流量转化思维数据与逻辑分析 什么是流量转化( 二 )


搜索列表页搜索列表页在大型电商网站中有着不可代替的重要作用 , 也是站内流量的主要来源 , 承接着站内商品检索 , 品类布局的重任 , 区分搜索页面与列表页面主要是看链接字符 , 搜索页面的链接往往包含search字符 , 列表页(或者可以叫类目页)链接包含list字符 。 搜索页为依据用户输入的关键词来进行整体检索后呈现给用户商品陈列页面 。 而列表页则是与网站商品类目后台直接关联 , 呈现品类最全的页面 。 两者的功能都是为了给予用户更好和更快的定位到想要查看的商品(或者内容) 。 以下为分别为几个B2C电商的的搜索和类目页链接的开头:

  • 京东搜索:https://search.jd.com/Search?keyword=关键词代码
  • 京东列表:https://list.jd.com/list.html?cat=列表页代码
  • 苏宁搜索:http://search.suning.com/关键词代码
  • 苏宁列表:http://list.suning.com/列表代码
其他就不一一列举了 , 搜索列表页的数据指标的考核目的就是为了能让用户更加精确快速的找到自己的想要的产品 , 因此在这一级的页面中数据指标包含如下:
【流量转化思维数据与逻辑分析 什么是流量转化】搜索点击率=点击次数/搜索次数;这个指标衡量搜索页面的呈现质量 , 理论上而言搜索点击率要在200%及以上才是比较健康 。 (不绝对)
UV到详情页转化率=详情页UV/搜索或者列表页UV;该指标在搜索和列表中同样适用 , 用来平衡点击率的作弊可能 , 也是反映三级页面呈现质量的指标之一 。
搜索无结果次数:用以反映关键词涉及的品牌品类缺失或者未关联指标 。 当然搜索无结果词的次数是越低越好 。 对于搜索词呈现结果为空的品类 , 需要综合评估后决定是否对相关类目开启招商 , 引进产品线;对于未关联的品类需要着重优化页面重新关联 。
搜索结果页首屏点击率=搜索首屏点击次数/搜索次数;该指标用以衡量搜索结果首屏的商品排序质量与呈现质量 。 该数据指标的好坏可以间接的反映出搜索词呈现的页面排序是否合理 , 是否符合用户的需求 。 同理列表页的首屏指标也与此一样只是名称不同而已即列表页首屏点击率=列表页首屏点击次数/列表页PV.
搜索次数:搜索词产生的搜索次数 。 (可以理解为搜索PV)一个搜索词的搜索次数高表示该词所涉及的类目需求量高 , 反之亦然;如果是在列表页则为访问PV
搜索人数:搜索词被多少人搜索的数量(可以理解为搜索UV);一个搜索词的搜索人数高表示该词所涉及的类目需求量高-主要是为了防止出现搜索次数作弊的情况 , 反之亦然如果是在列表页则为访问UV
高级筛选项点击次数:在搜索列表页中 , 页面顶部的高级筛选项是为提供快速定位而设立的 , 高级筛选项的点击次数和使用率也可以为运营人员提供商品热度参考 。 举个例子:在客人搜索“单肩包”或者访问单肩包的列表页 , 在这些页面中都会出现比如材质 , 价格款式等参数项来给用户选择筛选 , 通过监控页面的筛选参数的点击次数 , 可以得到相关“单肩包”哪些款式哪些材质多少价位是消费者主要关注的 , 并以此来进行主推产品的规划 。
在理出了这些指标之后 , 如何分析这些指标数据呢?
  • 根据搜索词的搜素次数搜索人数重点关注排名靠前的高搜索量的关键词 , 搜索量高 , 代表关注度高 , 接受性强 。
  • 热门搜索词关注其点击率与详情页到达率 。 分为几种情况:一 , 点击率过高 , UV到详情页到达率一般 , 可能出现了点击作弊的情况(商户用来刷新排名);二 , 点击率高 , 到达率也高 。 说明该关键词的搜索结果页面运转良好同时也说明该关键词页面排序合理 , 反之则需要优化 。
  • 高级筛选项参数点击次数过低 , 使用率较少则需要重新设置高筛项展示项目 。 提高使用率 。
  • 对于搜索无结果的关键词则需要进行深度分析 , 是否是系统问题或者为未涉及未引进的产品 , 并反馈给招商采购部门用以提供采购参考 。
总结归纳:针对搜索列表页的数据分析归为3点:高搜索词重点优化提高点击转化;无结果词分析反馈;页面点击注重高筛适用率方便用户快速定位 。
分析逻辑:以让用户下沉到详情页为目的逐一分析 , 各个击破 。
频道页/活动页频道页和活动页是常规三级页面 , 在B2C电商中起着常规类目集合体和活动流量承接页的作用 , 在频道页和活动专题页上也有着数据的计算和分析逻辑 , 其主要的数据指标也是让用户下沉至详情页 。 (基于这样一种假设 , 用户只有在详情页才有可能产生转化 , 这种假设已经被证明-至少绝大部分情况是这样 。 )频道页和活动页虽然具体的数据指标与搜素列表页有所不同 , 但是他们的最终目的都是相同的 。 频道页活动页的数据指标包含:

推荐阅读