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大家好，我是数据哥。
很多人问我，为什么要选择黑搜，用其他的方法不行吗？为什么黑搜现在要比其他的方法更有效一些？
这就要说一下什么是黑搜？黑搜是一种黑科技方法，用认为去操作自然搜索流量，并让搜索系统通过短期人工干预让系统给我们更多的流量！也是一种深度数据化运营的思路方式。
黑搜的常规操作技巧，就是螺旋递增。有人说螺旋递增不是已经早就死的透透的了吗？其实并没有，黑搜最新的技术其实本质就是螺旋递增玩法的升级版本。现在淘宝考核单品流量的维度增加了额，需要每天的访客人数，收藏人数，加购人数，支付件数都要保持整体的上升趋势。最开始的螺旋为什么不好用了？就是因为增加了收藏和加购这两个维度。通过生意参谋的行业版分析过一些正常爆起来的款， 最终发现他们都有着非常相似的地方。每天随着访客的增加，收藏和加购的比例也随之增加在同一个曲线层面上。操作的思路主要是三个点：1.模仿爆款每日需递增的各项指数。2.操作时保持和控制所有维度的一个整体上升。3.注意控制转化率、加购率、收藏率，不能触碰淘宝的红线。
想让产品有多爆，就要看我们干预的基数有多大，干预的量越大，淘宝给你的流量就越多，随之难度也会有所提升，具体情况根据自身的资源以及资金的充裕情况来看。
前期的操作思路和方法主要是PC端转无线端。前三天操作PC端，做关键词的基础权重，第四天在转为无线端，可能有很多同学说，做PC端根本没有什么用，直接操作无线端多好？
最开始做无线端很多同学可能没有很好的资源根本找不到产品本身，不管全标还是半标，然后可能就会去通过二维码淘口令等渠道进入店铺，但是这样是没有什么权重的。虽然说PC和无线端是分开的，但是我们实测过，PC端补单会增加无线端关键词的权重，虽然说没有直接去操作无线端的权重高，但是比其他的渠道好上太多了！
再说一下核心原理，初期我们通过全标题半标题给所有关键词加权，从而初期让大量关键词入围，就会有大量的碎片化流量进来，我们做好产品本身主图的优化让点击率最起码维持在一个行业的平均水准，然后快速让前三天拍下的买家收货，这样可以让入围的关键词更快速的抢占更好的位置，然后在获得更多的碎片化流量，让我们的流量不断持续的放大！搜索的操作叠加在一起组合成一个爆发性很强的过程！
现在我就给大家讲一下黑搜的玩法思路，黑搜这个东西他并不是一个模板，你直接照着来做就可以，也有很多同学一直问我，老师我按照你的方法一点不差，连单量都不差，但是为什么我没有起来？你没起来是对的，你做的都和我做的不是一个类目，你这就相当于用前朝的剑斩本朝的官。做淘宝不要轴，要根据市场和产品的变化而变化，思路你学会了，操作方法你多看下我的帖子，都能找到适合自己的东西。
别的不多说，接着说黑搜的玩法思路，第一个，我们要做新品，就需要购买一个市场洞察，资金充裕的同学可以买专业版。这个是每个做淘宝都必须要的东西，如果你说你用不到的话，抱歉，你还不会做淘宝。把我们的选择的商品监控下来，多选择一些，找近七天交易增长幅度大的产品。市场洞察的数据显示的看着不是很清晰，大家可以用阿明工具或者用癞蛤蟆工具箱的黑搜开发器看的更明显一些。通过观察竞品的数据，就可以一目了然的看到竞品的介入炒作的时间点以及控制的访客，坑产，收藏，加购等数据。这些数据就是我们要模仿复制的。第二建立竞品思维，剖析关键节点的数据把握类目的引爆点，用表格将计划搭建。
关键词部分大家应该都会选择神词，关键词我们选择好了还有一个核心概念“展现价值“他主要包含三个指标：坑产、转化率、UV。这三个指标是互相存在的，但是淘宝改革后坑产比重降低，实时权重和标签对排名的影响加大。所以现在去操作产品不要像以前一样去操作坑产单了。
操作方法：第一天，我们做全标题半标题，单量分配差不多在5-10单左右。
第二天我们操作全标题+半标题+高竞争力的词，加上竞品流量最大的前五关键词的一部分。整体差不多做8个词左右。
第三天，我们不做全标题，只做半标题+高竞争力词+目标关键词一部，注意的是我们要多操作高竞争力的词，也就是神词，这种词我们给的单量大，我们起流量也就起的越快。
下面再说一下我们操作黑搜的注意事项，，第一个肯定是要给自己产品一个定位，做什么价格区间，避免做竞争特别大的价格中间。针对什么样子的人群，选择什么样子的关键词。第二个，做黑搜你一定要有个很好的资源，淘宝今年排查的比较严，如果资源不好，做三天就被抓，做三天就被抓，那么你肯定是做不起来的。第三个，你需要有一个可行的方法，这个方法也就是我一直再讲的黑搜的操作方法，只要按照我帖子上面的方法去操作，都会做起来的。
今天分享也就到这里来了，如果有问题的同学可以在评论下方给我留言，我看到了就会在评论里回复，或者真的有难题不知道怎么做，也可以来找我。做电商不难，找对方法他就很简单。当然方法只是一个工具，如果找的款不好，什么方法都白搭，如果你觉得你的款好，只是差一个方法的话，可以用我的思路去操作，会有你意想不到的效果。
作者：数据化应用
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