雨刷器小类目，直通车带动自然搜索转化率翻四倍的优化技巧
很多朋友都咨询我小类目怎么运营，今天给大家带来一个雨刷类目直通车拉动搜索的打造爆款的案例。直通车拉搜索，是一个复杂综合的原理，有很多控制维度，点击率、点击量、车权重、收藏加购率、转化率、产值等等。这篇侧重目前车的点击率、转化率，词根的利用率这几个核心去给大家梳理一下。案例讲解过程中，我们看看转化率是怎么从6%提升到25%的。
这里讲的词根利用率重点介绍一下，打个比方，比如你搜索操作的是A词路，那么要想车拉动搜索，最好你的车也操作A词路，做递增，如果你A词路在车里的表现（点击率、转化率优秀）那么你的搜索就是可以稳稳的带动的。反之你A词路在车里的表现很差，或者说车里做的是B、C、D其他词路并且数据表现也不好，这时候就会反馈到你的搜索从而没有好的表现。
接下来我从调整前和调整后给大家分析：
调整前
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我们来看这段时期的数据表现，11.2-11.6号，花费是一直递增，但是我们从数据上看，搜索不但没有上升反而下降了。
我们分析后台数据：
直通车：以11.6号的数据为例。
关键词，开的是广泛，出价排名前三，转化率3%-8%但是展现集中在6%的转化，点击率4%，从车上分析这个基础数据是打标的。
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人群上，开的主要就是喜欢类似宝贝、智能拉新、购物车。数据表现也是比较正常。
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从生意参谋后台去看直通车数据表现，在11.6号这天。“其他”占据了主要流量来源，然后转化率2.37%、再看看下面的词选了前五个，雨刮器5.6%、雨刷3.57%、雨刷器3.57%、刹车器雨刮1.52%。和直通车里的数据还是有区别的。
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我们再看看6号搜索的数据表现，我们发现搜索转化好的词集中在大众、朗逸、新桑塔纳，这些词跟上。最直白的表现就是搜索转化好的词和直通车带来的词有偏差。
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综合整理分析：
1、 车通车关键词数据和生意参谋直通车数据对比分析。
因为我们直通车开的是广泛，广泛带来一个问题就是会带来很多碎片化的流量，比如你开的是A词，但是后台会给你带来携带A词的许多碎片化流量，比如AB、AC、AD、AE。。。然后很多很多小的碎片化流量统一到“其他”里面。
虽然你带来很多碎片化流量但是这些词的转化第一不是你想要的词，第二这些词的真实转化也不是特比好（和搜索百分之十几的词对比），这也就是我们之前说的搜索和车词不一致，并且碎片化转化不好。花费全部花到这些无效碎片化词上了。并且占比非常高。
针对这个现象，再看看我们的产品，其实像我们这个产品雨刮器，他是有一个一个系列的，是有型号分类的。这也就是说在我们词的人气一定高的时候，我们没必要再去开广泛去引流转化了，我们这个词本身就已经很精准了。
这样我们就可以做这样的规化。
其一，老计划上，因为数据量比较大，我们可以适当的几个词开精准试试数据反馈，不能一次性全部开精准，去优化人群，因为最近也是双十一了，把最近双十一的人群也可以开。优化数据看看数据表现怎么样，不行就慢慢限制日限额。
其二，再去建立一个新精准计划，精准计划的词，我们目前围绕主要成交转化高的几个词，比如大众、桑塔纳、朗逸这些词根方向。也可以去市场洞察里面去找一下这种词路的词。
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词也不用太多，因为精准的ppc相对会贵很多，主要就是围绕这几个方向去打。出价上可以高一点，去做车的递增。后期看数据表现慢慢放大精准计划。
众所周知直通车的数据主要把控在关键词和人群。关键词的不同出价，和人群的不同溢价上都是会驱使你这量车开的的方向，关键词就是油门，人群就是方向盘。人群的溢价就是看你把车开到哪条路上回去。比如我们这个款，关键词上就是要整合碎片化流量，提高车的转化率。而人群上我们就要做交叉人群。
2、做交叉人群。
比如我们这个款，目前主要就是两个计划，一个广泛，一个精准在，做交叉人群前提你要知道交叉人群的意义。比如你广泛计划，做的是18-30岁加上智能拉新，你这个车开的方向就是基于18-30岁这个方向。你所主要触达的人群就是这方向。这个时候其他方向的你可以能就不能很好的得到。所以我们就可以再去做一个交叉人群做个25-35岁的人群方向。把你原有的数据方向去拓宽。在结合开启一些好的系统人群。让你触达到很多的行新顾客。
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调整后，7号开始调整到10号数据直接起飞，明天双十一数据表现会更好。
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直通车数据：这是做成的两个计划数据，这两个数据都是比较好的了，但是我们看到精准的数据转化更高，也就是说我们后期的侧重点就是精准计划。
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新建的精准计划数据表现。这个计划主要就是少词集中花费做递增。人群上开一个二级全人群做交叉人群。
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老计划，主要就是优化人群，把双十一的人群全部打开，等到双十一去收割。
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总结:
拉搜索其实还是那几个核心，点击率、点击量、转化率、产值、词路。目前你要学会辨别真假直通车，我们要习惯看后台给我们带来的数据表现，不要光看表面的数据。因为车里有很多数据是无效数据，我们开车主要就是想获利而不是企图数据好看。合理有效的数据表现转化翻翻是不成问题的。
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