Drodzy Sprzedawcy i Moderatorzy,
Kontynuując temat wadliwego mechanizmu pozycjonowania, przedstawiam konkretne, konstruktywne rozwiązanie problemu, z którym od miesięcy borykają się głównie mali i średni sprzedawcy: karania ofert za tzw. puste obserwacje.
Istota problemu:
Obecny algorytm trafności traktuje dużą liczbę obserwacji bez szybkiego zakupu jako sygnał, że oferta jest nieatrakcyjna lub przewartościowana. W efekcie spycha ją w dół wyników wyszukiwania, drastycznie obcinając zasięg. Użytkownik, który kliknął serduszko „na zapas” i zapomniał o przedmiocie, nieświadomie blokuje widoczność oferty dla nowych, zdecydowanych kupujących.
Proponowane rozwiązanie (14-dniowy bufor i automatyczny reset):
• Automatyczne wygaszanie wagi po 14 dniach: Jeśli po dodaniu do obserwowanych nie dojdzie do zakupu w ciągu 2 tygodni, system automatycznie usuwa wagę tej konkretnej obserwacji z algorytmu trafności.
• Reindeksacja oferty: Po wyczyszczeniu martwych interakcji oferta otrzymuje status neutralny, co pozwala algorytmowi na ponowne, obiektywne zaprezentowanie jej nowym klientom.
• Ochrona małych sprzedawców: Usunięcie sztucznego obniżania pozycji pozwoli uniknąć wymuszania na sprzedających płatnych wyróżnień tylko po to, by odzyskać naturalny zasięg ucięty przez błąd w logice systemu.
Korzyść dla platformy i kupujących:
Wprowadzenie takiego bufora zwiększy rotację towaru i poprawi jakość wyników wyszukiwania – klienci zobaczą faktycznie dostępne, wartościowe produkty, a nie tylko te, które nie zostały jeszcze „zamrożone” przez martwe serduszka.
Zapraszam społeczność do dyskusji i poparcia tego postulatu. Pokażmy, że zależy nam na sprawnym, uczciwym i logicznym systemie pozycjonowania.
• Automatyczne przypomnienie dla obserwującego (Push po 7 dniach) Zamiast pozwalać, by oferta wisiała w zapomnieniu, system wysyła jednorazowe powiadomienie do osoby, która dodała serduszko: „Przedmiot, który obserwujesz, nadal jest dostępny – czy planujesz zakup?”. Jeśli brak reakcji w ciągu 7 dni – obserwacja automatycznie traci wagę w algorytmie.
• Rozdzielenie „Obserwacji prywatnej” od „Zapisania do koszyka” Obecnie algorytm wrzuca wszystko do jednego worka. Propozycja: obserwacje traktować czysto jako prywatną zakładkę klienta (bez wpływu na pozycjonowanie w dół), a do wskaźników trafności liczyć wyłącznie faktyczne dodania do koszyka i finalizacje zakupu.
• Wskaźnik „Jakości obserwacji” zamiast czystej liczby Zamiast karać za brak natychmiastowego zakupu, algorytm powinien premiować oferty, które generują realne wyświetlenia i zapytania do sprzedawcy. Jeśli klient kliknął serduszko, ale w ogóle nie wchodzi w ofertę, system nie ma prawa obniżać oceny sprzedającego.
Cześć wszystkim,
Podbijam temat, bo zależy mi na Waszej opinii z praktyki.
Opisałem wyżej dwa konkretne mechanizmy:
1. 14-dniowy bufor i automatyczny reset (wygaszanie wagi obserwacji, jeśli klient po prostu zapomniał o przedmiocie, by oferta nie spadała w trafności).
2. Rozdzielenie prywatnej „zakładki” klienta od wskaźników zakupowych oraz powiadomienie push po 7 dniach.
Jak to wygląda u Was? Też zauważacie spadek widoczności ofert, gdy zbierają się na nich „puste” serduszka bez szybkiej finalizacji?
Chętnie poznam też stanowisko Moderatorów – czy temat weryfikacji wpływu długoterminowych obserwacji na algorytm trafności był kiedykolwiek brany pod uwagę przy aktualizacjach systemu?
@Client:94532007 Twoje uwagi i sugestie przekazałam w dobre ręce 🙂
Dziękuję bardzo za odpowiedź i przekazanie tematu dalej!
Jeśli można, podrzucam jeszcze jeden, ostatni pomysł do kompletu dla zespołu:
Funkcja ręcznego usuwania pustych obserwacji w panelu sprzedawcy.
Skoro niedawno dodano bardzo wygodną opcję trwałego usuwania starych, sprzedanych ogłoszeń z listy, to dokładnie takie samo proste rozwiązanie sprawdziłoby się przy serduszkach:
• Możliwość kliknięcia przy liczniku obserwacji opcji: „Usuń / Wyczyść martwe obserwacje”.
• Sprzedawca sam zdejmuje z oferty balast zaniżający trafność, bez konieczności kasowania i wystawiania ogłoszenia od nowa.
Będę wdzięczny, jeśli ten drobny element również trafi do analizy w dziale rozwoju.
Pozdrawiam serdecznie!
@Client:94532007 Dopisałam tę sugestię 😉