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  • 2021了,不会到现在这个时代了还有人不知道淘宝千人千面和淘宝人群标签吧,今天就这两个问题来具体介绍一下 1、什么是千人千面? (1)定义:依靠淘宝网庞大的数据库构建出买家的兴趣模型,他能从细分类目中抓取那些...

    2021了,不会到现在这个时代了还有人不知道淘宝千人千面和淘宝人群标签吧,今天就这两个问题来具体介绍一下
    1、什么是千人千面?
    (1)定义:依靠淘宝网庞大的数据库构建出买家的兴趣模型,他能从细分类目中抓取那些特征与买家兴趣点匹配的宝贝,为展现在目标客户浏览的网页上,帮助您锁定潜在买家,实现精准营销。
    (2)理解:每个人搜索结果显示的商品不一样,结果是根据他本人定制的展示页面。
    2、什么是标签?
    标签是一种物品或行为的具象化表现。在淘宝里,标签总共分为三类,分别是宝贝标签、人群标签、店铺标签。
    宝贝标签:宝贝标签分为两种:固定标签和动态标签。
    固定标签是系统对宝贝的第一印象,是由宝贝标题+属性组成,标题,属性与宝贝的相关性越高,宝贝的固定标签就越精准。
    除了固定标签,还有动态标签,动态标签是通过客户自身标签进行结合的。
    简单来说就是:当你的宝贝第一次上架,系统对你的印象只有固定标签,但是宝贝的动态标签是空白的。
    当越来越多的喜欢欧美风格,大码,波点,波西米亚款的客户点击了你的宝贝,那么这些欧美风格,大码,波点,波西米亚款的标签,就是宝贝的动态标签了。
    经过客户的行为和一系列点击反馈,宝贝的标签才会逐步明朗,而系统会把基于这些标签的宝贝,推荐给符合的人群,得到展现。
    人群标签:人群标签也有分为固定标签和动态标签。
    固定标签就是客户一开始注册的时候,填写的一系列信息,例如:性别,年龄,地区等固定或相对固定的信息。
    动态标签:我们可以理解为这个客户的行为,例如:历史搜索,浏览记录,消费水平,偏好风格,收藏加购,下单转化等行为。
    人群标签与宝贝标签是密切相结合的。v兔例如:这个客户是女性,年龄25岁,近期搜索了欧美款风格的裙子,筛选了大码,波点图案。
    那么系统就会给这个客户打上这些行为标签,会把符合这些特性的宝贝,推荐给这个客户。
    当客户有了一系列的点击反馈之后,标签才会逐渐明显,标签不会一直定义,会随时用户的行为轨迹以及时间的推移进行改变。
    店铺标签:店铺标签就是宝贝标签+人群标签的组合了,当店铺的宝贝与对应的人群契合度越高,店铺的人群就越精准。
    例如:你的店铺主营宝贝大多都是:女性服饰,适用于25-30的女性,大码款型,亚米风格的属性和标签。
    那么进店下单那的也是这部分人群,就说明了店铺的人群标签还是比较精准的。

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  • 编者注:PageRank 中的 Page 取自创始 Larry Page ,而不是网页的意思。 这一算法被认为是民主表决式的网页排名技术,给互联网中的网页建立了一种新秩序,后来 Google「不作恶」的座右铭其实也是与 PageRank 的...

    腾讯没有梦想,阿里没有盟友,百度没有文化……去年一系列对互联网巨头的灵魂拷问没有在2019年结束,这一次的主角还是百度。

    1月22日晚间,一篇题为《搜索引擎百度已死》在朋友圈刷屏了,文章指出百度搜索结果一半指向自家的内容平台百家号,充斥着大量营销号和真假难辨的劣质内容,认为「作为搜索引擎的百度已死」。

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    这一观点也引起了不少争议,有人深有同感,「百家号简直三观不正道听途说指鹿为马」。微博 CEO 王高飞则认为百度只是把「搜新闻」这个需求做成了内生化。

    在百度角度,腾讯/头条的资讯搜索都是内生的,凭啥百度要做开放?今天上午百度也对这篇文章作出回应,称百家号在全部搜索结果占比不到 10%。但百度搜索对百家号的流量倾斜也是事实,去年3月百度曾在给站长的一封邮件中宣布「 2018-2020 年 80% 搜索流量将全部分布给优质熊掌号 」。

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    作为一个搜索引擎,到底应不应该利用自身在搜索市场的主导地位,来为自家的服务和平台导流。

    而在移动互联网时代,信息被各种 app 分割成一座座孤岛,搜索不再是人们从网上获取信息的第一入口,这种背景下搜索引擎应该给用户提供什么内容。

    这些都是所有搜索引擎,更是转型中的百度必须要思考的问题。

    从搜索引擎到「流量工厂」,百度是怎么想的

    其实百度搜索中早就存在信息流,不过搜索框和信息流是分开的,这次直接将搜索结果中导向百家号,加上百家号的内容生态确实还不够成熟,不可否认会对用户体验造成影响。

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    跟过去一直被诟病的竞价搜索一样,百度在商业化和用户体验之间选择了前者。

    过去百度将搜索的流量直接变现,如今则用搜索的流量扶持自己的内容产品,这是头条系常见的打法,这一变化也与百度的信息流布局有关。

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    内容来自百家号

    信息流和 AI 是陆奇担任 CEO 时为百度定下两大主航道,在陆奇离开后,信息流依然是百度重点押注的一个方向, 百家号就是百度其中一个信息流产品 。

    早在 2017 年手机百度信息流用户月活就超过 1 亿,虽然信息流在百度营收中占比不多,但去年第三季度信息流广告的增速已经超过搜索广告。这两年百度其实已经不是一个纯粹的搜索引擎,而是奉行「搜索+信息流」的双引擎模式。

    这背后是互联网广告格局和信息分发模式的改变,这两者都与移动互联网的兴起有关。

    搜索广告一直是百度最主要的收入来源,2012 年三分之一的网络广告份额都被百度搜索占据。但随着移动互联网普及,搜索引擎开始式微,不复 PC 时代的辉煌。

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    ▲图片来自:艾瑞咨询

    根据艾瑞咨询的数据,移动广告规模占网络广告的比例近 70%,而搜索广告的份额持续下降,而信息流广告则保持着高速增长,收入突破千亿大关。

    另一方面,移动互联网也改变了用户获取信息的方式,从主动搜索到在社交媒体等应用中获取,基于算法的分发已经成为主流。

    大量信息散落在公众号、头条号和百家号等碎片化的平台中,而搜索引擎也不能再通过爬虫来聚合这些内容。

    搜索广告越来越不值钱,信息流越来越受青睐,百度当然大力推广信息流。而信息的孤岛化又让综合搜索的价值打大折扣,不如用这些流量扶持信息流产品,换取更大的价值,只从商业角度考量这似乎无可厚非。

    2016 年百度信息流业务上线,百家号和也在这一年上线,信息流广告从跟凤巢推广搭配投放,到 2017 年设立单独产品线,对信息流的资源倾斜已经很明显。

    随之而来的是信息流商业变现的压力,据腾讯《潜望》报道,百度去年曾把信息流已调高至 300 亿,而 2017 年百度信息流业务营收还不到 100 亿元。

    要维持这样高的增速,百度搜索的流量倾斜是个能短时间见效的方法。

    搜索引擎百度死了吗?

    百度用搜索给自家产品导流,是不是有「既当裁判员又当球员」的嫌疑,这样的质疑从百度贴吧推出时就开始出现,这个问题归根结底就是搜索引擎究竟应不应该保证搜索结果的公正,也就是所谓的「网络搜索中立」。

    与过去对于百度搜索竞价排名近乎一边倒的批评不同,这次有不少舆论认为百度这样做无可厚非,毕竟腾讯和字节跳动等公司也都是这样为信息流产品导流的,百度为什么就不能呢?

    百度当然可以,但作为搜索引擎的百度就不一定了。在桌面互联网时代,搜索不仅是人们进入互联网的第一入口,也是连接各个网页的枢纽。

    作为互联网的重要入口,搜索引擎虽然蕴藏着极大的商业价值,但是如何让用户快速准确地找到所需信息才是立身之本,也是核心竞争力。

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    Google 的诞生就是基于 PageRank 算法,1998 年 Larry Page 和 Sergey Brin 在一篇论文中解释了 PageRank 的核心理念,如果一个网页被很多其他网页所链接,说明它受到普遍的承认和依赖,那么它的排名就高。

    编者注:PageRank 中的 Page 取自创始人 Larry Page ,而不是网页的意思。

    这一算法被认为是民主表决式的网页排名技术,给互联网中的网页建立了一种新秩序,后来 Google「不作恶」的座右铭其实也是与 PageRank 的理念一脉相承。

    可惜 PageRank 的初衷并没有在 Google 搜索中完全实现,虽然竞价排名机制跟百度不完全一样,但对搜索结果的干预是不可避免的。

    去年美国总统特朗普还曾在 Twitter 上发文指责 Google 操纵关于他的的搜索结果,刻意隐藏正面新闻,找到的都是负面新闻。

    而且如今 Google 也在搜索引擎中加入自家的信息流产品「Google discover」,形态跟手机百度中的信息流类似,包含了图文和视频等内容。

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    尽管 Google 没有直接将搜索结果导向信息流内容,但也不避讳类似的操作。2017 年 7 月 欧盟给 Google 开出 24.2 亿欧元的天价罚单,主要原因就是 Google「通过对其搜索服务的主导地位,引导用户使用自己的服务」。

    负责调查 Google 垄断案件的 Margrethe Vestager 表示,调查团队在 Google 进行 17 亿次搜索后发现,用户搜索时会优先显示 Google 的产品和服务,竞品的信息通常要到第 4 页才出现。

    这显然违反了「不作恶」的原则,但不可否认 Google 依然是目前最好用的搜索引擎,能满足大部分搜索需求。

    正如那篇文章说,百家号内容确实参差不齐,起码我自己也已经很久不用百度搜索新闻资讯,但资讯类搜索也不能等同于整个百度搜索的价值,由此推导出「搜索引擎百度已死」也有失偏颇。

    再者,以「搜索中立」的标准来要求任何一家搜索引擎其实并不现实。

    搜索中立可能是一个伪命题

    搜索引擎到底应不应该主动干预搜索结果?这似乎是个两难的问题。

    百度过去那些莆田系等竞价医疗广告说白了就是在「作恶」,终于酿成了魏则西的悲剧。但是放任不管也有问题,去年百度首页推荐出现滴滴安全事件遇害者照片相关内容,百度很快就回应称内容审核还不够强,言下之意要进一步加强对搜索结果的干预。

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    很多时候「搜索中立」只是一种乌托邦式的理想, Google 副总裁 Marissa Mayer 就曾撰文表示网络搜索中立不现实。

    搜索引擎利用算法和等式在网上生成顺序和组成,手工操作做不到这一点。这些算法包括决定哪条信息是「最好」的规则,以及衡量的方法。很显然,要确定哪种产品或服务是最好的,这一过程中存在主观性。

    诺贝尔经济学奖得主 Kenneth Arrow 在上世纪 50 年代曾提出过一个「阿罗不可能性定理」(Arrow’s Impossibility Theorem):

    对任何一种排序机制来说,当排序对象有三个或三个以上时,排序结果不可能永远同时满足给定的几个公正性条件。

    在移动互联网普及前,互联网的海量和多样信息已经倒逼 Google 等 搜索引擎不断优化搜索算法 ,这本身就是对搜索结果的一种干预。而在信息被割裂在一个个 app 的现在,如果沿袭过去的模式也未必能更高效。

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    但这并不意味着搜索引擎可以无视任何原则,一切取决于能否为用户带来价值,就像康奈尔大学法学教授 James Grimmelmann 在一篇讨论「搜索中立」的文章所说的:

    关于搜索的中立性,有一点是毋庸置疑的:搜索是用户的自主行为。一个好的搜索引擎,应该比任何一种通信技术都更加着眼于用户的利益。

    所以对于搜索引擎来说,真正的问题应该是:是否有什么结构性的力量会妨碍到提升用户的自主性?

    那些搜索中立的拥护者,实际上是将网站利益置于用户利益之前。但是,网站通常不是用户的朋友。在某些情况下,它们是;但更多时候,网站需要流量,并会不惜任何手段来抓住用户。

    搜索引擎到底应不应该干预搜索结果,这可能是个不需要考虑太多的问题,关键在于怎么去干预。百度是最大的中文搜索引擎,如果把商业变现建立在践踏用户体验的基础下,也无异于饮鸩止渴,「搜索引擎百度已死」将成为一个预言。

    在 2019 年第一个工作日,李彦宏在百度内部信中表示:

    那个能够做出好产品、那个受用户喜爱的百度,已经回来了!

    嗯,还真是。

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    来源:爱范儿 作者: 李超凡

    出处:卢松松博客

    转载于:https://my.oschina.net/u/3938111/blog/3005966

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  • 用专业一点的话来说,千人千面就是依靠大数据及云计算,从细分类目中抓取那些特征与买家兴趣点匹配的商品,展现在目标客户浏览的网页上,从而帮助卖家锁定真正的潜在买家,实现精准营销。 一、判断企业是否需要“...

    千人千面,顾名思义,就是让每个人看到不同的页面。世界上没有两片完全一样的叶子,也没有两个完全一样的主页。 用专业一点的话来说,千人千面就是依靠大数据及云计算,从细分类目中抓取那些特征与买家兴趣点匹配的商品,展现在目标客户浏览的网页上,从而帮助卖家锁定真正的潜在买家,实现精准营销。

    一、判断企业是否需要“千人千面”

    这句话简单易懂,就是找对了人,用对的形式来传递信息。目前,几乎所有的互联网头部产品都做了“千人千面”的规则推荐,以至于我们有时候看到自己不喜欢的内容时,反而会去怀疑自己是否真的不喜欢、是否有还未挖掘的兴趣偏好等。

    是不是要在这样的市场环境下随波逐流,全部“拿来”?我觉得,企业首先需要思考的是“千人千面”能带给自己的价值,其核心在于两点:

    一是提升内容到用户的分发效率 。

    若采用人工策略或不采用任何策略,用户也可以看到他们喜欢的内容,但是搜索费用较高,需要用户承担;通过机器学习等商业智能策略,可以降低用户的搜索成本,实现内容到用户的分发效率的提高。

    二是提升内部工作流程执行效率 。

    一些企业常用手工方式跑业务闭环,从活动策划到执行,到监控、再到复盘,如果在这一过程中采用商业智能,那么提升的不仅是工作效率,更有正驱动效果。这就是说,企业需要花费更多的时间来进行策略调整,而非执行落地的过程。

    如何实现千人千面,千人千面可分为三个阶段

    在这里插入图片描述

    1.低级:人工决策配合商业智能执行。

    情景一:计划营销,一般是以单一的、循环的经营策略为特征的。

    举例来说,电商企业大促前7天或前1天,企业对用户的一次性信息推送都属于单次计划营销;每个月的工资日、还款日的信息提醒都需要重复、有规律地执行,这就是周期性营销。

    情景二:分层推荐,即根据用户层次进行差异展示。

    在用户到达产品环境后,企业可以有效地利用分层推荐实现效果的提升。一般形式有:通电图、Banner图和轮播图,这三种推荐的物品大小通常都比较小,而且更新迭代速度更快,除此之外,在设计三个推荐规则时,基本已经确定了目标受众。这种情况下,采用人工决策基本上可以达到业务分层的目标。

    1. 进阶:人工和商业智能共同决定

    这一阶段,我们梳理了触点营销和精细化分层推荐两个场景。

    (1)接触营销一般是指通过人工确定策略方向,机器辅助计算决定触发时间。

    例如,当用户多次浏览一个产品而未实现转换时,可通过机器设置:在用户浏览产品30分钟后,未进行购买行为的及时触发优惠券推送等策略,提升用户转化效率。

    举例来说,对于新手来说,我们希望一步一步加深他们对产品价值的体验,经常会在新客进入的第1、7、30天的时候进行用户触达,如果单纯依靠人工拉单完成推送,耗时耗力,而通过机器新客进入的第一、七、三十天就可以轻松实现自动推送。

    (2)精细层次化是在产品内部,对用户的个性化行为进行精细推荐。

    举例来说,银行业的功能性推荐菜单,一般包含超过100个功能,当用户进入产品后,很难在第一时间判断哪一个功能是该用户真正需要的,这个时候就需要企业针对这100+个功能进行梳理,每个/每一个功能都适合哪些用户,然后基于过去一段时间的访问频率路径来判断哪个功能是该用户所需要的,这个时候企业要针对这100+个功能进行梳理。

    1. 高级:从决策、执行到反馈,全过程商业智能驱动

    提到千人千面,大家第一次想到的大多是全过程商业智能,也可以根据当前流行的机器算法、深度学习的概念来理解。

    它的应用方案是:

    首先,商业智能营销,是基于算法程序实现的自动化、个性化营销,依靠机器识别和触发的营销推进器,这一场景目前还没有广泛应用。

    商业智能推荐,基于算法模型实现个性化推荐,多用于信息流、相关推荐、热门推荐等。

    根据千人千面算法的原理,给每个用户定制专属的内容,则必须现有该用户的数据。随着企业的发展,产生的用户数据是越来越多的,对于这些数据可以进行深度分析,Smartbi提供数据挖掘功能,致力为企业所做的决策提供智能性预测性。它具有直观易用的拖拽式操作。一体化完成数据预处理、特征工程、模型训练、模型预测与评估、模型部署支持并行计算,随时扩展,海量数据处理不是问题且模型参数自动推荐,免于处理复杂算法细节。

    在这里插入图片描述

    不仅对于用户的数据分析做到“千人千面”精准营销,用户使用商业智能平台时也可以“千人千面”,在年轻一代个性化无处不在,数据门户也不应千篇一律,每个用户可以使用自助仪表盘定义自己的门户,融合本地图片、数据图表、外部系统、 门户组件等元素,制作个人专属的统一数据入口!

    用户可根据自己需求或喜好自定义门户界面。比如,自定义关注的分析、指标,在界面上调整最常用的功能等。门户上还提供 “消息中心”功能,信息资讯互联互通,所有分析相关、平台相关的资讯都在此能访问。而且提供完备的门户组件接口,供第三方信息接入。

    总结:在未来大数据精准分析下,商业智能会离每个人越来越近,对于用户行为的分析后作出进行贴心的营销和推送,或者在对大数据分析后,商业智能软件会对数据的变化进行一个阶段的预测,这些都是很有可能会实现的。

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  • “智能算法+特色选品”深挖中小电商特色属性,打造“千面” 由于中心化电商面临红利见顶、获客成本逐渐提高,而社群、直播及小程序的兴起,社交电商与直播电商则开辟了电商行业新市场。在此趋势下,中小商家...

    在网红经济及短视频的带领之下,电商行业迎来新一轮产业升级。但对于网店小B商家、主播或者KOL来说,供应链选品成为难题。近日,作为电商行业少有的“SaaS+服务”模式的江上科技,推出创新电商服务——“集奇”,一个基于智能算法的特色商品推荐和供应链服务产品。顺应电商去中心化发展趋势,将服务对象更多地聚焦至中小商家和私域商家,以智能推荐算法、供应链整合、精细运营等一体化服务,高效地赋能商家轻松 运营有特色的线上店铺,有效助力中小商家增收增效。

    打通渠道实现跨平台服务,特色商品供应助力商家增收

    众所周知,电商已经过了野蛮生长的年代,互联网的流量红利正在消退。对于中小商家来说,如何选品、打造特色,避免店铺商品同质化是销售转化的关键所在。无论是直播带货,还是店铺运营,选择个性化、“对胃口”的商品才能真正有效提升商家卖货。

    而集奇则是通过大数据分析商家的浏览、选品行为,有效洞悉商品需求,通过算法推荐符合店铺及流量特色的商品,帮助小B商家增加额外销售机会及提高店铺运营效率,吸引潜在目标消费者并增加用户粘性,提升复购率,让小B商家轻松上货,轻松运营,轻松增收,并且,集奇拥有强大的供应链整合能力,可以帮助小B商家、主播、KOL快速开店,0门槛、0成本投入,一站式解决货源、选品、物流等繁琐问题。

    此外,针对社交电商、短视频等多平台多种模式的兴起,集奇通过服务各大电商平台包括淘宝、京东等类中心化平台,以及小红书、微店、抖音、快手等私域电商平台来赋能小B商家,尤其是主播及KOL,他们只需同意接收集奇的智能推送,就能将商品一键上架到自己的社交平台网店,简单易上手,轻松运营符合自己人设的小店,实现变现同时对粉丝有额外增值服务。

    智能算法+特色选品”深挖中小电商特色属性,打造“千店千面”

    由于中心化电商面临红利见顶、获客成本逐渐提高,而社群、直播及小程序的兴起,社交电商与直播电商则开辟了电商行业新市场。在此趋势下,中小商家开始寻求进一步精细化运营。相比以往传统单一的SaaS工具,集奇主打“智能推荐”,通过自主研发的核心专利算法—GoodsRank(商品推荐引擎),实现商品信息的个性化推荐和智能分发,采用“智能推荐+特色商品”的模式,实现店和货的智能对接、精准匹配。集奇通过个性化选品推荐、供应为中小商家进行增收、降本、提效,帮助小B商家解决开店投入高、特色化运营难等问题。

    另一方面,在面对电商平台越来越白热化的竞争,腰部以下的中小商家运营越来越吃力,他们势必将向品牌化、个性化的方向发展。而凭小B商家一己之力很难打造一条适合自己的道路。集奇通过大数据分析,根据店铺的不同客户群体打造差异化选品,从而达到“千店千面”,解决了店铺商品同质化,缺乏特色和竞争优势,打破了电商“低价竞争”等行业现状。

    而对于各大电商平台来说,集奇的创新模式是一种增值服务,使得原来在大平台上难以存活的中小商家有了盈利和盘活的空间,帮助各大电商平台的中小商家生活的更好,有效增强了商家和平台的粘性,让平台商家“百花齐放、百家争鸣”,真正实现每种流量都有它自己的变现之路,每个人都有他独特的生意可做,从而实现电商平台与中小商家的互哺互赢。

    目前集奇正在内测阶段,诚邀各类商家、KOL、主播参与,携手共同开拓千亿“店”商市场。“工欲善其事,必先利其器”。未来,江上科技及“集奇”将持续提高大数据算法、智能匹配技术与服务,为小B商家提供更卓越、更优质的商品,帮助商家降低交易成本,让线上开店卖货更轻松、更方便、更赚钱。


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空空如也

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