淘寶商家要如何去利用千人千面的推薦流量?如何獲取呢?
老男孩的傷悲樓主|2020-09-11|11:46|發(fā)布在分類 / 店鋪管理|閱讀:8627
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比如,休閑T恤衫來講,它的價格,各類參數(shù),店鋪得分,寶貝收藏比,寶貝評分,保障計劃,標題分詞,關鍵詞,評價關鍵詞等凡是能被識別或者歸納出來的直觀特征,都屬于結構化信息通俗點解釋,每個寶貝身上都有一堆的結構化的標簽,用戶在瀏覽丶收藏丶購買寶貝的過程中,就會與這些寶貝發(fā)生關聯(lián),身上也被“烙”上了這些標簽恩,一樣的道理,標題丶創(chuàng)意標題丶寶貝描述的優(yōu)化上,大膽的學習借鑒標桿寶貝或者店鋪,因為標題分詞后,也是關鍵詞,這是不開車的各位店主,更要做好的環(huán)節(jié)而當推薦系統(tǒng)需要給出推薦結果時,淘寶就會拿“用戶身上的標簽集”與“寶貝身上的標簽集”進行比對,根據(jù)相似性,給出推薦結果在基于內容的推薦系統(tǒng)里,這些結構化信息就是一個個的定位標簽,共同鎖定了一個產品的具體方位在淘寶寶貝評價的上方(如上圖),都會有這么一個總結(當然只展示了一小部分)基于筆者的反復研究和驗證,淘寶應該使用了不只一種推薦算法,準確的說,至少包含三種,鑒于難免有些技術性解釋,就一個個拆開講了,今天只講第一個,基于內容的推薦(Content-Based Recommendation)但在推薦流量的思維里,主導思維的是合作性博弈,流量間相互抬轎子(這也是淘寶想看到的,有效的分配流量,避免馬太效應)當然,這里有一個非常重要的前提,即你已經挑選好了標桿對象,否則你死命在關鍵詞上跟住那些大家伙,是連湯水也喝不到的但對于推薦算法,以及如何圍繞著推薦算法進行優(yōu)化,我想大家應該也沒什么直觀的認識,接下來,就由我來給大家剖析一下
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