大家好！我相信丹
最近大家店铺的整体表现大多不令人满意，很多行业的大盘子都在下降，极少数的单一类别在大幅度促进后可以逆风上升，搜索也是我多年来重点研究的方向，规则每天都在变化，操作手法也在磨练，每个人都想要流量，但是流量池是固定的，谁能把握淘宝规则，谁能从百万雄师中出血(字数稍微长一点，请耐心阅读。也许会有收获)
的话，正文开始后
如果知道检索规则是由标签决定的话，标签是由于淘宝机制的千人千面机制的参与而显示排名的。那么淘宝为什么要执行千人千面呢？
淘宝实施千人千面原因:
淘宝从最初的销售量为王到现在的口碑为王的时代，正确推出了各用户的检索结果，购买了令人满意的商品。
现阶段检索多样化，内容展示精度。手淘系统开始进行重大调整，引进个性化检索，主要根据购买者的阅览习惯、购物习惯、消费能力进行正确的方向。直观地说，购买低价产品的顾客和购买高价产品的顾客在检索同一关键词时，检索结果不同。这有助于顾客更准确地寻找商品。淘宝千人千面实际上是展示适合搜索购买者的高单价产品，淘宝也是为了提高自己的平台形象和优质客户的高消费者体验。
首先理解原因，然后具体说明这个机制是怎样的。
千人千面如何运行？
第一步：买家进入淘宝。淘宝立即识别购买者的标签
第二步:根据购买者的标签找到类似的人
第三步:根据类似的人找到共同喜欢的宝物
第四步:在淘宝所有类似的宝物中，找到类似的样品库
这些宝物集会展示在该买家面前。相似度越高，排名越高。在统计学中，这比较。到此，一个千人千面的实现过程已经完成。
千人千面展示原理
了解千人千面的基本原理有助于我们后面优化人群标签。因为后面的内容是如何优化这个人群标签的？怎么做千人千面的流量？千人千面整个系统下如何获得更多流量？你怎么做人群？
千人千面有两个基本原理:
1、标签匹配原理
首先千人千面是标签匹配，买方标签与我们产品的标签相对应。购买者去搜索时，或者在其他千人千面的位置阅览时，系统会根据该购买者自身的特征标签推出适合他的宝物，推出的原理是你宝物自身的标签可以与购买者对应。例如，这个买家的特征是年龄、性别、职业、女性风格、女性服装风格、女性服装喜好、价格喜好、消费能力等，买家有很多标签。如果这个买家的标签和你匹配的这个宝物的标签可以匹配(例如，你的宝物适合某个年龄、某个性别、某个兴趣爱好、某个女性的风格等)，适应这个人群的宝物可以匹配，他在搜索的时候你有机会表现，相反，如果你的产品标签不适合买家的话，就很难表现出来。
2、逐渐减弱原理
在检索结果中，我们检索结束后去看综合排名，那是千人千面，千人千面越上位越重，后面千人千面越弱，越接近，大家可能看到的几乎一样。所以我们在研究的时候，千人千面都是研究前几页，不会再往后看了。
淘宝各种标签的形成
购买者标签的形成过程(购买者标签是如何形成的)
购买者在注册资料时有初始标签，但该标签非常弱。随着购买者在平台上发生一些行为，该标签转移到平台行为上，行为是真实的，购买者标签的最终形成取决于他的平台行为，该平台主要是淘宝天猫等淘宝系统平台。购买者的标签有阅览行为、收藏购买行为、成交行为、评价行为、网络行为等多种行为，可以生成标签。当然，也有性别、年龄、职业、身高、体重等特征。
整体上有行为标签和特征标签。特征标签包括静态特征和消费行为特征，行为标签包括类别行为和关键词行为。
最近购买者标签对搜索结果整体的影响很大，长期行为相对较弱，购买者标签也容易变化。
婴儿标签的形成过程
婴儿标签的形成过程分为婴儿特征和购买者行为两种。
刚开始陈列的时候，婴儿的基本特征有初始标签，婴儿所在的类别、价格属性等给这个婴儿创造了初始特征，但是随着购买者的行为，购买者自己的标签被打到这个婴儿上，这个婴儿有标签，所以最终谁买了你的产品，你的产品有什么样的标签
店铺标签
销售近30天的商品二级、三级类别。例如，如果我的店卖食品的话，这个时间刚过中秋节，我的礼券卖得很多的话，就会发现卖食品类的店铺被标记为卖礼券的店铺。这个时候，你的店铺标签混乱了。因此，不要盲目扩大自己的二级三级类别。越扩大越会影响店铺的标签。
账户标签
例如，你是淘宝用户，一个月都没有在淘宝买东西。这个时候，突然在淘宝上买了9张9包邮件，被定义为不是优质号码，将来千人千面推荐等级的产品活动等，无论什么等级的号码，一个月没买东西都被定义为初级。没关系，过一段时间再重新定义标签。
人群标签
顾名思义，是人群的共同特性。掌握人群标签等于掌握人群。仔细研究手机淘宝，在搜索关键词时，官方会很快找到类似的宝物推荐给你，正好是你喜欢的。因为官方不是随便推荐给你，而是根据你的标签来决定的。如果你经常搜索甜美的仙女裙，官方不推荐欧美风格，官方根据你的消费水平和你看到的客户单价相似的推荐，客户经常买特价、客户单价低的东西，他们搜索所需的东西不推荐客户单价高的东西
了解这些标签后，我们将讨论淘宝机制是如何推荐的
淘宝系统是如何推荐的
1、根据用户基础信息推荐
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2、根据用户行为数据推荐
如在电气商务场景下，常见用户行为包括搜索、阅览、咨询、购买、支付、收藏、评价、共享等，通过记录这些用户行为数据
①根据检索关键词推荐
新注册的购买者购物时，大部分数据都没有，怎么办？因为这个购买者除了具备基本的人群属性外，购物行为和购物喜好都是空的。是的，此时我们可以根据他搜索的关键词进行跟踪推荐，根据搜索相同关键词的其他用户最终达成的商品成交概率进行合理推荐。
例如汉服这种产品，风格上有唐制、宋制、明制等。搜索引擎分析了以前搜索汉服这个关键词的其他消费者，发现70%以上的消费者最终购买了宋制，宋制是高概率的成交风格。因此，这种类型的商品在这个新用户面前。
②根据阅览记录推荐
淘宝这个大型系统，在整个网站和app中的所有阅览记录的时间脉络，都有记录，可以完全判断什么时候看到什么样的商品，同时阅览行为的背后表示关注，用户对这个商品感兴趣
举个例子。每次搜索宝物，关闭淘宝，过一会儿再打开淘宝，就能看到以前在推测喜欢模块中看到的同类商品。
③基于购买记录的推荐
实际上是理解的。因为已经购买了，所以证明了对产品的认可，甚至对该店铺的认可，特别是在衣服、裤子、鞋子、零食等购买率高的商品中。如果你在这家商店买过，在搜索相关关键词时，这家商店符合要求的商品将优先展示(尤其是新陈列的商品)，方式是购买的商店。
举个例子，淘宝中收藏的店铺、阅览的店铺等，以个性化的方式优先推荐，并附上标签购买的店铺。在大多数类别中，这种最高级别的推荐非常明显。
千人千面，对搜索排名有什么影响？
在产品推荐页面上，千人千面筛选的各种产品，其广告效果非常好，如淘宝主页和各地推测等。
但在搜索页面上，千人千面只是权重的条件之一。有一个例子可以证明，也就是说，时，每个人都可以找到同样的宝物。只是排名不同而已。这表明千人千面，只有符合精品人群库的宝物。增加了排名的权重。这也可以说明为什么直通车没有重定向的功能。因为直通车是搜索。搜索是购买者指定的展示，千人千面，系统推荐的展示。千人千面，改变的是宝物的推荐逻辑。
怎么操作？自然流量来了吗？
一、强化标签
首先，标签的作用是匹配。必须符合用户的基础标签，通过行为标签加强消费者的方向性标签。
强化标签的范围是符合商品属性的范围，在强化用户标签的同时，通过个性化机制带入商品进行转换和成交，是用户标签给予商品标签的方法。
这里补充一点，标签的布局是扩大卖点，扩大产品属性，也就是说标题的目标语卖点符合用户标签产品的属性，在相对正确的用户标签中获得大量的转换和人气模型。
期间最好的是标题目标词(类目词、属性词)的人群标签和用户标签和商品标签越一致，代表进入商店的人群标签就越准确。
二、提高婴儿销售量和排名
搜索根据数据，依次选择认为好的优质店铺和婴儿，向购买者推荐最好的婴儿是搜索引擎的责任。一般搜索引擎选择最受购买者欢迎的商品是两个指标。
一是稳定排在行业前列的宝物。
二是短期销售额激增的宝物！
影响我们宝物排行榜的因素有很多，我们常说的关键词、DSR、销售额低、人气、旺盛的响应速度、评价等只是很多因素之一，我们不能知道影响宝物排行榜的因素，即使知道，也不能调整和优化所有因素，所以我们必须把握影响排行榜的重要因素
了解淘宝标签的影响机制后，看到自己的产品对症疗法，如果有什么不明白的东西请问。最近优化标签的案例我做了很多，在现在的大环境搜索急速下降的背景下，在优化产品标签和人群标签后，店铺的搜索也逆风变红，共同学习。大多数时候，当你遇到问题时，你不会解决问题。更多的是，你不知道如何分析问题，从而优化
①个性化的宝物展示:阅览、收藏、购买、购买的产品和店铺，在推广中体现人群的定位。
②这些数据可以通过商务参谋-流量分析-访问者分析来看。
③对平台来说，利益最大化，提高流量利用率，提高用户体验。
④对顾客来说:找到适合自己的产品，提高购买体验。
⑤产品满足购买者的购买力、消费能力、地区、年龄等人群的搜索需求。的双曲馀弦值。的双曲馀弦值。满足购买者的搜索需求后，你的产品有更高的权重。
我是言丹，今天在这里分析，希望大家的派友多交流学习
电器商人的道路漫长，日久见马行力，大家一起努力吧。你一定也可以
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