摘要：
手淘首页流量的入口大家是不是都清楚呢？在这篇文章里，来跟大家聊聊淘宝手淘首页流量的入口，让各位更好的了解淘宝的流量应该怎么玩吧。
一、首页流量入口。在这里，让我们简要介绍一下您最喜欢的演示文稿位置。
1猜测你最喜欢的位置在应用程序的主页上。
这部分是猜测你喜欢什么，也就是说，我们称之为主页流量入口的主要来源，显示出大而大的流量，随着标签的深化，推荐产品将相对更准确，是主页流量的主要战场之一。
2猜测你在购买期间喜欢它
当买方选择他想要的产品时，系统将根据他浏览的轨迹和历史订单向买方推荐相关产品。
这里我相应地总结一下，这部分流程，商店联盟，标签流程。
其中，商店联盟我需要解释说，这只有桃宝商人才能注册，天猫商人无法注册，但回应将基于浏览节目的足迹。
三。猜测你在购买后喜欢它
购买后，猜测你喜欢它与购买时相同。订单支付成功后，桃宝将根据买方的历史占地面积，订单，人气轨迹推荐相应的商品。标签更准确，但缺点是流量转换非常差。
4猜测主页上您最喜欢的位置（个人）
在这里，我想谈谈手工清理主页流量来源的一些基础，我大致分为三类，做以下整理：
（1） 历史订单
系统将根据历史订单匹配类似于历史订单的产品，这些产品可以涵盖您购买的所有历史订单。每个订单都会以不同的方式标记您的帐户，这取决于之前的行为轨迹和订购商品的属性。我将在稍后详细解释。
（2） 浏览足迹
只要我们浏览这些商品，就会有一个占地面积，即点击=占地面积
（3） 行为的轨迹
行为轨迹，包括历史订单，浏览足迹，也将增加以下几点：收集行为，购买行为，搜索行为，点击行为，购买行为（包含历史订单，但严格意义上说，并非所有历史订单）
*5。内容条目
（1） 主要图片视频
（2） 微淘选
（3） 软文本相关建议。。。
2主页的流程特征
1显示大流量
根据桃宝主页的交通特点，展览量很大，因为我想你喜欢桃宝主页上的入口滑动，打开手机桃宝会看到你喜欢入口展览量大，商品的可能性被浏览会大大增加。
2点击率相对较低（搜索和其他条目）
事实上，很多人都对为什么hand Tao主页的流量点击率很低有疑问，事实上，这个低是基于搜索，也就是说，点击率低于搜索，为什么，也许很多人知道原因是什么，可能有一些人不知道，我们大多数人都会在主页上体验流量的特征，所以它的根源在于主页流量是标签流量，而不是我们搜索的流量。搜索时，我们将根据需要输入关键字。买家会通过这些关键词找到我们的产品，目的明确，并猜测你喜欢它的方式不同。它将根据我们的浏览行为，历史订单，收集和购买行为添加相关产品，以及推荐的软艺术展览，猜测你喜欢盘子，目的往往低于搜索您的参考资料，我个人总结了商品排名规则中的以下顺序：
重量：浏览足迹轨迹订单的最后1-30天的历史
摘要：由于主页的流量被标记并且显示量较大，因此由于需求的目的和涉及的人口标签问题，相对点击率将较低附着期是一张纸：
三。入口流量的直接转换率很低，但会有随后的转换（高收集加购买）
这个原因相对简单。由于主页上的流量，如果我们的产品好，那么该流量将生成诸如交易，收集，购物车，商品浏览占地面积等行为。然后，通过这些通道的流动产生的这些行为将带来后续的转变。在这里，我们应该清楚购物车的转变是相对的高当然，收藏的转换通常高于搜索低于购物车（取决于类别的实际情况，不能概括）。）在这里，我们需要注意第一页的基本要素流程，变换，普及，坑输出量，然后后续变换也将给我们相应的链接权重。
4流量将急剧上升和下降
我相信很多朋友会感到头痛，无聊，人们对这个问题感到非常困惑，事实上，我亲自看这个问题，我们店的销售层次结构，事实上，我们的流程也可以分为几个层次，在这里我没有定义严格的标准，大致也可以根据层次看到，每个级别都会有流程瓶颈，我相信你都应该相对清晰，当我们在某个级别购物时，流量会相应上升，然后我们进入我们面临的下一级竞争环境，即竞争环境不是与当前竞争环境水平相同，面对不同的对手，那么数据标准也不同，大部分线路如果我们想继续进入下一个层次，那么我们需要在数据上超越这部分竞争对手才能达到相应的销售额，才能进入下一个水平顺利。这有点像我们突破的游戏，那么交通突然下降的原因是什么？在这里，我们可以制作一个总结。结论:
（1） 转换数据低于行业标准，低于目前的一些竞争对手
（2） 点击率低于行业标准，低于目前的一些竞争对手
（3） 坑产量低于目前的一些竞争对手。
（4） 受欢迎度数据（受欢迎率和受欢迎度）低于目前的一些竞争对手。
（5） 与现行竞争对手相比，上述四项数据不足
（6） 人口标签偏离当前产品的最佳质量人群
以上几点是总结，我希望您可以详细考虑，特别是人口标签错位的问题。
5高受欢迎度（高收藏加购买）
这没什么要解释的，通常主页流量突发链接，流行度不会太低，就数量而言可能远远超出搜索数据。
6具有后续转化的能力
在这里，我们已经在第三点提到了这些随后的转变，收藏，购物车，历史订单，足迹等。
7稳定性差
容易上下起伏，原因不容易找到，后来放下要做高数据更困难，在这里你可以参考第四点解释。