浅谈搜索原理 极致标签引爆自然搜索

相信最近一段时间大家店铺的整体表现大多数是不尽如人意的，大多数行业大盘都在下滑，只有极少数的单类目在大促之后能够逆势上升的，如果做好搜索也是我多年以来重点研究的方向，规则每天都在变化，操作手法也在不断的打磨，人人都想要流量，但是流量池它是固定的，谁能够把握淘宝规则，谁就能从百万雄师中杀出一条血路来，今天跟大家聊聊标签的那些事，老生常谈的话题了，但你又不得不去搞清楚！（字数有点小长，请大家耐心看完，或许会有所收获）
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* B' c" k( W2 @/ C& p好的，正文开始
3 s8 R, W. S5 z( ]( r0 }* f大家都知道搜索规则是由标签来决定的，那么标签又是由于淘宝机制千人千面机制签干预展现排名。那么淘宝为什么要实行千人千面呢？

% i  G; z$ k( f4 M3 E淘宝实行千人千面的原因：
淘宝从最开始的销量为王到现在的口碑为王的时代，针对每个用户搜索结果进行精准推送，使人买到了满意的商品。

现阶段搜索的多样化，内容展示精准度。手淘系统开始做了重大调整，引入“个性化”搜索，主要是根据买家的浏览习惯、购物习惯、消费能力进行精准方向。直观讲：购买低价产品的顾客和购买高价产品的顾客，在搜索同一关键词时，搜索结果是不一样的。而这样可以帮助顾客更精准的寻找商品。淘宝千人千面实则是让更多中适合搜索买家的高客单价的产品展现出来，淘宝也是为了提升自己的平台形象和优质客户高消费人群的用户体验。
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先了解原因，接下来我们再具体说说这个机制到底是怎样的。
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/ @; r$ {9 G2 f5 c& y# q- l+ `千人千面是怎么运行的？
1 ?* N$ R7 U( T* N0 r2 C$ y) D5 w第一步:买家进入淘宝。淘宝立即识别买家的标签；
第二步:根据该买家的标签儿找到相似人群；
第三步:根据相似人群找到他们共同喜欢的宝贝；
第四步:在淘宝所有同类型的宝贝中，找到与样品库相似的宝贝，形成宝贝合集。

" ]+ ^  p& ~' _; `这些宝贝合集会展示在该买家的面前。相似度越高，排名越靠前。在统计学当中这叫做范本对比。到此，一个千人千面的实现过程就完成了。
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' B$ `5 u, L% p  ^+ Y千人千面展示原理
/ y( U3 X/ a$ x* o. `& b& [了解千人千面基本原理有助于我们后面去做人群标签的优化，因为在后面的内容我们会讲到怎么去优化这个人群标签？怎么去做千人千面的流量？在千人千面整个的体系下面怎么去拿到更多的流量？怎么去做人群？

# t. v; N& e/ b千人千面有两个基本原理：

; Y' L& c/ J  k2 R1，标签匹配原理
首先千人千面是标签匹配的，是买家标签和我们的产品商品的标签进行对应。如果买家在去搜索的时候，或者在其他的千人千面位置去进行浏览的时候，系统会根据这个买家本身的特征标签给他推送适合他的宝贝，推送的原理是你宝贝本身的标签跟买家能够对应上的才行。比如说这个买家他的特征，像年龄、性别、职业、女性风格、女装风格、女装偏好、价格偏好、消费能力等等，有很多的标签在买家身上。如果这个买家的标签跟你匹配到的这个宝贝标签能匹配上（比如你的宝贝就是适合某种年龄、某种性别、某种兴趣爱好或者某种女性女性风格等等),适应这种人群的宝贝就能够匹配到，他在搜索的时候你就有机会展现；反之如果你的产品标签跟买家并不匹配的话就很难展现。

; f; j4 m2 f. r1 g" r- k; ]: E  v2，逐渐减弱原理
在搜索结果当中，我们搜完之后去看综合排序，它是千人千面，千人千面越靠前的位置越重，越往后千人千面越弱，越相近，可能大家看到的都差不多了。所以我们在研究的时候，千人千面都是研究前几页，不会再往后面去看。

! a; F# H% ]( d$ |淘宝各种标签的形成
! N! Y) i, Y! `买家标签形成过程（买家标签是如何形成的）
0 `- A$ ]( U, R/ K买家在注册资料的时候会有一个初始标签，但是这个标签是非常弱的，随着买家在平台上发生一些行为，这个标签会过渡到平台行为上面来，因为行为是真实的，所以买家标签最终的形成是看他的平台行为，这个平台主要就是淘宝天猫等等这些淘系的平台。买家的标签有很多，像浏览行为、收藏加购行为、成交行为、评价行为、上网行为等等，有很多很多的行为，可以生成标签。当然还有一些特征，特征也是标签，比如说性别、年龄、职业、身高、体重等等。
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总体上来讲就是有行为标签和特征标签。特征标签包括静态特征和消费行为特征，行为标签包括类目行为和关键词行为。

近期的买家标签对整个搜索结果的影响较大，远期的行为相对来说会弱很多，所以买家标签其实也是比较容易改变的。
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宝贝标签形成过程
5 q4 V# `/ }- q宝贝标签的形成过程分为宝贝特征和买家行为两种。
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刚开始上架的时候，宝贝的基本特征会有一个初始标签，宝贝所在的类目、价格属性这些会给这个宝贝形成一个初始的特征，但是随着买家有行为之后就会把买家本身的标签打到这个宝贝上面去，这个宝贝就拥有了标签，所以最终什么人买了你的产品，你的产品就会有什么样的标签，就会吸引相同的人过来。
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店铺标签
- m0 w+ n. M0 {/ B5 w7 I3 g, A2 K2 F, T- s动销近30天的商品二级、三级类目,比如我店铺卖食品的，但是呢假如这段时间中秋节刚过,我礼券卖的比较多,你就会发现你明明卖食品类的就会被标记成卖礼券的店铺,这个时候你的店铺标签就乱了。所以不要盲目地扩充自己的二级三级类目,扩得越多越会影响店铺的标签。

账号标签
比如说你是淘宝用户,你一个月没有在淘宝上买任何东西。这时候，你突然在淘宝上买了一个9块9包邮的,那你就会被定义成不是优质的号了,未来一段时间千人千面就会给你推荐类似等级的产品活动等,不管什么等级的号,你一个月没买东西就被定义成初级的了。没关系，过一段时间后会重新定义标签。
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人群标签
1 W& r/ U! M" D顾名思义就是一类人群的所共同的特性。掌握人群标签就等于掌握人群。当你仔细的研究一下手机淘宝你会发现，当你在搜索一个关键词的时候，官方会迅速的找到相似的宝贝推荐给你，也就正好是你所喜欢的。因为官方不是胡乱推荐给你的，而是根据你身上的标签来决定的。如果你经常搜索甜美的仙女裙，官方是不会推荐欧美风格的，官方还会根据你的消费水平或者你浏览的客单价相似的推荐，当一个客户经常买那些特价，客单价低的物品时，他们搜索需要的物品就不会推荐客单价高的物品，这也是个性化的一个体现。
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7 y0 Z5 H: o$ N8 d把这些标签搞懂了之后我们再来聊聊淘宝机制是如何推荐的

0 D; b8 p' N' s淘宝系统是如何进行推荐的
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% p  {9 E% b) E' T! X- U1、根据用户基础信息进行推荐
用户注册和后期行为过程中系统可以收集分析出一些固定数据，这类数据是长期稳定的，可以刻画成一些人群特征，我们俗称标签，而整个推荐系统中最牛的位置，也在于标签的大范围深度应用，其中基础标签可能就是年龄标签、性别、收入范围、兴趣爱好、星座、生活区域等，那么标签完全相同的这一类人就极有可能有相同的喜好（一般还会把行为加入一起来判断相似性）
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: t, J) ^8 H- U9 o) @. j$ l比如一个用户的标签组成为：18—25之间、女性、低收入人群、爱好长裙人士、双子座……，最近刚好购买了一条仙女裙，那么则另外一个标签与她相符的人，也可能在某个时间段产生这个需求。
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( W& v; h1 n- l. e8 q/ J# H2、根据用户行为数据进行推荐
8 o  d: T4 A% i$ W6 X8 e1 p比如在电商的场景下，常见的用户行为就会有搜索、浏览、咨询、加购、支付、收藏、评价、分享等等，那么通过记录这些用户行为数据，我们就可以对应进行推荐了。
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1 X5 ?% U  D4 F4 o①基于搜索关键词进行推荐
对于一个新注册的买家来购物，这时候大部分数据都全无，咋办？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。好，这时候我们可以根据他搜索的关键词来进行跟踪推荐，依据搜索同样关键词的其他用户最后达成的商品成交概率来进行合理推荐。
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举个例子：比如汉服这个产品，在风格上有唐制的、宋制的、明制的等等。那么搜索引擎通过分析以前搜索“汉服”这个关键词的其他消费者，发现70%以上的消费者最终都购买了“宋制”的，那么宋制就是一个高概率成交风格。所以，展现这一类型的商品在这个新用户面前的。

- N2 V' S7 Z- ~( F9 }; V/ f②基于浏览记录进行推荐
对于淘宝这种大型系统来说，在整个网站中和app中的所有浏览记录的时间脉络，它是全部有记录，完全能够做到判断你在何时看到什么商品，同时浏览的行为背后即代表这关注，表明用户对此商品感兴趣，那么我们完全可以根据这一类商品的相似度进行关联推荐，用户所有浏览行为都是商品推荐的重要依据。

9 `6 ~3 D$ s2 n$ E7 w. y- L举个例子：每次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”模块中出现之前浏览过的同类商品。
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③基于购买记录的推荐
9 t( w7 ^' h6 F! z& M5 j其实这是很好理解的，因为你已经购买了，所以这证明了你对产品的认可，甚至是对这个店铺的认可，尤其是在一些比如说衣服、裤子、鞋子、零食等复购率较高的商品中。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。
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举个例子：淘宝中，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，而且还会给你添上标签“购买过的店铺”。在绝大多数类目里面，这种最高级别的推荐都是非常明显的。
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" l% H; n, j4 Z3 T  w* r千人千面，对搜索排序有什么影响？
在产品推荐页，千人千面所筛选出来的各种产品，其广告效果非常好，如淘宝首页和各个地方的猜你喜欢等。

但是在搜索页面，千人千面只是权重的条件之一。有一个例子可以佐证，就是补单的时候，每一个人都可以找到同样的宝贝。只是排名不同。这说明千人千面，只是把符合精品人群库的宝贝。增加了排序权重。这也可以说明为什么直通车没有人群重定向这个功能而钻展有。就因为直通车是搜索。搜索是买家指定展示，千人千面，是系统推荐展示。千人千面，改变的是宝贝的推荐逻辑。

如何操作？自然流量就来了？
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一、强化标签
首先，标签的作用就是进行匹配。你要符合用户的基础标签，通过行为标签去定向强化消费者的定向标签。

强化标签的范围就是符合商品属性的一个范围，在用户的标签获得强化的同时通过个性化机制带入商品进行转化和成交，即是用户标签对于商品标签的一个赋予方式。
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5 R. M0 h9 o8 C% ?9 n' o4 m' G0 b# W这里补充一点，标签的布局是卖点放大，产品属性的放大，也就是标题的目标词卖点符合用户标签产品的属性，在相对的精准用户标签获得大量的转化和人气模型。
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期间最优的就是标题目标词（类目词+属性词）的人群标签和用户标签及商品标签越吻合代表着进店的人群标签越精准。
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二、提高宝贝销量和排名
搜索会根据数据，依次挑选出认为好的优质店铺与宝贝，把最好的宝贝推荐给买家是搜索引擎的责任。一般搜索引擎选择最受买家欢迎的商品是两个指标而来。

一是稳定排在行业前列销量的宝贝。
. x( H, _1 d+ z; v1 u( g二是短期内销量暴涨的宝贝!
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而影响我们宝贝排名的因素有很多很多，我们常说的关键词、DSR、销量 、人气、旺旺响应速度、评价等都只是众多因素中的一个，我们不可能知道所有影响宝贝排名的因素，就算知道，也不可能针对每一个因素去做调整、优化，所以我们应该把握住那些影响排名的关键性因素，然后针对性的去做一些优化。

1 |4 t7 Q5 ~4 f大家懂了淘宝标签影响机制后，看看自家产品再对症下药，有啥不懂的可以来问我。最近优化标签的案例我做了很多，即使是在当下大环境搜索都在急速下滑的背景下，基于优化产品标签和人群标签之后，店铺的搜索照样是逆势翻红，共勉。很多时候你在遇到问题的时候不是你不会去解决问题，更多的是你不知道如何去分析问题从而进行优化

总结：
① 个性化的宝贝展示：浏览、收藏、加购、购买过的产品和店铺，这是会在推广中体现人群的定位。
②这些数据都可以通过生意参谋—流量分析—访客分析可以看到。
③对于平台来说，可以利益最大化，提升流量利用率，提升用户体验。
④对于顾客来说：找到合适自己的产品，提升购买体验。
⑤产品符合人群的搜索需求，比如符合买家的购买力，消费能力、地域、年龄等...在符合买家的搜索需求后，你的产品才会有更高的权重。
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