搞懂天貓推介算法，不愁店鋪沒流量

隨著算法技能的發(fā)展，各大渠道對用戶引薦的算法是越來越精準(zhǔn)了，咱們商家最關(guān)懷的是自己的產(chǎn)品怎樣才能被算法引薦給用戶呢？

這兒我將從引薦算法的邏輯與運用為咱們解開疑問。

引薦算法邏輯 這兒咱們拋開專業(yè)、繁瑣的技能與公式來介紹三種各渠道常用的、通俗易懂的、經(jīng)典的根底引薦算法。

（此次咱們介紹的算法案例與邏輯并不能等同于了解是天貓渠道的算法，各渠道的算法差異與難度遠比根底算法復(fù)雜），本篇是為了幫助咱們了解算法流量競賽的根底規(guī)則，取得提高贏利的一把密鑰。

1、特征聯(lián)系引薦 這種引薦算法的邏輯是對用戶先做一個特征聯(lián)系畫像，再去匹配有此特征聯(lián)系畫像的產(chǎn)品。

也便是經(jīng)過用戶的特征聯(lián)系作為牽線，相互匹配。

1）用戶特征聯(lián)系畫像： 為了讓咱們能更具象的了解，下面會用根底的矩陣方法來介紹下這種算法的邏輯。

用戶對產(chǎn)品了解的特征聯(lián)系做出分類，如“英倫、古典、簡易、朋克、中性……等等”其實能夠劃分出非常多的特征聯(lián)系，這兒只羅列5類，方便咱們簡化后邊的矩陣核算。

一個用戶對產(chǎn)品的特征聯(lián)系偏好程度是不同的，能夠用數(shù)字趨近1代表很喜歡，趨近0代表不喜歡。

咱們假定選擇3個用戶“唐僧、八戒、悟空”，用矩陣的形式表達3個用戶對產(chǎn)品特征聯(lián)系的畫像。

用戶——特征聯(lián)系矩陣： 2）產(chǎn)品特征聯(lián)系畫像： 咱們對已劃分出的特征聯(lián)系，對產(chǎn)品庫中不同的產(chǎn)品做特征聯(lián)系的畫像，這兒咱們只羅列5個產(chǎn)品，下面咱們用矩陣的形式表達。

產(chǎn)品——特征聯(lián)系矩陣： 3）用戶與產(chǎn)品的引薦匹配： 用戶要與產(chǎn)品庫中產(chǎn)品做特征聯(lián)系匹配核算，哪個產(chǎn)品的匹配值最大闡明兩者特征聯(lián)系最附近，那么就引薦值最大的這個產(chǎn)品給到用戶。

例如用戶“唐僧”與“產(chǎn)品A”的匹配核算，相同特征聯(lián)系數(shù)值相乘再求和：0.6*0.2+0.9*0.5+0.1*0.4+0.1*0.9+0.1*0.1=0.71 用戶“唐僧”對5個產(chǎn)品特征聯(lián)系匹配核算結(jié)果為產(chǎn)品D值最大，闡明兩者特征聯(lián)系最附近，因而就會給用戶引薦產(chǎn)品D： 同理用戶“八戒”“悟空”都需求對庫中5個產(chǎn)品做匹配核算，依據(jù)核算結(jié)果你是否知道該怎樣給八戒和悟空引薦產(chǎn)品呢？

這個特征聯(lián)系值是怎樣量化給定的呢？

特征聯(lián)系值能夠經(jīng)過用戶的行為數(shù)據(jù)來做核算，（如：直接購買=5, 產(chǎn)品加購=4, 產(chǎn)品保藏=3, 回訪=2, 訪問深度=1, 停留時間=-1, 直接跳失=-5），怎樣詳細核算特征聯(lián)系的分值，這兒就不在深講，中心是了解特征聯(lián)系引薦算法的邏輯。

2、類似用戶引薦 這種引薦算法的邏輯是以用戶的行為數(shù)據(jù)，找到類似的用戶，經(jīng)過類似人群喜愛的產(chǎn)品來為用戶引薦。

算法主要是“多維空間中方針用戶與用戶群向量夾角的余弦（余弦類似度）”。

為了能具象了解，假定現(xiàn)在有三個產(chǎn)品“產(chǎn)品A、產(chǎn)品B、產(chǎn)品C”，咱們把三個產(chǎn)品看成三個維度x軸、y軸、z軸。

當(dāng)用戶對產(chǎn)品發(fā)生行為就能夠在三個維度軸做量化（比如：直接購買=5, 產(chǎn)品加購=4, 產(chǎn)品保藏=3, 回訪=2, 訪問深度=1, 停留時間=-1, 直接跳失=-5），這樣就能夠經(jīng)過用戶行為數(shù)據(jù)在這個三維空間里表達出一個向量，而這個向量就能夠代表用戶的喜愛。

以上咱們了解了三個產(chǎn)品（三維空間）經(jīng)過向量來表達用戶的喜愛，那么在N多產(chǎn)品的多維空間下，當(dāng)不同用戶對不同產(chǎn)品發(fā)生了行為，會發(fā)生不同用戶的向量表達，依據(jù)余弦公示，夾角余弦 = 向量點積/ (向量長度的叉積)，找到要引薦的方針用戶與之向量夾角最小的用戶。

夾角越小闡明喜愛越接近，反之表示兩個人喜愛很大不同。

找到要引薦的方針用戶與之向量夾角最小的用戶，那么當(dāng)這個用戶購買或偏好了某個產(chǎn)品，天然就能夠為方針用戶引薦相同的產(chǎn)品了。

3、已購產(chǎn)品引薦 這種引薦算法的邏輯是以方針用戶對某個產(chǎn)品發(fā)生的行為偏好為基準(zhǔn)，找到這個產(chǎn)品用戶群行為關(guān)聯(lián)度最大的其它產(chǎn)品，引薦給方針用戶。

簡略的了解便是和你買了相同的產(chǎn)品的人，大多數(shù)人又買了什么就給你引薦什么。

仍然假定有三個產(chǎn)品“產(chǎn)品A、產(chǎn)品B、產(chǎn)品C”，四個用戶“唐僧、八戒、悟凈、悟空”，其中唐僧、八戒、悟凈都對產(chǎn)品發(fā)生了行為，而悟空只對產(chǎn)品A做了行為，那么怎樣給悟空做產(chǎn)品引薦呢？

下面用矩陣的形式來闡明： 這兒用戶的行為量化仍然能夠了解為：直接購買=5, 產(chǎn)品加購=4, 產(chǎn)品保藏=3, 回訪=2, 訪問深度=1, 停留時間=-1, 直接跳失=-5 確認了方針用戶“悟空”對“產(chǎn)品A”行為值，核算出唐僧、八戒、悟凈用戶產(chǎn)品A與產(chǎn)品B的偏好（A-B），產(chǎn)品A與產(chǎn)品C的偏好(A-C)，算出產(chǎn)品A、產(chǎn)品B偏好均值，再核算方針用戶產(chǎn)品A與產(chǎn)品B、產(chǎn)品C的均值偏好，值越大反映出人群用戶對兩個產(chǎn)品認為關(guān)聯(lián)度相對越強，因而最終會引薦悟空產(chǎn)品C。

引薦算法使用 經(jīng)過對以上三種算法的邏輯簡述，咱們能夠發(fā)現(xiàn)引薦算法處理的本質(zhì)問題便是在鏈接用戶的需求和想要。

而算法怎樣界說這個用戶是否需求和想要這個產(chǎn)品，會依據(jù)這個用戶過往的用戶行為，經(jīng)過行為畫像將用戶歸類到有類似畫像的人群。

類似人群對產(chǎn)品的偏好反應(yīng)來判斷這個用戶的需求和想要。

針對引薦算法邏輯的本質(zhì)咱們是否需求更中心重視這三個點。

1、聚焦畫像人群 許多店肆覺的不論是不是自己的人群，是流量都想要去競賽，關(guān)于大多數(shù)品牌和競品都是有特定的畫像人群的，假如你沒有認真去剖析自己的人群畫像，或許只知道簡略的人群畫像，而盲目去競賽流量，導(dǎo)致自己店肆數(shù)據(jù)拉低，如加購率、保藏率、停留時間、點評、轉(zhuǎn)化等。

那么引薦算法在給某個用戶匹配產(chǎn)品時，假如這個用戶在渠道的畫像很明晰，你的店肆行為數(shù)據(jù)的反應(yīng)就很難和有清晰畫像人群的店肆去競賽，因而店肆前期要主張深入剖析店肆人群特征，流量的精準(zhǔn)，回報率也相對會提高。

2、發(fā)掘人群愛好 在引流時，任何能對用戶發(fā)生偏好的潛在元素，主張都應(yīng)該認真把控。

鉆展和直通車經(jīng)過更改標(biāo)題，和不同的構(gòu)思，都會對轉(zhuǎn)化率、點擊率有所改變。

不同的元素都會帶有人群偏好，而你想要什么樣的人群，更應(yīng)該深入發(fā)掘你的人群愛好點。

3、貨品體系組建 許多店肆年年在都在打爆款，卻不能持續(xù)發(fā)展。

主張經(jīng)過競品深入人群畫像，針對人群畫像做出更契合人群畫像的關(guān)聯(lián)產(chǎn)品。

這兒所說的人群畫像，不單單是年紀(jì)，消費層級，地域、職業(yè)等，能夠更深入產(chǎn)品元素特征來做人群畫像，怎樣去組建貨品體系，三種邏輯算法其實每一個都是一種方法，能夠在回過頭再細心看下三種算法的邏輯是怎樣發(fā)掘貨品的。

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