高点击率

一：从消费者行为模式的漏斗分析，我们可以看到渴望是决定最后成交的重要一环，而在亚马逊的购买路径中，产品从曝光到点击再到加购收藏最后购买，点击就是成交机会，点击率决定了成交机会的概率。

二：从亚马逊对于关键词排序算法层面分析，我们来挖掘点击率的重要性。排序算法是很复杂的系统，我们简单的梳理下：

（1）首先排序是通过ECPM这个指标，ECPM：千次展示期望收入

（2）ECPM = 收入/网页展示次数×1000，收入 = 广告单价×网页点击率×网页展示次数，ECPM = 广告单价×网页点击率×1000

（3）广告单价在广告系统就是CPC，在自然成交系统就是点击价值，受转化率和客单价影响

（4）从商业角度分析，对于亚马逊而言，广告收入就是CPC和点击率影响，佣金收入就是点击率，转化率和客单价影响

（5）除了这些影响因素，亚马逊还会考量用户体验，也就是产品的差评率，退货率，有货率

（6）亚马逊系统还会有实时计算，根据用户标签，浏览记录，设备，ip 等，实时更新数据，来影响排名结果

通过排序的算法分析，我们可以了解点击率是影响广告价值和点击价值的核心因素，而广告价值和点击价值会影响排序的核心因素

三：从平台对用户的推荐算法分析，我们可以思考下，点击率有什么影响。在你逛淘宝时给你推荐商品，在你刷抖音时给你推荐视频，在你逛网页时给你推荐广告，这背后的推荐逻辑是怎样的？点击率预测就是推荐算法中的一个重要方向。

点击率预测 CTR：

每点击成本(Cost per click，CPC)计费是广告系统中最常见的计费形式之一，广告商根据广告的每一次点击收取费用。在CPC广告系统中，点击率预测（click-through rate，CTR）的表现不仅影响整个平台的最终收益，还会影响用户体验和满意度。

应用场景定义：

通常，一个推荐系统包括两个阶段:候选推荐的生成和候选推荐的排序[1]. 在候选生成阶段, 通常采用一些简单但高效的推荐算法(如协同过滤算法)从庞大的候选项目集中得到相对较小的项目集合。在候选项排序阶段，采用复杂但功能强大的模型(如神经网络方法)对候选项进行排序，从而选出排名前k个的项目推荐给用户。

点击率预测的意义：

以一个例子展示兴趣：一位年轻的母亲最近浏览过羊毛大衣、T恤、耳环、大手提袋、皮包、童装等商品。这些行为数据给我们提供了关于她购物兴趣的线索。那么，推荐系统应该优先展示一些购物的链接以供点击从而提高CTR。

亚马逊利用深层神经网络的学习能力从用户的历史行为数据中（比如该用户之前看过那些商品）挖掘出候选生成阶段得出的候选项目集合中用户最有可能进行点击的的项目（本次可能最想看的商品），从这个角度我们可以倒推，这么重视用户的点击率，算法层面是因为点击意味着更深度的匹配到用户需求提高了用户体验，商业侧面是因为点击是触达成交购买的最后一环。

基于以上分析，我们了解了点击率的重要性，接下来我们就拆解下，如何做好点击率。这时候我们需要站在消费者视角去思考，因为商家只能决定产品曝光，用户才是决定点击行为，作为消费者，产生点击行为的场景就是几点：

1，我们在哪里看到产品？

2，我们能看到产品的什么信息？

3，我们为什么会点击产品？

我们先提炼用户看到产品的场景，然后根据用户看到的信息去理解如何优化点击率，我们通过案列逐一拆解：

核心场景一：关键词搜索页面

通过这四个搜索结果的对比，影响客户点击的信息因素有：

1，链接的首图，关键词搜索结果页面首图的占比是最大的，视觉冲击最明显，首图的吸引力能直观的改变客户的点击。那如何优化首图呢？我们可以通过review和Q的用户反馈，提炼用户最关心的卖点，最核心的使用场景，最需求的功能，表达到首图，再结合竞品的图片和自身产品的差异做出调整，提高吸引力。

2，标题，用户购买一个产品最关心的信息是产品关键词，产品参数，产品配件，产品功能，使用场景，使用人群等，标题是搜索结果页文字占比最大的板块，所以标题的核心用作就是让消费者通过文字了解我们产品的核心信息。标题我们一般的布局思路：品牌+核心关键词/核心卖点+精准关键词/核心场景+长尾关键词/人群+属性标签。如何通过标题提高点击率，核心就是关键词要准确，符合用户真正的产品需求；卖点要突出，让用户有购买冲动；产品参数解决用户对产品的疑问；场景定位匹配用户的喜好。

3，review的数量和review的评分，评价体系是提高用户的信任度，有了信任度才会更容易点击，review数量和评分当然越高越好，但是我们也要根据品类的属性，研究用户对review的依赖程度，合理去规划review的成本，尤其是现在review环境越来越严格的情况下，我们需要从产品端优化，降低对review的依赖。review还有一个重要的细节就是评分，4.2是显示4颗星，4.3是显示4颗半，0.1分的差异对点击率是有非常大的影响，所以我们对评分的优化要特别注意这个点。

4，价格结构，用户最关心的永远都是最终成交价，这点一定要理解。而coupon，promotion，prime code这些都是锦上添花，用户决定点击的还是最后成交价格，所以我们要根据我们的关键词位置，对比前后左右的竞品价格，定位我们的优势。关于价格结构的优化也有很多的小技巧。比如会员日期间，prime code的权重更高；小金额的coupon可以用百分比，大金额的coupon用数字模式；日常销售中coupon有颜色标签更吸引用户；coupon和prime code的生效时效和取消时效不同，适用于不同的销售策略；coupon的成本高，但是有专门的展示流量；coupon可以只针对会员展示，避免价格竞争；coupon不影响秒杀价格，prime code会影响；站外促销期间，站内显示promotion code不影响自然流量的成交，等等，这些不同的价格结构都可以优化点击率。

5，到货时间，基本上做FBA不断货，到货时间都是差不多，在电商平台日益发展的今天，用户服务的比拼已经开始内卷，用户对于到货时间的要求也越来越高，所以尽可能的使用FBA，维护好有货率，更好的配合亚马逊的prime会员服务。

6，是否包邮和发货方式，决定用户购买的运费成本和物流时效，基本上FBA就可以解决了

通过这四个搜索结果对比，影响客户的点击因素有：活动促销标志，DOTD/BD/LD/7DD等站内促销活动，都会在价格上方生成专属的活动标签，醒目的红色活动提示能大大的提高点击率。我们运营中，尽可能的多去参加站内的官方活动，一方面会有专属的活动流量，一方面会提高搜索页面的点击率，一方面在listing页面会增加转化率，是销量增长和关键词排序增长的有力工具。

通过这四个搜索结果对比，影响客户的点击因素有：Best Seller/Amazon's Choice等官方推荐标签。

BS是销量最好推荐，跟我们淘宝购物通过销量排序是一个心理逻辑，用户对于销量最好的产品推荐更加信任。

AC是亚马逊推荐，类似淘宝购物的综合排序，通过订单量，转化率，差评率，退货率，有货率等多个维度指标的综合考核推荐给用户，如果一个产品在一个关键词下同时有AC和BS标志，关键词搜索页面会展示AC标，从这个角度我们可以理解AC推荐对用户体验会更好，用户会更加认可，而且AC推荐的产品是Aleax语音购物入口的重点推荐产品。

所以我们要想提高点击率，BS和AC的标志推荐是一个非常好的方法，BS的核心是类目和销量，类目决定竞争，销量决定排名，选择跟谁竞争最容易拿到排名，就是BS最核心的思路；AC的核心是订单量，转化率，差评率以及退货率，更重视产品质量指标，所以我们在产品端做好优化，通过关键词的AC推荐来提升点击率也是我们差异化运营的一个重要方向。另外AC还有一个取巧的玩法，就是做大词关联推荐位的关键词AC，竞争相对小，流量也很大。

核心场景二：关联商品页面

通过广告商品页面分析，影响用户点击的因素：

1，产品首图

2，产品价格（注意这里是看不到任何促销折扣的）

3，review的数量和评分

4，是否支持prime会员服务

5，是否有活动促销标志

6，是否有BS或AC官方推荐

通过商品关联自然推荐页面分析，影响用户点击的因素：

1，产品首图

2，产品价格（注意这里是看不到任何促销折扣的）

3，review的数量和评分

4，发货模式和是否包邮

5，品牌和卖家信息

6，产品基本参数

通过商品关联页面的信息，我们可以看到影响点击的因素基本上和搜索页面一致，优化的方向也是一样，但是有一个特别明显的差别就是价格展示，商品关联页面的价格展示是销售价格，不会展示任何促销折扣，而搜索页面会展示促销信息，而价格结构是影响点击率的重要因素，这点差异给我们的思考启发就是我们要根据我们品类的流量结构去定位我们的价格策略，如果是以关联流量为主导的产品，就不要通过促销折扣的形式去做价格优势，会影响关联流量的点击率。

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