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1.成千上万的人是怎么工作的？

第一步：买家进入淘宝。淘宝立即识别买家标签；

第二步，根据买家的标签找到相似的人；

第三步：根据相似的人找到自己喜欢的宝宝；

第四步：在淘宝所有同类型的宝贝中，找到与样本库相似的宝贝。形成珍藏。

这些珍藏将在买家面前展示。相似度越高，排名越高。在统计学中，这叫做模板比较。至此，千人千面的实现过程完成。

第二，成千上万的人只是改变了产品的展示方式。

1.和之前的方式相比有什么变化？

模式一：销售权重排名：表示垄断实力，相当于扼杀市场活力。

模式2:表示为平均分布，表示不鼓励创新。

模式三：按千人千面排序，表达同质化产品越来越强，鼓励付费推广创新的个性化产品快速崛起。

2.什么是标签？

答：标签是指特征属性的集合。我们需要特别注意三个标签：用户标签、店铺标签和商品标签。

商店标签

可以简单理解为一家店内所有产品标签的综合，通常取决于该店的主品类。主品类占90%，应该是淘宝目前比较有前景的店(与基本采用大量商品配送的店群模式有些格格不入)。

换句话说，当店铺定位混乱，即主品类不清时，店铺的标签属性就会被削弱。计算重量的时候会吃亏。

商品标签

商品标签是关于商店标签下的重新定位。

这应该包括很多具体属性，比如性别、年龄位置、消费水平、风格、客户单价、产品相关属性等。商品名称当然是发展标签的因素之一。

系统根据基本的产品标签，推给有标签偏好的消费者。比如你的产品是羊毛大衣，产品定位的消费者是18~24岁的女士，消费水平是白领，款式是韩版，客户单价100~200元，产品属性甜美简约.然后标签匹配度高的用户在搜索相关产品时会被优先考虑。

用户标号

用户标签比较复杂，分为基本标签和行为标签(人是善变的)。该平台将收集消费者的基本信息，如会员级别、购买力、地区等。(互联网没有隐私……)，这是基本标签。

通过浏览深度、关注度、追加购买、下单某商品的历史记录等。涉及买方的行为就是行为标签。

当然，行为标签就是不断修改甚至改变基本标签。例如，无名氏的白领在过去的半个月里经常浏览，所以系统纠正了她比较初的“平均消费能力”的基本标签.那么，结合行为标签和基本标签就是所谓的用户标签。

3.怎么处理？

首先，标签的作用是匹配。你要符合用户的基本标签，通过行为标签强化消费者的方向性标签。

增强标签的范围是符合商品属性的范围。当用户标签被增强后，通过个性化机制，即一种将用户标签赋予商品标签的方式，带入商品进行转换和交易。

这里补充一点，标签的布局是为了放大卖点和产品属性，即标题目标词的卖点符合用户标签产品的属性，在相对准确的用户标签中获得大量的转换和流行度模型。

期间比较好的是标题目标词(类目词属性词)的人群标签与用户标签、商品标签更加一致，意味着进店人群标签更加准确。

4.上千人对搜索排名有什么影响？

答：在产品推荐页面，上千人筛选的各种产品广告效果都很好。比如淘宝的首页和各地喜欢的猜测等等。

但在搜索页面，千人千面只是权重的条件之一。有一个例子可以证明，就是刷一把刷子的时候，每一只刷手都能找到一样的宝。只是排名不同。这说明千人千面，只是把宝藏放在符合精品人群库。分拣重量增加。这也可以解释为什么直通车不具备人群重定向功能。就因为直通车是搜索。搜索是买家指定展示，上千人，系统推荐展示。

成千上万的人改变了宝贝的推荐逻辑。

pc时代的推荐逻辑：销量是主要权重。下面的帧时间保证是公平的(平均)。

推荐移动时代的逻辑：创新第一，比较好永远强。

5.如何创建店铺人群标签？

答：首先我们需要了解店铺人群标签的定义，什么是买家标签、产品标签、店铺标签。

影响重量的标签有三类：买家标签、产品标签和店铺标签。

第一类标签是购买者标签，可以分为两个子类别：自我标签和行为标签。

买家自己标签的具体属性有：性别、年龄、地域、星座、淘宝账号级别、淘宝信誉等。

买家行为订单属性分析：客户单价、品类偏好、风格偏好、购物频率、购物渠道等。

买家比较近的搜索、浏览、收藏和购买记录等。

比如买家买的是有目的的t恤，这类买家购买意愿强烈。喜欢浏览简单有质感的59-89宝贝，逛逛这个价位段的店铺。因为个人喜好和要求不同，可能不会太贵，看着舒服就好。这就是客户单价偏好和属性偏好。

品类分析：比如我发布女鞋，你必须准确选择品类才能得到准确的流量。

人群性别：我们可以知道女性占比很大，所以后面的页面一直偏向女性。

人群职业：主要是职场女性。

支付金额：比较近30天的支付金额主要是2959。

年龄分布：只要25-30岁，我们就可以根据这个信息制定营销计划。

地理分布：以一线城市为主，省份以广东、江苏、浙江为主。北京。只要有城市：广州、深圳、杭州、上海、北京等一线城市。那么我们放进去的直通车和钻展效果就很明显了。

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