淘宝推荐是怎么用我们的大数据行为，卖家必须学

现在是大数据的时代，我们点开购物平台每个人的主页推荐都是不一样的。那么淘宝推荐是根据什么?影响淘宝推荐因素是什么?下面给大家讲述一下。


一、根据用户基础信息进行推荐
在用户注册账号时会填写一些自己的信息，再加上后期进行购物时，也会留下一些行为信息，淘宝会长时间对账号进行分析，根据这些信息将每个人进行归类，也就是我们通常讲的人群标签。这些标签包括性别，年龄，收入，习惯等信息，然后根据这些信息将合适的商品推送到符合这些标签的人群。除此之外，拥有相同标签的人群可能会有共同的爱好，那么当共同标签的人对何种商品有需求，那么这个账号可能也有这种需求。

二、根据用户的行为进行推荐


1、根据搜索关键词进行推荐
对于新注册的消费者，信息比较少，又没有完善的人群标签，那么这时候可以根据搜索关键词进行推荐。用户注册了账号会去搜索自己想要的商品，但是他没有以前的信息并不知道将什么样的商品推送给他。这个时候会根据搜索词同类目商品数据比较好的商品进行推荐。


比如消费者在一个新账号下搜索女装，但是没有风格标签，这个时候淘宝就会综合其他风格下，比如“连衣裙”，“外套”，“衬衫”等各种风格，哪一个风格，哪一款商品的成交率比较高，就会将这个宝贝推送到新的目标账号。


2、根据浏览记录进行推荐
淘宝的算法是非常严密智能的，我们搜索过哪些关键词，点击了哪些商品都是会有记录的。当你进入了何种店铺，那么就会认为你关注这类商品，在你点击了这款宝贝之后，我继续将同款类似商品推送入你的账号中。


比如在刚才的例子中推出了各种女装款式，当第一次点击了“连衣裙”，那么在之后往下滑的过程中“连衣裙”出现的概率会明显增多。同样淘宝主页中猜你喜欢也是同理。


3、根据下单的记录进行推荐
当我们以前买过东西时，再搜索同类目的商品，经常会在最上面的位置出现“买过的店”的提示，这就是根据下单的记录进行推荐的。因为当你在这个店铺购买了商品，就表示了你对这个商品和对店铺的认可。并且淘宝还有一个很厉害的功能就是在一段时间之后他会推荐你以前买过的商品快用完了，这时候也会将你需要的商品推送到账号中。