淘宝|深度解析淘宝商品展示的底层逻辑，以及如何快速打上精准人群标签搜索引擎|宝贝

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大家都知道淘宝现在的搜索以及商品推送展示的底层逻辑就是千人千面，也就是说平台利用自己的算法尽可能的把客户想要的商品展现给客户用，减少客户的选择时间，提升购买转化率。那这这种情况下，谁能掌握并且利用好千人千面的原理和机制，就能让自己的商品展现给最匹配的客户，出单的可能性自然就会大大的增加。所以今天我就针对千人千面这方面的问题，来给大家做一期详细的解析。
一、千人千面在搜索中到底有什么作用？
我们先了解一下关于搜索这方面，大家先想一想平台搜索引擎会优先推荐什么样的商品给消费者呢？那一定是最有可能购买的商品了，因为没有人希望看到一堆自己不想买甚至说不喜欢的东西，所以当一个买家搜索一个商品关键词的时候，买家的标签如果和商品的标签匹配度高，那么这个商品就会优先的被该买家看到。如果具备此类标签的很多买家都在你的店铺产生了一定的行为，这个行为不一定非得是购买，比如说浏览、收藏、加购等都可以，而推荐分为以下三种情况：
（1）基于搜索关键词来进行推荐
这个是最常用的，当一个用户在平台刚注册的时候，这个时候除了静态的属性数据，其他的行为数据都是空的。这个时候平台就会根据他搜索的关键词来进行跟踪的推荐，根据搜索同样关键词的其他用户，最后成交商品的概率来进行合理的推荐。举个例子，比如说连衣裙这个商品在风格上面有韩版、欧美、田园、学生、波西米亚风格等等。搜索引擎通过分析以后发现之前搜索连衣裙这个关键词的其他客户百分之六十以上最终都购买了韩版风格的连衣裙。那么搜索引擎认为韩版连衣裙就是一个成交概率比较高的连衣裙的品类，所以呢当新用户搜索的时候，默认的就会把韩版连衣裙大量的展示在新的用户的面前。虽然说这种做法未必成交率一定高，但是却是最保险概率最高的一种方法。
（2）基于浏览的记录来进行推荐
对于淘宝来说，用户在整个网站或者app中所有的浏览记录它都是有记录的，完全能够做到准确的知道你在什么时候浏览了什么样的商品。而对于正常用户来说，浏览行为的背后代表着对此类商品的关注，说白了就是说这个用户对这个商品感兴趣，只有感兴趣才会去浏览，才会去关注。那么平台完全可以根据这一类商品的相似度来进行关联，推荐用户所有浏览的行为都是商品推荐的一个重要的依据。举个例子，每次当你搜索并且浏览完一些商品的时候，你把淘宝关闭掉。过一段时间你再打开淘宝，你就可以看到在猜你喜欢这个模块里面出现的都是你之前浏览过的同类的商品，这就是基于你的浏览记录来给你进行推荐的一个具体的应用场景。
（3）基于购买记录的推荐
这个其实很好理解，但是现实的方式我觉得是比较鸡肋的，站在平台的角度，因为你已经购买过该商品，所以证明了你对这个商品的认可，甚至是对这个店铺的认可。尤其是在一些比如说衣服、食品、化妆品、宠物用品等复购率较高的商品当中，如果你在这个店铺里面买过，那么你在搜索相关关键词的时候，这个店铺符合要求的商品就会被优先展示。特别是新上架的商品，就是通过打标购买过的店铺给这些商品来进行优先的展示，那这个是买家卖家都能够接受的，但是当你买过某件商品以后，在手淘推荐或者已购买的商品页面也会出现和你刚才购买的商品一样或者差不多的商品。这就是我觉得鸡肋的地方，别人刚刚买了一件，难不成同样的东西你要让买家再买一次吗？