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電商標籤系統解析:如何判斷商品標籤是蜜糖還是毒藥?

隨著電商獲客成本愈來愈高,對於用戶運營上也日漸重視,為了不浪費每一行銷成本、做到精準行銷,電商常透過貼標籤的方式,將顧客與商品進行分類,能針對顧客的需求精準投放商品。然而一般的標籤產出往往為人工貼標,標籤內容與使用者搜尋與購買意圖脫鉤,難以做到精準分眾,而 awoo 的電商標籤系統,是少數透過 AI 解析商品特徵,進行語意邏輯聯想、圖片分析、人工訓練與站外資料獲取,自動生成具有「使用者搜尋意圖」的購物情境組合標籤,幫助顧客逛起來,找到期望的商品,擁有更流暢的購物體驗。

然而,awoo 發現,市面上出現標榜 AI 智能推薦的標籤系統,號稱能透過「演算法&網路足跡」生成商品推薦標籤,能精準分析消費者喜好,達到最有效推薦。實際上,這套標籤系統不僅會降低使用者進站後的瀏覽體驗、提升網頁跳出率,甚至會影響到整站的 SEO 排名。今天就讓 awoo 來一一剖析這套標籤推薦的運用原理,以及分享一套好的商品推薦系統應該擁有哪些應用與成效。

劣質標籤背後的秘密:提高跳出率、影響SEO排名

近期市場出現以標籤推薦並自動產生站外分類頁的服務,首先標籤來自Google Search Console  關鍵字隨機排列組合後佈局在網站上,此標籤並非使用者搜尋意圖的情境組合,與所在頁面的關連度也極低,無法有效引導使用者點擊創造轉換價值以外,更讓網站結構帶來負面的影響。

當使用者點擊標籤後,會跳到站外分類頁,而非同一網址下的子頁面,除了影響使用者瀏覽體驗外,也因為跨網址連線產生的高跳出率,影響 Google 對於網站品質的評價。

跳出率高的網站,代表該網站的使用者體驗較差,以 awoo 多年來操作 SEO 的專家經驗來說,這樣的做法不僅會影響網站排名,還會中斷消費者購物旅程,例如商品加入購物車後又跳出購物網站等,對於下單轉換更加不利。

購物情境組合標籤,讓消費者找得到逛起來

awoo 由 AI 產出具有購買意圖的情境組合標籤,搭配標籤文本關係 (Contextual)、使用者點擊與交易行為 (User Behavior and Transaction) 及站外資料爬取,透過 API 完整導入電商網站,除了描繪出商品 360 度,並做到以下廣泛應用:

  • 流量引擎:AI 標籤經由 API 串接佈局於站內,創造出高關連度內部連結、各頁面關鍵字定義以及分類最大化,這些自動生成的分類頁面包含各項SEO必備資訊,讓 Google 爬蟲再也不迷茫且更容易將頁面主動收錄,增加網站頁面排名,有效提升曝光與流量。
  • 站內搜尋引擎:標籤能有效標記商品,讓產品更能對應使用者搜尋字詞,並透過帶有搜尋意圖的 auto complete 做搜詢推薦,強化站內搜尋功能。
  • 產品推薦:將使用者所在位置最為 first  touch point 做產品關連延伸推薦,跳脫以使用者目標改以商品關連來挖掘使用者潛在購買意圖。做到「找得到、逛起來」,提升網站工作階段數、降低跳出率。

awoo 購物情境組合標籤整合,能成功提升以下三大指標:

  • 自然流量增長
  • 強化站內行為有效增加使用者造訪頁次與互動時間
  • 網站電子商務收益及轉換率提升

awoo商品推薦引擎不受Cookieless影響,真正做到精準推薦

awoo 推薦引擎,不同於市面上用現有資料庫拼湊出的推薦系統,是全台第一個真正以 AI 演算法加上 NLP 技術的商品推薦引擎,不僅如此,正因為 awoo 推薦引擎深掘的是「商品特徵」,研究哪些商品的標籤組合會受到消費者的喜愛,未來當第三方 cookie 遭淘汰時,awoo 推薦商品的機制也不會受其影響,再搭配多場景應用與行銷溝通管道,能真正給予消費者「對的商品」,提高顧客轉換率。若想完整瞭解 awoo 推薦引擎如何應用在你的購物網站,歡迎找 awoo 顧問諮詢

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