最近我在朋友圈看到有些机构在分享一些做淘宝的经验，在我的内容正式开始分享前，我先给你分享一个身边真实发生的案例...情况大概是这样的，有一个典型的干货性电商人，追求各种黑技术，前段时间呢，又在某机构买了个深度标签一单顶10单起爆，结果呢？...... 那今天分享的内容，深度标签一单顶10单起爆到底是什么把戏 ？首先我们先思考下：深度标签一单顶10单起爆， 这句话成立吗？ 我的回答是：对10%的商家成立，90%的商家不成立.... 你想要知道为什么吗？那别错过我下面的分享.... 好了，正式开始... 你有没有发现，今年起流量不是很好起，而且起流量的周期也拉长了，特别是非标品更加明显，标品影响不大。 去年呢，大家都还在玩7天螺旋，14天螺旋，当产值到了一定的触发点流量就起来了，是这样的吗？ 然而今年淘宝把产值的权重削弱了(当然产值还是很重要哈)，把标签的权重占比变高了. s$ ^' J5 t% a% _
所以呢，今年是标签年！ 外面传的那些个少量单量就能起爆的，也就是利用了标签这个权重维度！ 那么你可能会说，这个你也拿来讲，我早就知道了，不就是找刷手提前浏览打标吗？ 那我只能说，呵呵，真的是这样吗？如果就这么简单，那我就没必要讲了( b+ Y4 p: h; X! Z3 C9 h
1：系统分发展现的原理是怎样的，展现量和标签有什么关系，为什么标签今年这么重要？ 2：什么是标签？你理解的标签和系统定义的标签真的一样吗？ 3：标签到底是怎样进入消费者体系 以及 标签是怎样进入产品的？ 4：所谓的提前浏览打标，真的能给消费者打上标签吗？ 5：真正的标签单是怎么玩的？ 接下来我会围绕这5个点为中心和你一起分享...内容很烧脑...你准备好小板凳了吗？ 一、系统分发展现的原理 淘宝平台从当年的供不应求，渐渐的供需平衡，供大于求，到如今的供远大于求这样的一个过程。在如今供远大于求的市场里，市场容量是固定的，甚至下滑的趋势，那么阿里就需要将消费者与商家的利益做一个深度的融合。千人千面就是在这样的一个供需演变的背景下诞生的！经过多年的优化，算法已经成熟了！ 目前，在算法层面上，一个产品他本身的特征 可以决定 给谁展现，而所有访客决定了产品的标签；从而系统可以在特定的场景里匹配与产品特征，产品标签相同的消费者给与展现！实现货找人这样一个目的！ 这句话包含的信息量非常大哈，我们多揣摩几遍！ "一个产品他本身的特征 可以决定 给谁展现"——我们知道一个新品刚上架的时候，产品本身是没有标签的，系统是根据产品的特征，来匹配这个产品应该被展现到什么样的消费者面前。 产品的特征包括产品价格、主图、标题、属性。 这个很好理解，比如说价格，不同的消费者消费能力是不一样的，系统不会把9.9元的东西展现给消费能力100元的消费者面前；
# h( {) a( b' S 二、分发展现和标签有什么关系，为什么标签今年这么重要？ 你可能也知道，以前系统是按天给展现的，当天的权重影响第二天的展现，很多人玩坑产，666！ 改版之后，系统是按照千次展现来的，这样一来，流量就被打散了，流量利用率就变高了... 1、千次展现的原理是怎样的？ 一个新品上架后，系统根据产品特征和店铺权重、店铺人群，给产品获得一个初次 单位时间内的千次展现(比如：1000次展现/3天，你可以理解为展现速率。) 然后根据得到的反馈，来决定下一次千次展现的速率，比如正反馈，就会缩短千次展现的时间，可能1000次展现/2天，最短的是1000次/1分钟 如果我们按照1000次展现/1分钟，那你算下，按点击率6%，一天就是1000*60*24*0.06 = 86400个访客！ 这个是千次展现的原理。 2、当产品获得了一个单位时间内的千次展现后，展现给谁看呢？ 系统会根据产品特征和产品标签(这里假设是新品，也就没有标签可言)， 在所有人群中找到符合你产品特征和标签的人群---这些人群我们就称之为人群包，比如找到了10万人符合； 然后根据产品的权重，获得一个理论可以展现人数，新品前期权重低，比如说3万人； 那肯定不可能这3万人都看得到你的产品对吧， 只有这3万人中，在搜索场景中发起了搜索，比如有1000个人发起了搜索， 但是又由于是新品，权重低排名比较靠后，可能消费者不会往下翻很多页，那最后 可能真正只有100个人看到了产品。 当这100个人，给到产品的是正反馈，那么系统就会缩短千次展现的单位时间(展现速率) 如果是负反馈，就会延长千次展现的单位时间。 以此同时，进店访客所携带的标签，会赋予给产品，随着数据的积累，产品就会形成标签，进店访客所携带的标签特征越相似，赋予到产品的特征轮廓就会越清晰，系统给产品打标就会越精准，权重就会越来越高，获得的理论展现人数就会越来越多，产品的反馈好时，获得的排名就会越来越高....不断的正反馈，系统就会根据现有标签，继续给你匹配相同或者相似的人群标签给到产品，展现就会越放越大(协同过滤算法)....就是这样的一个良性循环！ 总结一句话：千次展现的单位时间(展现速率) + 人群包(人群覆盖面积) = 决定产品的展现量， 而这些都基于标签的精准才能形成正反馈，才能极致放大产品的展现！ 那分享到这步，我们已经知道了 系统分发展现的原理是怎样的，展现量和标签有什么关系，为什么今年标签这么重要？ 我们做个互动，再继续分享后面的内容：
! h7 d+ g& f, |- z0 B 1：为什么说你sd越刷越死了？ 根据产品的特征，系统本来想匹配带有A标签的人群给你的产品，看看产品表现。 但是因为你sd，你找到的刷手是带有B C D标签的，那带来的反馈是刷手这部分人带有的标签是正反馈，那么系统就会觉得给你匹配A标签的人群是错误的，应该给你匹配B C D标签的人群，(系统是人工智能，会不断的自我学习)，于是，当系统真的把你的产品展现给带有B C D标签的这些人面前时，却是负反馈(刷手没有购买需求)，然而更可拍的是，你在源头还在不断的向系统输送错误的信号，所以系统就会根据你输送的错误信号，不断的给你的产品匹配错误的人群...以此恶性循环... 最后要么被抓，要么不给你展现了！所以，你自己才是罪魁祸首，不要怪系统！ 2：有的时候你会看到产品流量曲线经常波动很大，起起伏伏的，这是为什么？ 在系统给你匹配的某一部分人群表现很好的时候，而且是持续的很好，系统有个协同过滤算法，会根据现有人群再匹配一定相似人群给产品，所以就会出现流量上涨，然后如果这部分人群中大部分都得到正反馈的话，系统会继续给你考核一段时间，如果持续正反馈，系统就会继续给你放大人群包，相反，如果是只有少部分得到的是正反馈，大部分是负反馈的话，那些系统会压缩你的展现，也就会出现流量下滑，然后根据这少部分人的一个共同特征，再次给你匹配一部分新的人群。 如果你 能解释以上这两种现象，就说明你听懂了
: I# y4 J, w5 M9 k+ i: C% e! R, [( E好了，上面花这么大一个篇幅讲这么枯燥的底层逻辑，并不是和你吹牛，我有多懂多厉害，而是想让你通过了解系统分发展现的原理，让你更加理解标签的重要性！ 系统的推荐算法是基于标签来运作的！+ L. E& |+ s3 j4 v9 x7 R' u
三、那到底什么是标签呢？如何打标的？ 简单来说，标签是机器在不断的学习中，通过大数据分析，把具有共同的典型特征的一群人划分到一类，并赋予了一个分类名。 比如：养生达人，豆蔻少女，太平公主，旗袍女子，数码控，网红一族，白富美等。 其实标签的背后就是一个人群包！ 消费者有标签，产品也有标签，标签是如何打上的呢？在讲之前，先给大家普及一个名字：子序列号 这两个网址，你熟悉吗， 两个网址指向的是同一个宝贝，但是对系统来说，两个网址的意义是完全不一样的，第二个网站包含了很多的参数spm,un,original_price等，这些参数对系统来讲都是具有统计意义 的，系统可以知道这个消费只从哪个场景来的，用手机还是电脑，点击进来做了什么动作等等，一切的消费者行为！子序列号为机器的学习提供数据源！ 一个子序列号是由场景+行为路径+跳转组成的。 举个例子： 用户A，通过搜索场景，搜索了关键词"中长款连衣裙 碎花"，这个词，然后在10分钟内看了5个产品，对每个产品做了相应的动作(如 浏览、加购、询单等)，那么这一系列的行为，会生成一条子序列号！ 那假设A，又换了一个关键词，再搜索，然后看几个宝贝，就又会生成另外一条子序号。 那么我们先看产品的标签怎么打上的。 具体来说是由消费者携带子序列号进入你的产品，在产品上累积了全部访客的子序列号，子序列号包含了消费者曾经看过的产品的特征，这些特征有的已经形成了标签的轮廓，有的只有某类产品的共同特征，全部集合在你的产品上，当访客越来越多，共同点就会越来越清晰，当符合了某类标签的特征(轮廓)便给标签标记！ 所以从产品打标的过程来看，只要进店访客的标签精准，产品在后期形成的标签也就精准！ 所以只需要解决进店访客的精准性问题！ 好了我们再来看看进店访客(消费者)的标签是怎么打上的。 当消费者多次浏览了很多产品，就会形成多条子序列号，存储到消费者行为日志，这些子序列号会被系统抽取共同特征；当子序列号越来越多的时候，共同点就会越来越清晰，组成一个典型特征，当这些典型特征符合了某类标签的特征时，便给与一个标签标记！ 那你平时做的 让刷手搜索关键词，然后货比，就仅仅是生成了一条子序列号而已，根据标签的形成过程，是需要多条子序列号，然后形成轮廓才能打标的。 一条子序列号形成的不是标签，是购物意图，是一个实时特征，一个模糊的需求！ 那知道了打标原理后，你的心是不是被外面的某些机构深深的伤害过呢？ 四、总结 好了，那现在来回答最开始留下的一个问题， 深度标签一单顶10单起爆， 这句话对10%的商家成立，90%的商家不成立！ 原因很简单...... 90%的商家朋友没有好的资源，这90%的朋友就只知道去找各种验号软件，验标签，然后去刷，那当你知道系统定义的标签是如何形成后，你还会觉得有用嘛？ 那10%的商家是如何做的呢？ 1：他们有老顾客/粉丝 自己的老顾客只用来打标，成交部分很少，因为老顾客“回购”不能超过阀值； 2：他们玩的是粉丝互换 跟别的商家互换精准粉丝，这样就等于有了新的精准客户；这样做的好处是人群精准，也不会踩阀值这条红线；现在人专门在玩粉丝买卖； 特点：人群匹配，需求匹配，没有阀值限制！ 3：变种第三方推广平台： 自己的产品挂在第三方平台，平台上有真实买家，有需求。你可以理解为外网的需求客户，最后引流到内网真实成交。成交过程，商家可在平台自定义要求，买家会根据要求得到平台的虚拟币，促使行动！这个目前只有少部分的人在玩！ 特点：人群匹配，需求匹配 ，玩美！ 上面的几点，你有没有发现都是大商家或者有资金实力的商家，才能匹配上这种资源对吗？
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