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淘宝千人千面规则是什么？如何玩转千人千面？

生活经验知识分享

现在淘宝基本上都是在精准推送，这样就能让大家找到合适的产品，也能让卖家得到精准的客户，真的是一举两得，但是很多人在运用的时候并不知道规则，下面就来详细介绍下这个千人千面的规则，来看看吧!
一、千人千面是怎么运行的?
第一步:买家进入淘宝 。淘宝立即识别买家的标签;
第二步:根据该买家的标签儿找到相似人群;
第三步:根据相似人群找到他们共同喜欢的宝贝;
第四步:在淘宝所有同类型的宝贝中，找到与样品库相似的宝贝 。形成宝贝合集 。
这些宝贝合集会展示在该买家的面前 。相似度越高，排名越靠前 。在统计学当中这叫做范本对比 。到此，一个千人千面的实现过程就完成了 。
二、千人千面只是改变了产品的展现方式 。
1.与以往的方式相比，它改变了什么 ?
方式1：销量权重排序:表达为实力垄断，等于扼杀市场活力 。
方式2：下架时间排序:表达为平均分配，等于不鼓励创新 。
方式3：千人千面排序:表达为同质化产品强者恒强，鼓励付费推广个性化产品迅速崛起，鼓励创新 。
2.什么是标签?
A：所谓的标签就是指特征属性的集合 。我们需要特别关注的标签有3块：用户标签、店铺标签、商品标签 。
店铺标签
可简单理解为某店铺所有产品标签的综合，通常取决于店铺的主营类目 。主营类目占比90%，这应该是目前淘宝更看好的店铺(这与基本采取大量铺货的店群模式有些格格不入) 。
换言之，当店铺定位混乱，即主营类目不明确的时候，店铺的标签属性就被削弱 。在计算权重的时候是要吃亏的 。
商品标签
商品标签大约就是符合店铺标签下的一个再定位 。
这其中应该包括很多具体属性，譬如：性别、年龄段位、消费层级、风格、客单价以及产品相关属性 。商品标题，当然也是标签养成因素之一 。
系统根据基本的产品标签，定向推送给拥有该标签喜好的消费者 。比如你的产品是毛呢大衣，商品定位的消费者是18~24岁女士，消费层级是白领，风格韩版，客单价是100~200元区间，产品属性是甜美简约……那么，标签匹配度高的用户，在搜索相关商品时，就会优先获得展示 。
用户标签
【淘宝千人千面规则是什么？如何玩转千人千面？】用户标签相对复杂，可分为基础标签和行为标签(人是善变的) 。平台会采集一个消费者基础信息，如会员等级、购买力、地域等等(互联网没有隐私……)这些便是基础标签 。
而通过浏览深度、关注度、加购、下单某商品的历史记录等等，涉及买家的行为，便是行为标签 。
当然，行为标签为不停修正，甚至改变基础标签 。比如某女白领在近半个月内经常浏览奢侈品，那么系统修正她原来“消费力一般”的基础标签…..那么，结合行为标签和基础标签就是所谓的用户标签 。
3.那么如何处理呢?
首先，标签的作用就是进行匹配 。你要符合用户的基础标签，通过行为标签去定向强化消费者的定向标签 。
强化标签的范围就是符合商品属性的一个范围，在用户的标签获得强化的同时通过个性化机制带入商品进行转化和成交，即是用户标签对于商品标签的一个赋予方式 。
这里补充一点，标签的布局是卖点放大，产品属性的放大，也就是标题的目标词卖点符合用户标签产品的属性，在相对的精准用户标签获得大量的转化和人气模型 。
期间最优的就是标题目标词(类目词+属性词)的人群标签和用户标签及商品标签越吻合代表着进店的人群标签越精准 。
4.千人千面，对搜索排序有什么影响?
A：在产品推荐页，千人千面所筛选出来的各种产品，其广告效果非常好 。如淘宝首页和各个地方的猜你喜欢等 。
但是在搜索页面，千人千面只是权重的条件之一 。有一个例子可以佐证，就是刷单的时候，每一个刷手都可以找到同样的宝贝 。只是排名不同 。这说明千人千面，只是把符合精品人群库的宝贝 。增加了排序权重 。这也可以说明为什么直通车没有人群重定向这个功能而钻展有 。就因为直通车是搜索 。搜索是买家指定展示，千人千面，是系统推荐展示 。
千人千面，改变的是宝贝的推荐逻辑 。
PC时代的推荐逻辑：以销量为主要权重 。以下架时间保证公平(平均) 。
移动时代的推荐逻辑：创新优先、优者恒强 。
5.怎样打造店铺人群标签呢?
A：首先，我们要知道店铺人群标签的定义，知道什么是买家标签、产品标签、店铺标签 。
影响权重的三大类标签：买家标签、产品标签、店铺标签 。
第一大类标签是买家标签，它分为2个小类：自身标签和行为标签 。
买家自身标签的特定属性是：性别、年龄、地域、星座、淘宝帐号等级、淘宝信誉等 。
买家的行为订单属性分析：产品客单价、类目的偏好、风格喜好、购物频次、购物渠道等 。
买家最近搜索的、浏览、收藏加购、购买记录等 。
例如：买家在买一件T恤，带着目的性的，这一类买家购买意图很强 。喜欢浏览59-89的宝贝，简约有质感的，逛一逛在这个价格段的店铺，因为个人的喜好和要求不同，可能需要不太贵，看着感觉舒服就行 。这个就是客单价偏好和属性偏好 。

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