wish新品流量的基础是什么？影响Wish推送的因素

Wish本身是以推送为主，而非搜索。那么在WISH上开店之后，想要把店铺流量提起来，商家需要了解WISH新品流量的基础是什么呢？下面就一起来了解一下吧。

1、初匹配什么样的产品有推送，什么样的产品没有推送，这取决与Wish平台倾向。推送最初是通过初匹配，也就是通过组图，标签，标题，最主要的就是标签，进行匹配。

2、初始流量转化接着就是初始流量的转化，如果初始流量转化不理想，推送几率就较小。比如说推送一百次，一千次，点击量反响平平，转化不高，这时被推送的可能性就小了。

3、产品市场及服务数据产品市场及服务数据相对领先，Wish平台上90%的行业都是被分配了行业的。服务数据涉及发货数据，评价更好。产品上架后，产品的市场和服务数据就会逐渐出来了，店铺好评率,DSR评分，延迟发货率都会出来，只要自己做的好，就能越来越突出。Wish推送当中任何一个产品流量的分配，都要考核店铺服务数据。要想让自己的产品被推送，优先要自己的产品数据完美,所以一定要把物流与货源跟上。

4、账号活跃度账号活跃度，也就是要经常登录账号，要有持续出单产品，让系统知道店铺在经营，才有被推送的可能性。

5、重中之重是产品Wish通过几个大项对产品进行综合考察来进行推送，从长远角度来讲，产品市场及服务数据与店铺服务数据最重要，这两方面做好了给产品做好提供了强大的后盾。不能把刷单当做法宝，重要的是产品。

经过介绍，我们能够清楚的了解到wish新品流量的基础有哪些，对于卖家而言，每个商家的新品、老品都有流量，重点是要分析新品的竞争力，对数据进行优化，最大限度获得推送，引爆流量。

目前大家都对wish新品流量的基础是什么？影响Wish推送的因素很感兴趣。很多人都想了解wish新品流量的基础是什么？影响Wish推送的因素，那么出海派(keep1.net)也是在网络上收集了一些关于wish新品流量的基础是什么？影响Wish推送的因素的资讯分享给大家，希望可以帮到你们。

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常见问答(FQAS)

Wish根据用户历史喜好和顾客行为数据,使用算法对用户进行分组,研究用户喜好的商品类型和品牌,从而推荐可能感兴趣的新品。

Wish收集和分析每个用户的搜索记录、购物车等行为数据,结合用户本身的属性如地域、年龄等数据,通过机器学习算法给每个用户定制个性化的新品推荐流。

是的,不同渠道用户属性和兴趣点可能有差异,Wish会进行细分,给不同渠道用户定制化推送新品,以提高转化率。例如给APP用户推送与体育类新品,给社交渠道用户推送时尚类新品等。

产品描述语言的优质程度会直接影响用户购买意愿。Wish会根据描述质量调整同类新品的推送优先级,用好的产品描述提升用户体验,间接增加新品流量。