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 现在大多数主流的软件都会用到这个千人千面，其目的就是为了提高用户体验，比如抖音，小红书，甚至淘宝都用到了千人千面的算法机制。

为了验证千人千面的效果如何,请看下图：

 

 

千人千面的原理呢，就是用户标签和产品标签的匹配：

在淘宝的算法环境中，所有的顾客都有自己的标签，性别，学历、工作等都是初始标签，初始标签对整体标签影响不大。

标签影响较大的是现在的行为标签，就是标签行为，比如你想买一个电脑，淘宝通过你的搜索，你的游览路径，你的游览习惯，会知道你喜欢的品牌，偏好的功能配置，淘宝就会通过你的行为，推荐给你更多的红酒，以及红酒的周边产品。

标签是会转移和标签叠加，每个人的购物行为和购物习惯，是随着时间的推移不断发生改变的，包括消费能力，也不是一成不变的，里面有很多特点。

 

比如：现在有些女孩子，工资不高。但是买化妆品的时候一下就是几千，迪奥，纪梵希等等大牌的口红香水之类的。

淘宝会根据他的行为轨迹选择性对待，系统会推荐他更多高端的化妆品，但是在推荐别的产品的时候，比如衣服饰品之类的，可能就不会推荐那么贵的产品了。

 

顾客在搜索某一个关键词的时候，不同关键词背后的人群也不同，我们作为商家，首先不要做跟人群不相关的关键词，不要为了能让顾客更容易找到你的产品，而强制做一些人群明显不匹配的词。

 

接着讲产品标签，现在产品标签比较显著的是价格、属性、风格、标题，也就是你上架的时候，标签已经被确定一半了，接下来就是看标签是不是真的准确。

如果产品标签和用户标签是正向完全匹配的话，那么。从优化的角度去看，这部分流量就是精准流量。精准流量就会带来更高的权重加成。

 

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