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一、流量与排名的关系

对于美团外卖商家来说，美团外卖平台上的流量，就相当于线下实体店的客流。

这三层用户人数逐渐减少，形成漏斗的形状。“下单”是这个漏斗的最终结果，曝光量是订单量的基础。

商家要想获得大量的订单，更多的收益，首先要让自己有足够多的“曝光”。而排名决定了曝光的机会，有好的排名才能有更多的流量。

二、影响排名的因素

经营因素：与商家的商品质量、配送服务、售前售后体验、商品定价、活动力度等因素相关，服务好、销量高、物美价廉的商家，排名自然高。

转化因素：与商家的用户访问购买率、下单转化率、复购率、配送因素有关。

场景因素：与商家主营品类有关，不同时段不同主营品类的商家排名上会有影响，如下午茶的商家在午餐时段的排名是会受到影响的。

用户因素：与当前用户习惯相关，不同用户看见的商家排名不同。

1.经营因素

①商家评价

排名系统会考量用户对商家的评价，包括用户打星、文字评论、图片评论，商家好评/差评程度的变化会影响商家排名。

重点：严重卫生差评对排名影响较大。

【对比案例】

商家A：月售=125，每月产生10条评价，其中有9条好评，1条差评。

商家B：月售=125，每月产生10条评价，其中有5条好评，5条差评。

解读：只考虑评价因素，排名A>B。

【对比案例】

商家A：月售=125，每月产生10条评价，其中多1条差评，商家排名可能下降。

商家B：月售=1250，每月产生100条评价，其中多1条差评，商家排名几乎不受影响。

解读：影响排名的是差评的比例。如果评价数很多，好评也很多，只是有极个别的差评，对于排名的影响不会特别大。

指导建议：

（1）严格把控菜品卫生、质量、份量；

（2）对不同材质的食品选用最合适的包装，给用户良好的用餐体验；

（3）关注同类商家的满意度，查漏补缺，不断改进自身质量；

（4）注重售后体验，快速处理售后问题，提升用户满意度。

②商家评价

反映的是用户对配送服务的满意程度。

用户最看重的是从下单到送达的等待时长，以及配送人员的专业程度。

【对比案例】

A：小丁的餐厅每天都会合理控制出餐速度，根据当前情况综合选用配送方式，高峰时期选择时效较有保证的快送、专送服务，闲时也有自己送餐的情况，平均送达时长35分钟，配送评分较好。

B：小王的餐厅出餐速度时快时慢，总觉得要从配送上节省成本，无论何时都只选择最便宜的配送方式，送达时长起伏较大，有的时候，配送评分相对较差。

解读：排名A>B，配送的平均时效有利于排名系统给予更高的分数。需要合理制定配送计划，同时也要保证自身的出餐速度。

指导建议：

配送不仅仅是配送员的事情，需要商户和配送联动，达到最好的体验。

（1）缩短高峰期的出餐时间；

（2）选择适合的配送方式。商家可以自行配送，也可以选择平台提供的快送、专送等服务，建议在选择的时候综合考虑各种配送方式的满意度。

③销售情况

排名使用的销量&销售额因素，比客户端展示的月售数据更加丰富，不能直接用客户端展示的月售数据来推断排名高低。

重点：距离现在越近的日期权重越大，以销售额因素为例，单日销售额逐渐提高的商家，比销售额持平或者逐渐降低的商家更有优势。

【对比案例】

商家A：前端展示月售1000单，由于最近歇业，近7天销售100单。

商家B：前端展示月售850单，最近积极参与活动，近7天销售300单。

解读：销量得分上，排名B>A。

指导建议

对于排名来说，不必过于纠结客户端上展示的月售数据，需要做好：

（1）近期一段时间的销售情况；

（2）多参与平台活动，如优惠专区、发放商家券等。

④营业时长

有效营业时间过短一般会影响销量，休息中的店铺会下沉到列表底部，基本没有曝光。

重点：营业时长关系到的是曝光带来的销售额，单纯的店铺在线，却没有交易情况没有意义

【负面案例】

A：商家小王今天实际已经不能提供商品外卖服务，但是为了保持较长的营业时间，保持上线状态，下架所有菜品。

B：商家小李实际已经不能提供商品外卖服务，但是为了保持较长的营业时间，下架大量菜品，保留了餐盒购买的菜品，售价为999元。

C：商家小周准备外出休息2天，但是担心店铺休息后影响到自己的排名，将所有菜品设置为0元，将起送价设置到5元，保持营业状态。

解读：以上几种操作都是为了追求营业时长，以为自己钻了空子，但是实际对排名没有任何意义。排名系统会实时检测商家和商品状态，包括但不限于上面几种情况都会受排名惩罚。

指导建议

（1）根据自身的经营能力合理制定经营时间，真实选择上线、下线；

（2）单纯提高营业时长而商品不可售造成无单量，反而会影响转化率，只会起到反作用；

（3）特殊原因歇业，可通过商家中心申请歇业保护，申请通过后，保护期间排名几乎不受歇业影响。

⑤活动力度

我们鼓励商家积极参与和设置各种让利活动，给用户带来真正的优惠。我们根据商户的活动力度在排名上会有一定的扶持。

重点：衡量一个优惠活动的力度，并不是看名义上的折扣，而是要看用户实际能够享受到的情况。

指导建议

排名系统发展至今，已经足够具备实时识别商家各项经营属性的能力，能够实时判断出商家在价格、活动等方面上是否存在异常，合理的将活动作为菜品推广、打造口碑的工具，真实让利用户，平台才会做出扶持和鼓励。

⑥异常订单

非顾客原因的拒单、超时未接单、订单配送延迟用户取消订单都算做异常订单。

排名打分系统也会考虑商家异常订单的情况。

指导建议

（1）减少营业时间拒单情况的发生；

（2）减少超时未接单的情况。

2.转化因素

①访问转化率

访问转化率的概念是在相同数量用户的情况下，进入不同店铺的比例。用于衡量店铺是否足够吸引用户点击进入店铺详情。

访问转化率越高，排名打分系统会给予更高的分数。

【对比案例】

指导建议

用户在列表中能够获得的商家信息直接影响了用户是否愿意访问。

可以从以下几方面改善：

（1）选用精美的商家头图，增加吸引力。如果使用菜品图片，需要比较精美且可以代表商家主营业务的图片；

（2）长期提供优质服务积累较好的评分，品类信息填写准确；

（3）起送价、配送费、人均消费、各类活动也是用户第一眼关注的内容，判断这个店铺的价格水平，建议设置多档位的活动；

（4）点评的高分、明星到访等特色对用户的吸引有促进作用。

②下单转化率

下单转化率的概念是当用户进入到店铺后，最后能够下单的比例。用于衡量商家售卖商品对用户是否足够具有吸引力。

下单转化率越高，排名打分系统会给予更高的分数。

【对比案例】

指导建议

用户进入店铺后，店铺的组织结构（类似菜单）、菜品图片、定价、商家的信息这些都尤为重要，影响着下单转化。

可以从以下几方面改善：

（1）提升菜品的丰富度，优化菜品组织方式清晰度，帮助用户快速找到他喜欢的菜品；

（2）提升菜品图片的质量，高质量的菜品图片，有助于调动用户的食欲，切勿省事随手拍；

（3）菜品定价对于同类菜品要相对合理，虚高价格或者过分低廉的价格都不适合用户选购；

（4）真实上传店铺门店相关的信息，包括但不限于安全档案、店铺门面、堂食大厅、厨房等。越来越多的用户关注食品安全和卫生，有真实图片资料的商家转化率更高。

③复购率

复购指的是同一用户反复在同一家店铺下单，复购率越高意味着更多的用户坚持选择这家店铺，也反应了商家品质较好。

复购率越高，排名打分也会给予更高的分数。

【对比案例】

指导建议

商家应该培养回头客，让更多的用户喜欢、信赖自己，这并非是一个短期、快速的过程，而是一个持续、长久的过程。

可以从以下几方面改善：

（1）坚持保证菜品质量、份量、口味的稳定性；

（2）保证出餐速度、配送的速度；

（3）及时处理用户问题，定时查看用户的评价，听取意见建议；

（4）多参与发放商家券等活动吸引老客户重复购买。

④配送相关

起送价、配送费、配送速度等都是和配送相关的内容，之前也反复提及会影响排名。从商家角度来看，影响这些的主要因素是配送范围、以及配送方式的选择。

重点：过高的起送价、配送费、过慢的配送速度都会影响排名，需要设置合理。

指导建议

单一追求配送范围来提升曝光是没有意义的。较高的起送价、配送费也会影响转化，在排名上也会有相关的打压。

（1）根据自己实际经营能力去设置配送范围；

（2）各个配送范围内的起送价、配送费不应差异过大。

3.场景因素

主营品类

对于外卖业务来说，全天可以分为早餐、午餐、下午茶、晚餐、夜宵五个主要的场景时段，用户在不同时段的需求有明显差异，主要体现在品类上。需求越强的品类，转化率越高。

因此，在某个时间，主营品类与这个时段匹配程度更高的商家，排名会相对靠前。

重点：设置一个受众更广的品类，可以在全天获得更多的曝光，是非常错误的观念，不仅不能提升排名，还会起到负向效果。

【负面案例】

奶茶店小张目前经营的外卖店铺主营奶茶，主要在下午时段有订单量，小张认为把主营品类设为正餐就可以在全天都获得曝光。不料排名越来越低，也不被收入下午茶频道。

解读：由于小张实际经营的菜品，在正餐时段并不能满足用户需求，导致转化率很低，反而会拉低自己的全天排名，影响曝光；

而且，小张由于不是甜品品类的商家，在下午茶时段也无法在附近商家列表里获得高排名，同时也失去了收录到下午茶频道的机会，得不偿失。

指导建议

准确设定商家自己的主营品类。

在强需求时段内、在特定的频道里，利用好高转化率的曝光机会。

4.用户因素

千人千面

美团外卖平台经过5年多的高速发展，商家列表排序系统不断完善，已经实现了千人千面的个性化排序，每个用户看到的顺序都不尽相同。

我们会根据每个用户在品类、品牌、口味、品质、价格等方面的偏好，把与他匹配度最高的商家，排名相对提前，帮助用户最便捷地选择、下单。

【排名案例】

A、用户小明常点某川菜商家A，该川菜商家在用户的首页列表中排名就会相对靠前，并且可以从小明手机里发现，还有不少优质的川菜商家也相对靠前。但是对于一个从不吃川菜的小丽，川菜商家A的排名就会低很多，取而代之的是一些小丽喜欢吃的口味的商家。

解读：以上其实是千人前面排序的典型案例，同样的商家同一地点在不同用户的展示列表中，位置也是不尽相同。

B、 长期以来，小明的订单均价大概在45块左右，与小明消费水平接近的商家往往能排序靠前。

解读：排名系统本着把最适合用户的商家最高效的展示到用户面前，不仅仅会考虑口味因素，用户的消费能力也会尽可能的考虑。

C、小明给过差评的商家，排名会相对靠后。

解读：无论是差评商家、还是差评菜品，都会对商家有影响，用户差评后，对于这个用户该商家会在排序上立刻靠后，但是对其他喜欢该商家的用户来说，可能没有影响。不过当商家差评比例不断提升后，可能所有的用户，看到该商家都会在相对排名靠后的排名了。

指导建议

在千人前面的排序当中，用户个人的行为动作会对排序产生比较大影响，让更多的用户访问、浏览、下单、收藏店铺，一定程度上提升店铺的曝光。

（1）发展和维护自己的回头顾客，形成良好的口碑及评价；

（2）深耕自己擅长的菜系，不断优化提升菜品口味和质量；

（3）注重新客的培养，店铺中尽可能覆盖多层次的用户需求，经济实惠、高价高品等等。

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