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淘宝个性化推荐技术的逻辑基础是什么

店查查

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淘宝个性化推荐技术的逻辑基础: 1、你购买过的店铺意味着认可。 2、根据你的浏览痕迹等推荐相关产品。 3、根据你的人群特征以及以前的一些消费行为特征猜你喜欢。 4、根据概率进行匹配推荐。

淘宝个性化推荐技术的逻辑基础:

1、你购买过的店铺意味着“认可”

其实这是很好理解的,因为你已经购买了,所以这证明了你对这个店铺的认可,尤其是在一些比如说衣服、视频、鞋子、宠物用品等复购率比较高的商品中。

如果你在这个店铺里面买过,那么你在搜索相关的关键词的时候,这个店铺符合要求的商品就会被优先展现(尤其是新上架的商品),方式是:购买过的店铺。

同样的方式,你收藏的店铺、浏览过的店铺等等,都会以一种强个性化的方式得到优先推荐,只不过最被优先推荐的就是“购买过的店铺”。

在绝大多数类目里面,这种最高级别的个性化推荐都是非常明显的,在无线端。

2、根据你的浏览痕迹等推荐相关产品

你在手机端的所有的浏览行为都会被记录下来(理论上来讲真是这样的)。

因此你收藏的宝贝、加购的宝贝、搜索过的关键词等等,都是给你进行个性化推荐的重要依据。

这个最明显的就是你搜索并且看完一些宝贝后,关闭淘宝,过一段时间再打开淘宝,你就可以看到在“猜你喜欢”模块里面出现。

3、根据你的人群特征以及以前的一些消费行为特征“猜你喜欢”

这个板块推荐的标准:

首先他会去判断这个消费者的一些人群特征,然后结合他以前的购物行为,匹配一些标签。

比如说:20——35之间、女性、低收入人群、爱宠人士、双鱼座……。

然后再去分析淘宝上的这些店铺,有哪些店铺标签是符合这些特征的,然后把最匹配的店铺的商品,优先推荐给这些消费者。

很多店铺经常有大量的来自于手淘首页的流量,当然,有的转化高,有的转化低,就在很大程度上是通过这种方式给你匹配进来的。

这时候如果你的店铺标签非常明确,跟人群匹配的程度比较高,那么你的转化数据就好,这些流量就会持续不断的进来。

否则进来一段时间后,就会轻易地掉下去。

4、根据概率进行匹配推荐

如果是一个新注册的买家来购物,因为这个买家除了具备一些基本的人群属性外,购物行为和购物偏好方面是空的。

这时候搜索引擎会根据概率来进行匹配。比如,连衣裙这个产品,在风格上有韩版的、欧美的、田园风格的等等。

那么搜索引擎通过分析以前搜索“连衣裙”这个关键词的消费者,发现70%以上的消费者最终都购买了“韩版”的,那么韩版就是一个高概率成交风格。

所以,展现在这个消费者面前的,会更多的是韩版风格的连衣裙。

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