淘寶商家要如何去利用千人千面的推薦流量？如何獲取呢？

         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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