淘宝如何筛选关键词

问题一：淘宝怎么用筛选器选关键词 jisuxz/down/4838进入这个网址 求采纳 谢谢 楼主

问题二：淘宝关键词筛选是什么意思 基本就是 搜索宝贝的关键词，这对网站的流量和销量 非常有帮助的噢！每个网站都想客户搜索的关键词，会出现他们的产品。

问题三：淘宝搜索时如何屏蔽不需要的关键词？ 如关键词为“女装”，您不想看到标题中带有“韩版”、“冬款”字眼的宝贝。可以在筛选区输入关键词：女装 不包括：韩版,冬款（在韩版和冬款间用英文模式逗号隔开）方法二在搜索输入时您可以采取“-”号的方法屏蔽部分不希望展示的宝贝。1、屏蔽单个关键词如搜索“女装”，您不想看到标题中带有“韩版”字眼的宝贝。 可以输入：“女装 C韩版”即可。（在“-”号和“女装”间有一个空格 ）2、屏蔽多个关键词屏蔽多个关键词时，只需在输入时重复列出需要屏蔽的关键词即可。如搜索“女装”，您不想看到标题中带有“韩版”、“冬款”等多个字眼的宝贝。可以输入：“女装 -韩版 -冬款”即可。

问题四：最新淘宝 20万词表怎么筛选关键词 没必要筛选。。。关键词首先根据你产品的特性来定，不是淘宝有什么词你用什么词。

问题五：淘宝小卖家如何选择宝贝关键词 详细 展示的标题，也俗称为宝贝标题的字数为30 个字或60 个字符，一个汉字为两个字符，宝贝标题关键词优化好了，将会极大的提高自然排名的展现量，从而获取点击率，带来转化率，因此，宝贝标题的优化，是淘宝业务中关键的核心，最主要的是，一切的优化都是免费的，优化后的展现与排名也是免费的，这对那些中小卖家尤其重要，如果你没有资本去血拼的话，高的关键词，这样是不是我们就有优势了呢，大家可以思考一下。下面咱们从数据魔方里导呢，这就是精准词。我们要做好统计。这时候不用考虑宝贝数量的问题，因为现在我们已经看咱们被搜索的关键词，这些词就是咱们的精准词啊，因为这些关键词有搜索啊，也有带来怕，我们用大词，这样被搜索的机会大啊，对吧，用好了我们宝贝展现机会就多了，会越来越爆的。这时候关键词咱们可以从数据魔方里找搜索量大的关键词了，咱们选中搜索次数这一栏，进行排序，所以就得到搜索量大的关键词了这时候咱们就用他们，这样咱们爆款的宝这里提醒大家千万不要一次把所有词都改了，这样不好，会影响我们宝贝排名，我们可以逐个去优化。 另外我们在选词时候要注意一下规范，避免违规处罚： ①什么是关键词堆砌; 比如标题中的包，休闲包，女式包，女包 一个标题中重复出现的关键词 ②重复标题; 就是几十个或者上百个宝贝用同一标题，可能做代销的朋友都会这样，一下修改那么多标题比较麻烦，就这么用一个标题。 ③滥用品牌词; 架上的宝贝不是品牌的标题中出现了品牌词，例如达芙妮啊，匡威啊，爱马仕啊等等，还有就是达芙妮同款啊之类的都不行。

问题六：在淘宝上面！如何快速的选择最佳的关键词！在哪里可以学习 阿里学院有教程，记住阿里学院 祝你生意兴隆！

问题七：怎么测试淘宝关键词的热度 在直通车里 可意查看 关键词热度

问题八：淘宝top20万词表怎么筛选词 淘宝top20万词表是EXCELL表格的。

对数据进行分类汇总的方法：

（1）单击表格中任意一个有数据的单元格（即选定数据清单）；

（2）打开“数据”菜单，选“排序”（分类汇总之前，都应先对表格数据进行排序），在d出的对话框中，根据汇总的关键字段设置排序的主要关键字，确定，将数据按指定关键字排序。

（3）重新单击表格中有数据的单元格（任一个都可以），打开“数据”菜单，选“分类汇总”，在d出的对话框中，设置“分类字段”为排序的主要关键字，选择“汇总方式”和“汇总项”（即参与计算的数据项），确定。

问题九：淘宝店铺宝贝要怎么选择关键词 淘宝店铺宝贝选择关键词的方法如下：

首先确定核心关键词；

淘宝搜索栏下拉框、淘宝指数、量子恒道店铺经、流量解析和数据分析等找关键词。

问题十：如何淘宝里设置产品的关键词 5，宝贝关键词

在宝贝名称里面多加几个相关的关键词如：翡翠，蓝田玉，玛瑙，手镯，手链。。。。（不相关的关键词违反淘宝的规定，后果严重！）因为好多淘友选购宝贝的时候是用关键词检索的。具体关键词的设定自己把握，比如：蓝田玉手镯的相关关键词可以有玉镯、手镯、蓝田玉、礼品、礼物、商务礼品、生日礼物、避邪、保健等等。

6，主营项目关键词

在店铺基本设置――主营项目中尽量多加与所鼎宝贝相关的关键词，容易被其它网站搜到的！！！！有助于提高您店铺的知名度和浏览量。

本篇数据分析报告全文约3900字，阅读大约需要10分钟

数据源： Ad Display/Click Data on Taobaocom

这是一份淘宝平台的广告展示/点击数据，本次分析需要从这些数据中发现某些规律或者异常，进而给运营团队提出建议

评价一个广告效果的指标就是广告的点击人数，可以反映一个广告有多少人愿意广告的内容，只有广告被点击，后续转化为购买行为才会发生。

把广告的点击人数指标拆分：

广告点击人数=广告展示数 x 点击率

而广告展示数又由广告商品的价格、类别影响；不同人群对不同类别商品有着不同的喜好，从而影响广告的点击率。

在广告展示数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。

因此本次分析就针对 点击率 这一因素进行分析

从“广告”和“用户”两个角度进行分析：

原始的数据集中包括三类数据，具体数据对应属性如下：

为了方便分析，抽取其中的部分字段作为分析。

从raw_sample数据集中抽取：用户ID、广告ID、是否点击

从ad_feature数据集中抽取：广告ID、类目ID、广告商品价格

从user_profile数据集中抽取：用户ID、年龄层、性别、购物层次

将三张数据表，组合到一张表中

得到一张记录了用户-广告信息表

1、源数据中还有许多的缺失值，将性别和年龄层字段中为空值的记录删去

2、查看数据中的异常值，并将异常值删去

查看广告商品价格字段的属性值范围：

还是存在数据值过大的异常值

为了方便分析对价格字段进行切分，选取更贴近日常生活的价格在1000元以内的广告记录进行分析

切片之后仍保留了751570条记录

对于广告商品价格字段，每个广告的商品都有各自的价格，根据价格字段不便于进行统计。新增一个字段“price_class”代表价格的区间。

（0-价格在0-100元、1-100-200元、2-200-300元）

将广告按价格分为100元以下、200元以下、300元以下等10类，并计算不同价格区间中广告的点击率情况。

从图中发现，所有价格区间商品的点击率都在5%左右，其中广告商品价格在100元以下的广告点击率最高，为592%；

看到价格较低的广告商品点击率更高，我们一般认为是对价格敏感的浅层用户（免费用户）在这方面的点击率更高，而拥有一定消费行为和消费意识的中层、深层用户（付费用户）则更在意购物时的体验以及商品的质量。

为了验证以上说法，我们先假设100元以内的广告商品主要的点击对象是浅层用户，再通过数据验证。

查看点击了100元以内的广告商品的用户的用户组成

从用户分布可以看出，在点击了100元以内广告商品的用户中，深度用户的比例更高，占比816%，而浅层用户的占比则相对少很多。这推翻了我们原来的假设。

由于广告的类别数量众多，大部分类别的广告只有1-2次的展示，数据样本太小，因此选取展示数量最多的7个类别进行分析。

可以看出类别6261广告的展示数、点击数、点击率均为最高，而类别4385广告的展示数虽然有10000+，但是点击数、点击率却是最低的。

计算没有被点击的类别4385广告的商品的平均价格

而点击了类别4385广告的商品的平均价格为：

两者平均价格都在200-300区间、差异不大。结合分析（1），价格区间在200-300的广告商品点击率平均是在529%，而类别4385则只有361%。

这说明：广告商品价格不是影响类别4385广告点击率的因素

先来看看类别4385被哪些用户看到了

可以看出，类别4385的广告，主要是被推荐给了男性用户，而男性用户对这类商品的兴趣大于女性。

并且女性对这类商品的广告兴趣不高，点击率只有275%，是造成类别4385广告点击率低的主要原因。

来看看不同年龄段、不同性别的用户点击率有什么差异

（年龄字段含义：0:10岁以下、1:10-20岁、2:20-30岁、3:30-40岁、4：40-50岁、5:50-60岁、6：60岁以上）

从统计的数据可以看出，类别4385广告的商品主要点击群体是30岁以上男性用户，尤其是60岁以上男性兴趣最高，而女性用户对这类广告商品兴趣低。

结合a、b的分析，受30岁以上男性欢迎、价格在200-300的商品，推测是西装、皮鞋类或者烟酒类又或者是家用电器类商品

男女比例约为：1：16

男女广告点击数的比例约为：1：17

因此，总体上女性的点击数要多于男性，但两者的点击率基本一致。

可以看出，大部分类别中，女性的广告点击数都要明显大于男性的点击人数。

只有类别4385、类别4505，这两个类别的广告，男性的点击人数要超过女性的点击人数。

男女之间的主要差异是由类型6261的广告造成的，女性的点击数大约是男性的4倍。

不同的用户群体之间用户价值与消费习惯具有一定的差异，对于不同用户群体的广告投放的策略也不同。通过分析不同用户群体对广告点击率有什么关系，来制定不同的投放策略。

这里的分析通过K-Means算法来对用户进行聚类，并基于RFM模型来对用户价值进行划分。

这里选取用户的购物层次、广告点击率、浏览广告的商品平均价格，这3个指标来作为判断用户价值的标准

这里将所有用户分成5类，来代表用户价值的高低。

注：三个特征在聚类时都进行了特征的标准化

因此，我们可以出：群体5对广告的接受程度最高，非常愿意点击广告。群体2更喜好高价格的商品，对购买高价商品抱有极大兴趣。

根据用户在购物深度、点击率、观看广告商品的平均价格3个维度的表现，将用户划分为5类客户。

（1）重要保持用户

（2）重要发展用户

（3）重要挽留用户

（4）一般用户

（5）低价值用户

根据聚类结果，对应上述五类客户类型，进行匹配，得到客户群体的价值排名：

根据结果，我们可以发现5类用户的分布如图所示：

把上述的分析过程中的小结正例出来，得到分析结论，并综合所有的结论提出建议：

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