天猫今日取消宝贝销量显示了，刷们怎么看这个问题？全民刷的时代要结束了？
什么时候的事啊，我刚看了还有啊
我们也没了，哎，
我这边显示的还有啊
我这边还有的
360浏览器看不到销量的 其他浏览器可以
360可以看到啊，我用的就是360
360浏览器看不到销量的 其他浏览器可以
部分人可能是看不到& 在做试点了
管它显不显示销量 显示评价就行
有排名就行
我去。那权重根据什么来定
27号开始已经不显示了。
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天猫显示的月成交笔数和月销量有什么区别
我有更好的答案
成交笔数是买卖双方已经确认交易结束的订单数量，而月销量是截止今天30天内销售的单品数量，当然也包括后期退货退款的。
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来自团队：
你好：成交数和销量数是不一样的。成交数是已确认收货的订单数量；销量是下单付款了的订单数量；
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获取店铺宝贝数量的方法一和方法二说明
方法一：店铺宝贝数量是从店铺首页的销量排序获取的，数据准确（因为数据查询时间限制，只分析店铺销量前6000个宝贝，超过数量的宝贝将会被忽略）
方法二：从淘宝和天猫搜索中获取到店铺宝贝数量，该店铺的宝贝如果被淘宝降权，将不会在这个数据里面显示出来
数据准确性说明
销售金额：数据源自淘宝网官方网站，如果店铺使用了阶梯价格比较多，如0.5-4.8，店铺的月销售额建议增加20%，如果店铺经常采用促销搞VIP特价优化等，月销售额数据可以下调20%。
淘宝店铺销售产品查询分析
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更多精彩内容等着你店开到目前为止一个月零几天，现在每天的和销量都很稳定，销量大概是10笔左右，客单价是70多元。我们是因为家里有工厂，所以想开这个，看怎么样，之前开过C店，可是效益越来越不好，流量越来越少。&类目是厨房电器，卖的是全自动高温玉瓷养生壶。属于比较冷门的，可是竞争又很大（大部分销量已经被不多的几家所把持着）
现在每天的流量大概都是这样，转化率还可以，大概有7%左右，可是流量很少，导致销量也不够多
想请教下这个阶段该怎么提高流量？可以参加什么活动？第三方的活动怎么样？
这是12.1-12.17的销售情况
这个是11月的（11月开始营业的，刚开始的时候流量和销量都少得可怜，是到了中旬之后才慢慢有了流量和销量）
这个直通车的情况，开了大概有20来天，关键词的出价比较高，都在3.5元以上，可是排名一般都是20几名，有些甚至都了30几名，点击率普遍偏低，都是百分之零点几，这个问题该怎么解决呢？
有朋友和我说可以去刷点击率，这个方法可行吗？还是有其他更好的办法？
现在我们直通车的日限额是50元，比较少。
我们的店铺产品比较单一，是否有必要上架一些其他的商品？
希望问题能得到解决：
1.该如何提高流量？
2.这个阶段是否适合多参加第三方活动？
3.直通车点击率普遍偏低，出价偏高，排位靠后，是否可以通过刷点击率来解决这个问题？
谢谢各位！
情况比较复杂，多种原因
看看从其它地方倒入流量，不局限在内部，别人微信，微博等
同意上面那位的了解，站内没有资金优势，建议站外引流，站外seo优化，微博，微信公众平台，百度自然排名，360排名等等。淘宝客这个平台也可以多寻求合作，性价比不错。
你这样的情况还不如开C店
潮州的朋友，多交流哈！
加油，不错老板
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记录一次爬取淘宝/天猫评论数据的过程
11610位读者
笔者最近迷上了数据挖掘和机器学习，要做数据分析首先得有数据才行。对于我等平民来说，最廉价的获取数据的方法，应该是用爬虫在网络上爬取数据了。本文记录一下笔者爬取天猫某商品的全过程，淘宝上面的店铺也是类似的做法，不赘述。主要是分析页面以及用Python实现简单方便的抓取。笔者使用的工具如下Python 3——极其方便的编程语言。选择3.x的版本是因为3.x对中文处理更加友好。Pandas——Python的一个附加库，用于数据整理。IE 11——分析页面请求过程（其他类似的流量监控工具亦可）。剩下的还有requests,re，这些都是Python自带的库。实例页面（美的某热水器）：评论在哪里？ 要抓取评论数据，首先得找到评论究竟在哪里。打开上述网址，然后查看源代码，发现里面并没有评论内容！那么，评论数据究竟在哪里呢？原来天猫使用了ajax加密，它会从另外的页面中读取评论数据。这时候IE 11就发挥作用了（当然你也可以使用其他的流量监控工具），使用前，先打开上述网址，待页面打开后，清除一下IE 11的缓存、历史文件等，然后按F12，会出现如下界面
F12这时候点击绿色的三角形按钮，启动网络流量捕获（或者直接按F5），然后点击天猫页面中的“累计评价”：
捕获出现如下结果
捕获结果在URL下面出现很多网址，而评论数据正隐藏在其中！我们主要留意类型为“text/html”或者“application/json”的网址，经过测试发现，天猫的评论在下面这个网址之中http://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=&spuId=&sellerId=&order=3&currentPage=1&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&ua=166UW5TcyMNYQwiAiwVQX1EeUR5RH5Cd0xiNGI%3D%7CUm5Ockt1SHxBe0B0SXNOdCI%3D%7CU2xMHDJxPk82UjVOI1h2VngRd1snQSJEI107F2gFfgRlAmRKakQYeR9zFGoQPmg%2B%7CVGhXd1llXGJfa1ZsV2NeZFljVGlLdUt2TXFOc0tyT3pHe0Z6QHlXAQ%3D%3D%7CVWldfS0SMgo3FysUNBonHyMdNwI4HStHNkVrPWs%3D%7CVmhIGCIWNgsrFykQJAQ6DzQAIBwiGSICOAM2FioULxQ0DjEEUgQ%3D%7CV25OHjAePgA0DCwQKRYsDDgHPAdRBw%3D%3D%7CWGFBET8RMQ04ACAcJR0iAjYDNwtdCw%3D%3D%7CWWBAED5%2BKmIZcBZ6MUwxSmREfUl2VmpSbVR0SHVLcU4YTg%3D%3D%7CWmFBET9aIgwsECoKNxcrFysSL3kv%7CW2BAED5bIw0tESQEOBgkGCEfI3Uj%7CXGVFFTsVNQw2AiIeJxMoCDQIMwg9az0%3D%7CXWZGFjhdJQsrECgINhYqFiwRL3kv%7CXmdHFzkXNws3DS0RLxciAj4BPAY%2BaD4%3D%7CX2ZGFjgWNgo1ASEdIxsjAz8ANQE1YzU%3D%7CQHtbCyVAOBY2Aj4eIwM%2FAToONGI0%7CQXhYCCYIKBMqFzcLMwY%2FHyMdKRItey0%3D%7CQntbCyULKxQgGDgEPQg8HCAZIxoveS8%3D%7CQ3paCiQKKhYoFDQIMggwEC8SJh8idCI%3D%7CRH1dDSMNLRIrFTUJMw82FikWKxUueC4%3D%7CRX5eDiAOLhItEzMOLhIuFy4VKH4o%7CRn5eDiAOLn5GeEdnW2VeYjQUKQknCSkQKRIrFyN1Iw%3D%3D%7CR35Dfl5jQ3xcYFllRXtDeVlgQHxBYVV1QGBfZUV6QWFZeUZ%2FX2FBfl5hXX1AYEF9XXxDY0J8XGBbe0IU&isg=B2E8ACFC7C2F2CBA7DAA&_ksTS=9_1993&callback=jsonp1994是不是感觉长到晕了？不要紧，只需要稍加分析，就发现可以精简为以下部分http://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=&sellerId=&currentPage=1我们发现天猫还是很慷慨的，评论页面的地址是很有规律的（像京东就完全没规律了，随机生成。），其中itemId是商品id，sellerid是卖家id，currentPage是页面号。怎么爬取？ 费了一番周折，终于找到评论在哪里了，接下来是爬取，怎么爬取呢？首先分析一下页面规律。
页面格式我们发现页面数据是很规范的，事实上，它是一种被称为JSON的轻量级数据交换格式（大家可以搜索JSON），但它又不是通常的JSON，事实上，页面中的方括号[]里边的内容，才是一个正确的JSON规范文本。下面开始我们的爬取，我使用Python中的requests库进行抓取，在Python中依次输入：import requests as rq
url='http://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=&sellerId=&currentPage=1'
myweb = rq.get(url)现在该页面的内容已经保存在myweb变量中了，我们可以用myweb.text查看文本内容。接下来就是只保留方括号里边的部分，这需要用到正则表达式了，涉及到的模块有re。import re
myjson = re.findall('\"rateList\":(\[.*?\])\,\"tags\"',myweb.text)[0]呃，这句代码什么意思？懂Python的读者大概都能读懂它，不懂的话，请先阅读一下相关的正则表达式的教程。上面的意思是，在文本中查找下面标签"rateList":[...],"tags"找到后保留方括号及方括号里边的内容。为什么不直接以方括号为标签呢，而要多加几个字符？这是为了防止用户评论中出现方括号而导致抓取出错。现在抓取到了myjson，这是一个标准的JSON文本了，怎么读取JSON？也简单，直接用Pandas吧。这是Python中强大的数据分析工具，用它可以直接读取JSON。当然，如果仅仅是为了读取JSON，完全没必要用它，但是我们还要考虑把同一个商品的每个评论页的数据都合并成一个表，并进行预处理等，这时候Pandas就非常方便了。import pandas as pd
mytable = pd.read_json(myjson)现在mytable就是一个规范的Pandas的DataFrame了：
mytable1mytable2如果有两个表mytable1和mytable2需要合并，则只要pd.concat([mytable1, mytable2], ignore_index=True)等等。更多的操作请参考Pandas的教程。最后，要把评论保存为txt或者Excel（由于存在中文编码问题，保存为txt可能出错，因此不妨保存为Excel，Pandas也能够读取Excel文件）mytable.to_csv('mytable.txt')
mytable.to_excel('mytable.xls')
一点点结论 让我们看看一共用了几行代码？import requests as rq
import pandas as pd
url='http://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=&sellerId=&currentPage=1'
myweb = rq.get(url)
myjson = re.findall('\"rateList\":(\[.*?\])\,\"tags\"',myweb.text)[0]
mytable = pd.read_json(myjson)mytable.to_csv('mytable.txt')
mytable.to_excel('mytable.xls')
九行！十行不到，我们就完成了一个简单的爬虫程序，并且能够爬取到天猫上的数据了！是不是跃跃欲试了？当然，这只是一个简单的示例文件。要想实用，还要加入一些功能，比如找出评论共有多少页，逐页读取评论。另外，批量获取商品id也是要实现的。这些要靠大家自由发挥了，都不是困难的问题，本文只希望起到抛砖引玉的作用，为需要爬取数据的读者提供一个最简单的指引。其中最困难的问题，应该是大量采集之后，有可能被天猫本身的系统发现，然后要你输入验证码才能继续访问的情况，这就复杂得多了，解决的方案有使用代理、使用更大的采集时间间隔或者直接OCR系统识别验证码等等，笔者也没有很好的解决办法。
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