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(lái)講，它的價(jià)格，各類參數(shù)，店鋪得分，寶貝收藏比，寶貝評(píng)分，保障計(jì)劃，標(biāo)題分詞，關(guān)鍵詞，評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞等凡是能被識(shí)別或者歸納出來(lái)的直觀特征，都屬于結(jié)構(gòu)化信息通俗點(diǎn)解釋，每個(gè)寶貝身上都有一堆的結(jié)構(gòu)化的標(biāo)簽，用戶在瀏覽丶收藏丶購(gòu)買(mǎi)寶貝的過(guò)程中，就會(huì)與這些寶貝發(fā)生關(guān)聯(lián)，身上也被“烙”上了這些標(biāo)簽恩，一樣的道理，標(biāo)題丶創(chuàng)意標(biāo)題丶寶貝描述的優(yōu)化上，大膽的學(xué)習(xí)借鑒標(biāo)桿寶貝或者店鋪，因?yàn)闃?biāo)題分詞后，也是關(guān)鍵詞，這是不開(kāi)車的各位店主，更要做好的環(huán)節(jié)而當(dāng)推薦系統(tǒng)需要給出推薦結(jié)果時(shí)，淘寶就會(huì)拿“用戶身上的標(biāo)簽集”與“寶貝身上的標(biāo)簽集”進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)相似性，給出推薦結(jié)果在基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)里，這些結(jié)構(gòu)化信息就是一個(gè)個(gè)的定位標(biāo)簽，共同鎖定了一個(gè)產(chǎn)品的具體方位在淘寶寶貝評(píng)價(jià)的上方（如上圖），都會(huì)有這么一個(gè)總結(jié)（當(dāng)然只展示了一小部分）基于筆者的反復(fù)研究和驗(yàn)證，淘寶應(yīng)該使用了不只一種推薦算法，準(zhǔn)確的說(shuō)，至少包含三種，鑒于難免有些技術(shù)性解釋，就一個(gè)個(gè)拆開(kāi)講了，今天只講第一個(gè)，基于內(nèi)容的推薦（Content-Based Recommendation）但在推薦流量的思維里，主導(dǎo)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(yīng)）當(dāng)然，這里有一個(gè)非常重要的前提，即你已經(jīng)挑選好了標(biāo)桿對(duì)象，否則你死命在關(guān)鍵詞上跟住那些大家伙，是連湯水也喝不到的但對(duì)于推薦算法，以及如何圍繞著推薦算法進(jìn)行優(yōu)化，我想大家應(yīng)該也沒(méi)什么直觀的認(rèn)識(shí)，接下來(lái)，就由我來(lái)給大家剖析一下                

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