作者：乔璐
淘宝搜索规则，一直在跟着用户的需求在变，特别是淘宝搜索排名的变化，很多卖家都跟不上这股潮流，最后只能淹没在淘宝的洪流中，所以一个优秀的卖家需要知悉淘宝规则的任何变化，然后随机而动。
淘宝作为一个购物网站，首先要考虑用户利益，用户喜欢，淘宝网作为一个公司，也会考虑到自己能不能赚钱，所以第二位是淘宝的利益；除了用户和淘宝自己，第三位才是卖家的利益。也就是下面要说的淘宝搜索排序原则了。
1、用户利益，也就是买家体验；
2、淘宝利益，淘宝也要赚钱；
3、卖家利益，维护好电商生态。
好的，现在时间倒退，我们一起回到2003年，想一下，当年淘宝网刚刚创立，你作为淘宝搜索部门负责人，你需要想清楚一下几个问题。
第一：买家想要什么？
淘宝在初期，商品数量比较少，用户搜索一个关键词，你需要根据买家搜索的关键词，去匹配买家想要的商品。你只要展现用户搜索的产品即可，就是一个关键词与产品的匹配；当然随着淘宝的发展商品越来越多，又逐渐引入了类目匹配、属性匹配等因素，不管什么匹配，只有一点，就是要最优匹配原则，要展示买家真正想要的商品。
最优匹配模型：关键词匹配 类目属性匹配
第二：优先推荐哪些商品？
淘宝平台慢慢走上正轨后，很多商家开始慢慢涌入进来，商品数量也多了起来，这个时候搜索一个关键词，搜索结果会展现很多很多的宝贝，那么淘宝在众多商品里面时如何推荐商品的呢，哪些商品淘宝排名靠前，哪些靠后呢？
所以就出现了优先推荐销量高的商品，发展到后面淘宝发现有一些销量高的产品质量并不是很好，所以又进行了一系列的优化，变成了现在的单品人气权重，人气越高，排名越靠前。
人气权重模型：销量、转化率、橱窗推荐、退货率、好评率、跳失率、停留时间、收藏、购物车等等。
第三、简单的人气排序无法保证卖家的公正性
如果简单的按照人气排序，那些新品一定是没有人气的，也不可能有什么排名，这个时候淘宝就会陷入一个死循环，淘宝搜素一个关键词永远是展现那几个宝贝，没有新产品，消费者会对淘宝网失去信心；对于那些后入淘宝的人来说，先加入淘宝的在销量就有优势，后面加入的卖家没有出头之日。所以不管是出于对买家的体验，还是对卖家的公平性，这个问题都需要解决，解决方案也很简单，引入上下架原则，越接近下架的宝贝展现越靠前，这个就是我们现在的7天上下架。
第四：单品人气权重都一样的情况下，推荐那个宝贝？
只有人气模型够吗，随着淘宝网商品越来越多，淘宝店铺也越来也多，这个时候就可以根据店铺各项数据，对淘宝店铺做一个排序。比服务，服务好就优先推荐那个店铺，这样才能提高淘宝的用户体验，这个就是指的卖家服务模型。
卖家服务模型：旺旺在线时长、询单转化率、支付宝使用率、动态评分、全店退货率、纠纷售后、好评率、发货速度、金牌卖家、公益宝贝、运费险、退货速度~~~~
第五：价格模型
消费者一般都比较喜欢实惠的商品，初期喜欢在淘宝上面购物的原因就是便宜，所以这个时候就出现了一些很恶劣的商家开始打价格战，随着价格战的不断深入，卖家可以赚得的利益就越来越少，商家没有利润可以赚，就开始降低产品质量，产品质量差了，消费者体验就不好，那么这时淘宝就有了相应的对策。所以淘宝开始放大招了——价格模型
根据淘宝的大数据积累和云计算，判断出消费者最终购买的价格区间，并且划定一个最最低价格，每一个类目制定一个标准，排除那些低价的商品，凡是低于这个价格的商品，不允许发布，这一招直接杜绝了0.1元、1元这样的低价商品。
对于一些低价商品，这个时候淘宝网把计算公式稍微修改一下，客单价高的，成交权重高，客单价低的，成交权重低。这个就是我们常说的，高客单价商品权重比较高，也正是我们通常说的不要轻易改价的原因。
第六：千人千面的个性化
淘宝经过十年粗放式的增长，已经慢慢步上正轨。想要让单个流量的价值最大化，那只能让消费者更多的消费，为消费这个提供更加精准的商品，俗称千人千面，每一个淘宝用户搜索的商品都是根据自己的浏览购物记录来推荐的。希望以此来提高流量价值，实现流量价值最大化。
这一项对卖家比较不利，导致严重缩短了爆款的展现机会，砍掉了爆款的生命周期，之前一个爆款可以活半年甚至一年，有一些宝贝可以一个爆款吃好几年，现在是不可能的了，原因主要有2个，首先就是千人千面，其次还有后来引入的七天成交权重。
所以淘宝排名的搜索规则一直都在变化，如果你还不变化，是不是out了呢？
