下面一句話來解釋下這張圖的意義：

假設我們現在也是做100左右和競品類似的工裝褲，我想拿到3000的搜索，我的單品產值需要做到6.6萬，UV價值在12.3左右。

這張圖是非常能具象化的解釋搜索對產品外在數據的把控。剩下的就是兩大內功問題：點擊率和轉化率，這裡就不談了。

今天分享一篇關於搜索的帖子。幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸，費盡心思也沒有起爆的款原因很多，圖片款式，趨勢把控，數據控制，甚至一個噁心的差評都能讓你功虧一簣。而一些爆起來的款也總會有值得我們學習的地方，多去總結他們的成功路徑，形成我們指導方針，自己操作時就會更有方向了，明白自己現在處於什麼位置，要有什麼數據，心裡也會有底，不慌張，不焦慮，不亂動作了。

而今天這篇帖子就是從爆款的眾多維度中抽取出來幾個關鍵的數據，形成一個具象的數據表格。內容會包含對搜索的剖析，會以具象化的表格數據分析。希望能給大家一點幫助和啟發。

現如今很多的爆款模型趨勢都是X交叉模型，所以很多人都在宣導其重要性；從搜索系統來說，這個是完全沒問題的。至少，很多爆款是這樣走過來的，我們手裡也有些短期爆1000+以上的單品。

比如這種女裝趨勢：

女鞋趨勢：

從爆發的節點和趨勢來看，搜索引導訪客都是在上漲趨勢，支付轉化率和UV價值都是在往下走的趨勢。同時隨著單量的增長，產值的遞增，一個爆款就是這樣誕生……

這個方法是相對來說很科學的，有個經驗公式為：爆發週期=N-3

目前我們實操的最快是4天起爆搜索，所以我是完全認可這套理論的。但是話說回來，這個方案是採取了單品的搜索原理中的幾個核心因素：UV價值、轉化率、產值這三個為主。而產品的其他三率並沒有在這個曲線上有大的體現，比如說：我按照你個方法做了，發現效果不大；或者說後面流量起來的很緩慢。

OK，說到這個問題又要扯回到產品本身的點擊率和收藏加購率上。這三率沒有過關，數據沒起量是正常的，所以還是避不開測款測圖的優先工作問題。

關於測款測圖又要說到測詞，測人羣，測圖片上，方法不同，類目不同，關鍵詞不同。其操作手法也是有差距，對於我們明確要操作的類目如何玩？

比如搜索「工裝褲男」

按銷量排序，第一頁較多的是69-79客單價的產品；低客單價競爭太大，我想做中等的，比如100多的客單價的，可以按照價格區間來設置：

可以看到上面這些搜索產品，然後我們根據競品的屬性，標題，風格，來確定我們的競爭對手。

比如上面前三款都是我們的競品，我們可以導出他們的數據：

從數據分析上我們可以看到競品的一個單品的產值，手淘搜索訪客及產值，直通車數據，單品的UV價值，收藏加購情況，客單價等等核心數據，但是要排除該單品是否是網紅店鋪，活動店鋪等。

所以還要看下渠道的問題：

大致上看出該競品的流量渠道基本是車或者搜索為主的時候，方可進入下一步的數據分析

回到上面的表格裡面：標註三段顏色

從手淘搜索訪客，UV價值兩個維度去平衡參考，第一段手淘搜索是2423-2778，這個基數上搜索浮動一兩百是沒什麼是大差不差的，可以取其平均值，並對應出總的單品產值；

同理，第二段搜索大概2090-2107的範圍內浮動，完全可以取值；再對比下UV價值的浮動：2.73-3.06

也是可以取值，第二段的數據源基本可以獲取完畢。

同樣的，取第三段數據，取均值並統計出小的表格

此為競品A的取值源

再看競品B的取值：

競品C的取值：

最後全部匯總：得出一個刻度盤

通過插入表格的形式，形成一個動態曲線圖：

下面一句話來解釋下這張圖的意義：

假設我們現在也是做100左右和競品類似的工裝褲，我想拿到3000的搜索，我的單品產值需要做到6.6萬，UV價值在12.3左右。

這張圖是非常能具象化的解釋搜索對產品外在數據的把控。剩下的就是兩大內功問題：點擊率和轉化率，這裡就不談了。

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