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【分销平台】有赞分销平台商品排序规则

有赞分销平台 发表于 2019-2-28 20:51   阅读: 1184   回复: 0   [复制链接] [显示全部楼层] [打印]
本帖最后由 有赞分销平台 于 2019-2-28 20:52 编辑

有赞分销平台商品排序规则

“分销平台里的商品是怎么排序的?我该怎么做才能让商品得到更多的曝光机会?”相信这是各个供货商朋友特别关心的问题。实际上,与其它电商平台类似,有赞的搜索排序也是将匹配关键词的商品对分销商需求的满足程度进行依次展示,目的是帮助分销商们快速高效地找到适合他们消费者的商品。接下来,我们将从以下几方面详细为大家解答有赞分销平台的商品排序。


第一章算法规则
当分销商在搜索框输入关键词进行搜索时,系统会根据输入的关键词去和系统中的商品做匹配,并根据商品匹配程度和其他相关因素对商品进行排序最后将结果展示给分销商。
考虑的因素如下:

1、文本相关性
是指商品的文本描述信息(包括:商品标题、类目名称、品牌名等)和搜索关键词的是否相关或匹配。
文本相关性的计算规则采用的是计分机制,即对分销商搜索词下的商品进行打分,分值= 商品和搜索词的文本相似度* 商品本身质量分。而商品和搜索词的文本相似度与搜索词在商品标题中的占比有关;商品本身质量分与则商品的历史分销数、销量、上架时间以及商家等强相关。综合二者最终得分,分值与排序正相关。
编辑商品标题要点
在商品名称中堆砌和自身商品完全无关的关键词,会严重影响该商品的文本相关性得分,属于不规范的行为。编辑标题需要考虑以下原则:1.分销商搜索商品时常用搜索词;2.名称中不得有错别字。

2、类目准确度
在搜索因子中,商品所在的类目是否准确也会将影响商品的排序结果。
关键词与类目也存在相关性,不同类目的相关性不同,系统会综合计算所得分值。关键词搜索排序规则是多个因素综合影响的结果,所以在其他排名因素相同的情况下,类目也会影响排序的综合得分。
综上所述,只有将商品的类放在正确的合理的类目下,才可保证商品在分销商精准搜索词下得到有效曝光。

3、搜索反馈
通过搜索关键词查询后点击上架的行为在分销商搜索反馈系统中计为该关键词与该商品的一次点击或上架数据。该数据反应了分销商对搜索结果的满意程度。
反馈数据包括:某关键词结果中商品的点击量和上架率,分销商通过搜索进入商品详情页的平均停留时长。对于恶意刷搜索点击和上架的商品,系统将其视为作弊商品,在排序中进行降权处罚。同时这些作弊数据无效。

4、商品人气指数
商品人气指数不仅影响商品的销量,还影响分销商对该商品以及所属供货商的信誉。

影响商品人气指数的因素如下:
1)销量
近期商品分销销量,虚假交易销量不计算在内。
2)销售额
为防止低质量商品占用重要展示位置,销售额作为其中一个因子参与商品人气指数计算。
3)商品全网消费者评价
消费者评价反映消费者对商品的满意程度;商品质量和好评率成正比。
4)商品公众号推文
分销商在销售中需要使用推文提升成交转化,推文质量和销量成正比。

5、综合服务能力
供货商综合服务能力的表现优劣将影响商品在搜索的排序结果,同时,这也是在为分销平台的供货商和分销商构建更优良的生态体系。
影响综合服务能力的因素如下:

1)客服咨询
客服咨询包括应答率和平均响应时长。
2)物流履约
物流履约是指店铺内订单的48小时揽件及时率。48小时揽件及时率=48小时内未超时订单量/考核订单量;48小时内揽件的定义为订单揽件时间-订单可生产时间≤48小时;即消费者下单成功且商家后台或发货系统收到订单后的48小时内,消费者在订单里能查到对应快递公司揽件跟踪信息订单的占比。
3)售后服务
售后服务包括对店铺售后退换货返修率、售后服务时长、退换货处理满意度的综合考查。
4)退换货率
退换货率为一定周期内,实际发生退换货的服务单数在该周期内订单完成的商品件数占比。
5)售后处理时长
消费者对售后处理结果及进度非常关注,供货商的处理时效会直接影响消费者体验和分销商的经营口碑。
6)供货商年度计分
每位供货商每年将拥有48个分值用于违规扣除,供货商在经营和提供服务的过程中存在违规行为,且被分销商或平台抽查查证属实则处罚扣分,

影响综合服务能力详情了解可查看《供货商管理规则》

第二章非默认排序
非默认排序指按照供货价、销量、上架时间、利润等单一维度排序方式。这种排序的实现是根据分销商选择的维度进行排序。

第三章首页频道个性化排序
为满足不同分销商的高效选品需求,有赞分销市场首页频道:黑马爆款、新品上市、为你精选已上线的个性化展示,实现搜索千人千面。个性化上线后,不同的分销商看到不同的商品。
分销商行为个性化是指把分销商的浏览数据、上架数据、销量高的商品数据使用到算法中,当分销商每天打开分销市场首页时,可以快捷方便的找到适合自己店铺消费者的商品。随后分销商店铺的消费者性别模型、消费者购买力模型等数据也会被应用到算法中,使排序多样化,满足不同分销商的不同消费群体的需求。

影响个性化的因素如下:
1、店铺类目
分销商店铺所属类目下还未上架的同类目热销商品匹配
2、热销商品类目
分销商店铺在售状态下销量高的同类目商品匹配
3、搜索相关性
分销商的搜索反馈数据匹配强关联商品

举个例子:分销商通过搜索上架了一款洗洁精,系统会为她匹配洗碗布。
个性化排序会继续调优,增加供销双方匹配的精准度,提升分销商高效选品的同时,为供货商带来更精准的流量。




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