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“數(shù)字只是目的，但了解數(shù)字背后的人心是最好的手段�！� 從2003年到現(xiàn)在，淘寶走過(guò)了17年。在這悠久的歷史中，這個(gè)電商巨人不僅留下了江湖傳奇，而且“電商”這個(gè)詞也成了很多人的金飯碗，既有風(fēng)險(xiǎn)，也有機(jī)遇。 可惜，不進(jìn)虎穴，焉得虎子。 越來(lái)越多的電商人開(kāi)始研究，如何才能在電商江湖中立于不敗之地。今天，我給大家講講淘寶的最新算法。 1.0“變臉”阿里 一成不變不是互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)格。 據(jù)說(shuō)，雙十一前夕，手機(jī)淘寶即將進(jìn)行大改版。手淘首頁(yè)將全面信息流化，將原來(lái)頂部顯眼的焦點(diǎn)圖展示廣告改為豎版，移到頁(yè)面底部算法推薦信息流的第一位。 此后，改版后的“猜你喜歡”模塊將成為淘寶首頁(yè)的新寵兒，聚劃算、百億補(bǔ)貼、淘寶直播、有好貨等版塊的結(jié)合體，不再位于淘寶頁(yè)面的中部，將共同融入到信息流當(dāng)中。 為了迎接2020的“雙十一”，淘寶也是費(fèi)了一番功夫。此計(jì)劃已經(jīng)在灰度測(cè)試當(dāng)中，但最終方案會(huì)看測(cè)試效果而定。 首頁(yè)改版，算法推薦，這些詞語(yǔ)用在電商平臺(tái)上也是十分貼合。這次重大改版，如見(jiàn)成效，將會(huì)在9月底完成全部改版。 這是一次創(chuàng)新，在電商領(lǐng)域中，平臺(tái)首頁(yè)版塊的重新規(guī)劃直接影響到一些電商商家的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃。畢竟，除了搜索這個(gè)最大的流量入口池，首頁(yè)就是最好的位置。 據(jù)易師兄看來(lái)，如今改變算法推薦的動(dòng)作，靈感可能來(lái)源于短視頻領(lǐng)域，而原因可能是由于用戶對(duì)于首頁(yè)焦點(diǎn)banner圖模式的審美疲勞。 除了淘寶，拼多多也開(kāi)始了變革。早在 2020 年 6 月，拼多多就向商家表示，由于平臺(tái)推廣資源位進(jìn)行優(yōu)化迭代，其首頁(yè)焦點(diǎn)圖的展示廣告資源已于 2020 年 6 月 5 日 0 點(diǎn)起暫時(shí)下線。 除此之外，“滿天星計(jì)劃”成為阿里對(duì)標(biāo)抖音和快手電商的新方法。這個(gè)短視頻項(xiàng)目將在首頁(yè) “猜你喜歡” 中，通過(guò)新內(nèi)容冷啟動(dòng)激勵(lì)來(lái)為商家產(chǎn)出的短視頻內(nèi)容提供更多流量，并將數(shù)據(jù)反饋給商家，幫助商家產(chǎn)出更適合自己消費(fèi)群體的內(nèi)容。 2.0 是算法還是套路 早在2018年，阿里就發(fā)現(xiàn)了手淘“個(gè)性化”推薦的重要性，彼時(shí)，天貓雙十一的個(gè)性化推薦流量已經(jīng)超過(guò)了搜索入口的流量，因此，后來(lái)手淘改版后“猜你喜歡”版塊從第七屏一躍到了第二屏。這為淘寶現(xiàn)在打造全面信息流埋下了伏筆。 以前的淘寶是“人找貨”的商業(yè)邏輯，通過(guò)產(chǎn)品為核心，而現(xiàn)在，已經(jīng)變成了“貨找人”的方式。講究以人為核心，背后是巨大的利益重新分配和體系重新建立。 那么，淘寶的算法究竟是什么？接著往下看： 1.根據(jù)商品分類和自身屬性進(jìn)行推薦： （1）加權(quán)求和法： 核心邏輯：利用豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)源源不斷地向用戶推薦商品，推薦點(diǎn)在于商品之間的關(guān)聯(lián)性、相似性、維度匹配性等等。不涉及用戶數(shù)據(jù)。 舉例：一件用戶搜索的衣服，但是點(diǎn)開(kāi)后由于材質(zhì)、價(jià)格、或者客服態(tài)度沒(méi)有達(dá)到用戶理想的效果，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)匹配另外一款衣服，以供用戶選擇。 商品維度：【材質(zhì)】【樣式】【顏色】【價(jià)格】等等維度，如果相同，不加權(quán)，如果不同，根據(jù)賦值加分。 根據(jù)加權(quán)累加的公式，可以得到如下表格： 因此，A商品是系統(tǒng)推薦首選，其后，將會(huì)推薦這個(gè)相似度分?jǐn)?shù)比較高的商品了，當(dāng)然A商品不會(huì)重復(fù)推薦。長(zhǎng)期推薦點(diǎn)擊量不高的產(chǎn)品，后面可以進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化。 （2）商品的被動(dòng)銷售級(jí)屬性進(jìn)行推薦： 核心邏輯：根據(jù)最終在用戶訂單中出現(xiàn)的概率來(lái)判斷商品間的相關(guān)性。（同時(shí)被瀏覽的幾率，同時(shí)被加入購(gòu)物車的幾率，同時(shí)被購(gòu)買的幾率）即支持度、置信度、提升度。 計(jì)算A→B支持度，購(gòu)買A還購(gòu)買B這個(gè)組合的訂單占所有訂單的百分比。 計(jì)算A→B置信度，購(gòu)買A還購(gòu)買B這個(gè)組合的訂單占所有購(gòu)買A的訂單的百分比。 計(jì)算A→B提升度，購(gòu)買A還購(gòu)買B的概率同不購(gòu)買A只購(gòu)買B商品的概率之商。 根據(jù)相關(guān)度算法，首先先從所有訂單中找出包含A商品的訂單個(gè)數(shù)N1，然后再查詢A的所有訂單中出現(xiàn)B的個(gè)數(shù)N2，則置信度X=N2/N1。 2.根據(jù)用戶定義標(biāo)簽 核心邏輯：根據(jù)用戶基礎(chǔ)信息和行為數(shù)據(jù)推薦商品。（人以群分，將有相似的屬性，相似行為的用戶分為一類人，然后這一類中的人某一個(gè)人喜歡A產(chǎn)品，那么其他人也有極大的可能喜歡A產(chǎn)品） （1）基礎(chǔ)標(biāo)簽：可能就是年齡標(biāo)簽、性別、收入范圍、興趣愛(ài)好、星座、生活區(qū)域等，通過(guò)類似的標(biāo)簽推薦興趣相似的人群。 （2）行為標(biāo)簽：通過(guò)搜索、瀏覽、收藏、加購(gòu)、購(gòu)買、分享等行為，判定用戶對(duì)部分商品的喜愛(ài)度。 所有類目商品的喜好度向量和用戶B的向量而言，他們?cè)诙嗑S空間的夾角可以用向量余弦公式計(jì)算： 余弦值的值域在【-1,1】之間，0表示完全垂直90°，-1表示夾角180°，1表示夾角為0°，系數(shù)越靠近1，向量夾角越小，兩件商品的相關(guān)性越高。 （3）多緯度的擴(kuò)展型標(biāo)簽?zāi)Ｐ停核阉髦饕唐罚ɡ缡謾C(jī)）為A標(biāo)簽，商品附加屬性（例如品牌、價(jià)格）為B標(biāo)簽，淘寶將A標(biāo)簽和B標(biāo)簽做相同標(biāo)簽配對(duì)，中間同時(shí)會(huì)在配對(duì)時(shí)再引入動(dòng)態(tài)的標(biāo)簽權(quán)重表C，C是動(dòng)態(tài)的，會(huì)根據(jù)淘寶的營(yíng)銷策略生成的場(chǎng)景條件D來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化。 目前影響算法推薦的因素：簡(jiǎn)而言之一句話，用戶的喜好會(huì)成為你的商品是否展示的主要考核標(biāo)準(zhǔn)。 用戶對(duì)商品的主動(dòng)搜索一直會(huì)存在，因?yàn)槠放凭哂写_定性和主張，但在電商平臺(tái)中，它帶來(lái)的流量占比會(huì)越來(lái)越小。 時(shí)代在不斷發(fā)展，電商平臺(tái)的推薦機(jī)制也在不斷優(yōu)化。“長(zhǎng)江后浪推前浪，”想要在電商這條路上一直走下去，了解最新的規(guī)則，是重中之重。
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