许多人在新机开卖后迷茫不知道做什么，做搜寻的这时候也是，常常不知道怎样做计划，只不过其原因就四点：

1.没有对金融行业数据展开精金融行业龙头析。

2.没有找出自己或者说的同价位展开精细的分析。

3.没有透过以上两个数据分析，建立两个自己小精灵的网红数学模型。

那时来跟大家撷取呵呵，我是怎样一点一点拆网红数学模型的。只有一点一点回收，然后就可以知道怎样产业布局副标题关键词，怎样去做基础组织工作，怎样去做导流计划。才会在操作的这时候不迷茫，因为有每项数据摆到此刻，你依照透过那个数学模型总体规划出来的计划做组织工作，秩序井然。

一、他们需要对那个小精灵辖下的金融行业展开分析

为什么要对金融行业展开分析？他们要知道那个金融行业龙头的赛车场名列第三的是谁，名列第三的又是谁，他们要看它的流量结构，要看它搜寻流量是什么样词，要知道那个金融行业龙头赛车场流量的地板在这儿，许多人操作两天有了一点流量，前面不涨了，就说哎我那个到了流量地板了，显然不去仔金融行业龙头析自己每一步的数据。做运营了，就是两个精细活，recommend很繁杂。

1. 类目地上证成分股分析

分析那个类目地整体概述，他们透过营生参谋长和科燕鸥的流量导出工具能很简单的看出来。透过上证成分股分析，他们能介绍那个类目地产品的大体下载量，转化率，暴发周期性，人群特征等。这样他们能科学合理的精心安排上新节拍和推广节拍。他们能看见整座市场的耗电量。

他们以裙装为例，展开Jalgaon关键步骤分拆。那个裙装，冬季款的，是波点的，是吊带的。

透过营生参谋长的市场大盘，他们能看见这些成分股，透过应用程序切换下，就有了上面的具体的数据。

由此能看见，裙装在前段时间三个月搜寻居于平稳，每天成交额大体在300多万，转化率在6%左右。

再透过科燕鸥流量导出，他们能大体得出金融行业的平均下载量在3.5%。那个金融行业的平均下载量，是他们在做计划的这时候两个重要的参考标准，一般他们在做主图的这时候，需要做到那个下载量的两倍，就可以是很优秀的主图。

2. 金融行业龙头类目名列前三的小精灵分析

他们一样以上面的那个裙装为例。他们现在需要找出金融行业龙头的类目，那个裙装是波点的，他们先假设以波点裙装来做它的金融行业龙头市场，淘宝搜寻波点裙装，按销量排序，看前三名的小精灵。

他们选择第三个，分析呵呵它那个链接。营生参谋长，同价位分析，那个我就不说了，不知道怎么弄的，自己摸索呵呵。先把链接加到同价位里，然后再展开同价位分析，然后透过应用程序切换成分股，就能得到这些详尽的数据，月销量15252件，月收货11692件，客单价192块左右。

3. 流量构成及转化率

透过那个能很简单的看见，它的主要流量来源是科燕鸥和手淘搜寻。他们主要看手淘搜寻的流量，下图为手淘搜寻流量的每日对比。

他们转化成表格，看得清楚点，能看见它手淘搜寻流量转化率1%左右。

再透过同价位分析，能查看见它实时的导流关键词和成交关键词。

关键词：裙装春夏新款，单日导流1047人，成交4人，转化率0.38%。

关键词：裙装，单日导流669人，成交9人，转化率1.35%。

总结呵呵，他们透过这些分析，得到了什么样数据，他们得到了那个链接的销量，客单价，流量结构，链接转化率，搜寻转化率，直到最后的关键词转化率。这些数据的价值对于搜寻来说是巨大的，因为你做搜寻无非就是从这些数据上面下手，所以一定要融会贯通，举一反三。

为什么他们要做搜寻，那个问题不用再说，淘宝那个平台还是以搜寻为主的，科燕鸥虽然跟自然搜寻分开，但它的机制也是搜寻，用户入口也是关键词。好了，扯远了，他们知道了怎样调取这些数据以后，前面说了，他们为什么要做这两个方面的分析。依照那个方法，把金融行业名列前三的链接都分析一遍，分类记录下数据。

二、知道了怎样分析了以后，他们还要找出自己的竞争对手展开参照性的分析

1.怎样找自己的竞争小精灵

许多人新机上来，就是直接对标第三名，你分析了名列第三的流量构成了吗？如果它是付费流量占绝大部分，或者跑淘客堆的量，你也要跟他去学吗？这就是上面他们分析金融行业龙头类目前三的小精灵的两个作用，他们要看它的流量构成，要找搜寻流量占绝大比例的小精灵，要找自己能操作的小精灵，目标要从低到高，先找名列50的行不行，当然行等他们慢慢超过它了，再换竞争对手，更上一层楼。

它如果卖9块9，而你成本价都是20，你也跟它去竞争吗？所以找同价位的这时候，价格带要是一致的。你要跟不是两个价格带的去竞争，人群不一样，你怎么竞争，人家肯定大部分买便宜的，你也不可能降价去跟它竞争，不然站在楼顶思考人生的可能就是你！

不要找知名大品牌的，大品牌一般都是头部KA，具有品牌效应，它的玩法不适应普通商家，它可能两个品牌词的流量就比你两个链接的流量都要大，分析它也意义不大，他们唯一能看的就是它的款式，看它的上新款，帮助他们去选款。

2.同价位的数据分析

找出同价位以后，他们就要用上面的方法对它展开分析，这是作为两个链接开卖以后的基本组织工作。

同价位近三个月销量、客单价，透过这两个数据他们能算出链接的坑产值。

同价位流量结构，链接转化率，二级流量来源转化率（搜寻转化率，科燕鸥转化率）。

同价位导流关键词，成交关键词。这些词可在写副标题的这时候作为参考，能在你补单的这时候作为对标。

三、依据前两步的分析，建立阶段性的网红数学模型

这里需要两个表格，自己能做，很简单，他们把两个优秀链接的基本数据已经详细回收出来了，现在需要结合前两步，把这些数据归纳整理。

访客数：他们用支付件数除以支付转化率就能得到每天的访客数。

成交金额：他们对照同价位的成交金额，科学合理排布，每天预期目标成交多少，但是总的月成交额要与同价位持平。

支付件数：用成交金额除以你的客单价就是支付件数，那个很简单。

支付转化率：参照同价位的支付转化率，不能太高。

搜寻转化率：要跟同价位持平或稍高于同价位。

搜寻人数在前期要根据实时的访客数和转化率来灵活精心安排，那个一般难倒许多人，觉得太深奥了，只不过前面的访客数他们已经编排了，就是两个控制链接转化率和搜寻转化率两个数据指标的问题。访客数排的没变，你当天搜寻单排多了，搜寻转化率必然高，所以那个这时候你就要科学合理的把单排到非搜上面去。

下载量参考金融行业平均下载量，要是其两倍以上我认为是两个好的下载量。透过这种回收，我能得到两个链接每两个阶段，流量的构成和每项指标。这样有目地操作，怎么会迷茫，透过这种参考数据，然后结合操作后的数据，复盘发现问题也是很快的，发现问题，解决问题，当然就顺理成章的做好了。