在写标题过程中,你必须要遵循的“铁血”定律

今天讲的这第五条“铁血”定律,都是跟写标题相关的。写标题这事儿,可大可小,对于那些店铺基础非常好、店铺层级非常高的大卖家来说,就是抢大词,相对来说就要简单很多;但是对于小卖家来讲,必须要通过“最合适”的关键词,去给自己创造一个相对“不激烈”的竞争环境,这时候就需要你去看数据,甚至需要去计算竞争强度。

1. 店铺内不同宝贝的核心关键词一定要相互错开竞争

很多小微创业者在刚刚进入淘宝的时候,都会选择范围比较窄的“叶子类目”进行切入,当然,这也是符合“小而美”的发展趋势的。但是这样选择产品也会给很多淘宝卖家带来一个困惑:产品都差不多,标题应该怎么办?许多人的选择就是:用差不多的关键词,然后让标题也差不多,最多就是调整一下关键词在标题里面的位置。

大家一定要知道,在淘宝的排序规则当中,为了让消费者在搜索某一个关键词的时候,能够有更多的不同的选择,也就是为了照顾消费者的购物体验,会有一个“打散原则”。什么意思呢?比如,消费者在搜索“休闲鞋女 小白鞋”的时候,他希望看到不同的款式,为了达到这个目的,搜索引擎就会尽量避免两个以上的同款或者同店宝贝同时出现在前面。

当然了,这个规律是有一定的适用性的,比如你搜索品牌词、型号词、或者搜索结果特别少的时候,还是会同时出现多款宝贝的。

那么,在这种情况下,因为标题是判断是否同款非常重要的一个因素,如果你的宝贝标题都差不多的话,哪怕产品的细节上有差异,也有可能会被搜索引擎认定为一样(至少是相似),进而造成了自己跟自己竞争的局面。我有一个思维导图:************搜索权重模型及优化技巧,讲的就是做细节的,如果你想要,可以看文章最后,找我索取。所以,如果你店铺中的宝贝都差不多的话,那么你在写标题布局核心关键词的时候,就应该有所侧重,进行区隔。我们还是拿白色的休闲鞋举例子:

假设你的店铺里面都是差不多这种元素和特征的鞋子:运动鞋、休闲鞋、内增高属性、坡跟属性、可以百搭、韩版的、小白鞋。如果你没有这种错开竞争的意识,那么你再写标题的时候,可能就是这些属性关键词的堆积,然后造成标题都差不多、自己跟自己竞争的局面。

那么,应该如何去错开呢?其实很简单,这里面只是涉及到了一个选择长尾词的问题。如果我们把“休闲鞋女”当成一个核心产品词的话,那么这个核心产品词可以搭配很多的个修饰词,组成二级核心词,比如:休闲鞋女 韩版、休闲鞋女 百搭、休闲鞋女 小白、休闲鞋女 内增高……

这样的话,你不同的宝贝就可以去围绕着不同的二级核心词去选择长尾词,然后组成合适的标题,比如,这两三个产品围绕着“休闲鞋女 韩版”,另外的两三个产品就可以围绕着“休闲鞋 内增高”,再有两三个还可以围绕着“休闲鞋女 小白”……,这不就错开了么?

2. 宝贝的标题一定要是“具特色的”的

就像前面提到的,搜素引擎判断是否同款,一个非常重要的标志就是你的标题跟别人是否一样(或者高度相似)。而你同款数量的多少,又在很大的程度上会决定你所能获取到的展现的扶植。所以,关于写标题方面,第二个必须要注意的地方就是一定要保证“具特色的”。那怎么证明你的标题在淘宝上是不是具特色的的,或者相似款很少的呢?

两个特征,靠前,全标题搜索,然后你在搜索结果当中看不到全红的标题。

第二个就是在搜索结果页面会出现下面的提示说明:

为了达到这样的效果,你要注意:绝对不要抄别人的标题,尤其是那些销量特别高、人气特别高的宝贝的标题,人家的标题再好,跟你也是没有关系的;绝对不要直接用厂家的数据包,因为不是你自己在用,很多人都会用;店铺中的宝贝在写标题的时候,一定要注意用不同的关键词分开。这个选长尾词,还是建议生意参谋。

3. 你选的每一个词都要是跟宝贝信息高度相关的

首先你要知道这个所谓的宝贝信息,包括哪些内容?首图、详情页、宝贝卖点、重要属性等等。很多人选词的时候,过于关注数据,比如觉得这个关键词的搜索人气很高、转化率很高、在线商品数很少,那这样的词完美啊,然后就用上了,结果呢?可能根本没有办法给你带来流量,这就是相关性的问题。

举个小例子:

这是一款女士外套的重要属性,我们大家看红框里面的一些数据,风格是通勤的,厚薄是常规的,袖型也是常规的,图案是纯色的,袖长是长袖的。那么你选择的关键词一定要跟这些属性信息密切相关,比如因为版型是宽松的,那么“修身”这个词再好,你也不能用,领子是立领的,不管“翻领”这个词的数据多么的出色,也不应该在你的考虑范围之内。

同样,首图设计的时候、详情页设计的时候,都必须要考虑这一核心问题。比如,你是一个长袖的连衣裙,然后你的首图设计和详情页设计肯定都是长袖的啊,那么“短袖”这个词是无论如何都不能出现在你的标题当中的。这种词还包括品牌词,别人的品牌词你是不能用的。

最后再说一点,就是关于选词标题的问题,数据是词好词不好的较早标准,所以我一直倡导用生意参谋选词,因为这个工具至少在数据支持方面,还是要比你的主观判断要更好。

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