详解Wish的PB烧法

总浏览数27万(这个是已经突破流量阈值2层的店铺)

付费流量8.4万,自然流量19万,基本上付费流量达到 30% 的标准,只要付费流量占比低于50%,你的投入产出比就会不错。

引流款烧PB的目的是获取买家用户信息,所以只要做到不亏本,甚至小亏本,都算赚!

通常一个1+1,2+1的款,只要你的首图优化好,跟大部分开PB的对手首图差异化,就可以快速获得订单,因为1+1的决策是非常轻的,并且1+1,2+1的目标人群,通常都是新手用户,加上Wish会主动推送邮件,所以出单很快!

有了一组爆款流量款,你全店的其他 5美金的,10美金的也会开始自然出单,因为你能够应付Wish的流量跟发货,就会给你带来精准的客户。

2)出价

了解了CPM的概念,那么我们来看看,Wish是怎么扣款,Wish的展现机制,是通过下面几个步骤来判定是否扣款,你们一定觉得奇怪,为什么刚才那款,总共27万流量一天,为什么Wish只扣了8万的CPM?剩下的19万都是自然流量没付钱的,为什么她不收钱呢?,你们可能认为,只要烧了PB的款,只要展现就跟你收费?

错了!

我们来研究什么情况下,Wish会跟你收钱。

1)你烧PB的款,本身就会在你的展现分里面加权

同款产品,一个有烧PB,一个没烧PB,初始的展现权重就不同,比如说,所有口红的新品的初始展现权重都是 100,然后算法会根据你的店铺历史数据跟最近表现,来给你加分或者扣分,表现差的(发货质量,退货率,仿品率,时效)就扣分,表现好的就加分,然后再把所有的产品,区分出有开通PB的,跟没有开通的,开通PB的,会再展现权重再加一把分(为了保证你出单,不然PB没人报名了),这个就是你的初始展现权重。

假设我们的产品A,现在的展现权重是 150,其他同类型的对手的展现权重是

A 150 (我的)

B1 200

B2 120

B3 180

B4 80

其他没有投放PB的产品,权重是50

这个时候,我们同时都投放了同一个关键词,一个买家进来Wish,搜索了这个关键词,Wish的算法就开始进行展现排序跟计价,怎么排序呢?排序权重根据下面几个核心因素进行加分。

1)关联性(你的产品最近成交的用户,跟这个搜索的用户的特征关联性有多高)

2)收藏,近期浏览,购物车同款,WishList内存在款,加分

3)其他因素加分

好,这个时候,Wish已经把大家的分数加好了!表格变成

A 150 (我的)

B1 220

B2 120

B3 190

B4 90

这个时候根据自然展现分进行排序:

B1 220 -第一页

B3 190 - 第二页

A 150 (我的)- 第三页

B2 120 - 第四页

B4 90 - 第五页

我们假设每页只有一个PB产品,我现在自然展现是在 3页,下一步,Wish的扣费引擎,开始计算,到底这次展现,该不该算付费流量,还是自然流量,怎么判断是付费流量?还是自然流量?我们以我们的产品A来看,如果我们的出价是如下表:

B1 220 - 出价 0.3

B3 190 - 出价 1.0

A 150 (我的)- 出价 0.4

B2 120 - 出价 0.7

B4 90 - 出价 2.0

我出价 0.4 , 别人出价1美金,Wish根据出价最高优先展现的原则,根据出价重新调整了展现页,

B4 90 - 出价 2.0, 原来再 第五页 - 跳到第一页 (付费流量)

B3 190 - 出价 1.0, 原来再第二页,跳到第二页(付费流量)

B2 120 - 出价 0.7,原来再第四页,跳到第三页(付费流量)

A 150 (我的)- 出价 0.4,原来再第三页,PB出价再第四页,所以自然展现比PB排名高(自然流量)

B1 220 - 出价 0.3 - 原来再第一页,PB是第5页,还是展现再第一页,不扣费(自然流量)

所以一个产品的自然展现排名,是不会受PB的付费影响,你只要想法把数据质量做好,付费流量的占比就会快速下降,PB出价的目的,就是帮助你2点:

1)给你初始的自然展现权重比没烧PB的款高(起跑点高)

2)如果你的自然展现能力弱,通过PB,可以强迫系统帮你展现在前面页面

因为Wish是瀑布流展现,所以在100页,跟在前面10页,展现量会有很大的差别,但是如果你的自然展现本来就高,再烧高价PB,就是白浪费钱。

所以记住一个核心:

出价低 - 自然流量就会高(前提是有流量)

出价高 - 自然流量占比就会低

停掉PB - 自然展现权重会大大的降低

当你停掉PB,就是放弃这款,不用坚持

款很多,每个店开始只会有最多2个大流量款,不用坚持自己的感觉

你觉得好看的,买家觉得难看!一切以买家说了算!既然每个店只有2款机会,那么就从几百款里面开始找出来是哪2款有机会,最怕的就是自我感觉良好的卖家,你做的人家不要,再好吃也只有扔掉!一切以数据来说好。

作者:Pattie Bland
来源:知乎


文章TAG:wish  
下一篇