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(最多只允许输入30个字)淘宝VS京东：如何把推荐系统的产品设计做到最“牛”！淘宝VS京东：如何把推荐系统的产品设计做到最“牛”！慢科技百家号年初的时候，我在百分点的领导，让他们的算法工程师来找我，讨论如何把推荐系统的转化率提高。但是百分点已经做了很多年的推荐了，能在算法层面做的，都已经做了。所以在和这个算法工程师聊了两句后，发现聊算法聊不过他，聊推荐也聊不过他，我就决定讲一些他不懂的，就是推荐的产品设计。（好机智）算法的优化，可能提升10%，但是产品设计的优化，会直接决定你的位置，引来流量的大小。我是以淘宝首页为例（甚至都不是淘宝整体），相对于业内这么多年来传统的推荐样式，淘宝首页的推荐，有了以下的新思路：*组合式推荐，而不是单一式推荐，用更多的推荐形式，来覆盖需求。*推荐的样式优化，让你更直接看到好的商品；*整体规划，达到全屏个性化，来保证用户逛和购物流程的流畅性，整体性。一、组合式推荐，用更多的推荐形式，来覆盖需求。第一个牛逼的地方在于，组合式推荐用各种筛选条件，捞回更多用户想要的商品，然后把结果给你，按优先级给你，按场景给你，你自己去你想要的场景里选即可。所以多种推荐放在一起，就形成了1+1+1>3的效果。1、手淘首屏三四种不同的推荐模块：先看我闺蜜从淘宝大会上给我发来的情报，对首页的几个个性化模块进行了区分。也就是在淘宝首屏，连广告也算的话，放了四五种不同的推荐模块，定位不同，展现方式也不同。*有好货是百科攻略：**给你一个喜欢的列表：如果看到一个很喜欢的点进去，全都是根据这一个商品的推荐。如右图下方的红圈圈起来的内容。**左图是有好货的列表页，右图是点进去后的推荐详情，可以看到大段的描述。（提升推荐转化的细节设计）*必买清单是购物清单式的，由达人先做一次筛选，出来一个清单给你，以物品为主题；*爱逛街更像一个时尚杂志，以场景为主题、时尚要素为主题、时间为主题等都。*猜你喜欢，就是收割长尾流量。如下图这里我只对少数模块进行了分析，如果有兴趣，可以挨个去分析一下，从推荐的引流，到推荐的落地页。小密圈有人问我：不少人说互联网广告这么多年沉淀，没啥好做的了，不知你有什么不同意见。如上，所有的推荐在引流和落地页的改变，都是可以用在广告上的。从第二节讲猜你喜欢的界面还可以看出，从用户接受信息的角度，广告和推荐已经不能明确区分了。这才是做的好的原生广告。并不是在信息流放个广告栏就叫原生了。2、手淘首页全屏推荐模块业内常用的推荐系统，主要的是多种算法混在了一起预测点击率，点击率高的，就给用户展示，顶多再有协同过滤等三四种形式。即捞回更多用户想要的商品，然后替你做了决定，给你哪几个。但是像淘宝这种，对不同的场景、内容形式等，都各自提供推荐，还组合在一起的，并不多。如下，左图是淘宝首页的内容构成，右图是对首页的推荐类型做了一个划分。单独以用户对物品需求分类为例这一块来讲，覆盖了折扣、特色好货、热门等。一个人在购买过程中，同时会有折扣的需求、优质商品的需求、对热门商品看看做比较的需求，甚至不同类目有不同的需求，比如买餐具时喜欢进口优质的，买床上用品喜欢中国质造的，而买洗衣液喜欢折扣的。这才是组合式推荐相对单一推荐的好处，你的各种需求，都有专门的一个推荐模块来满足。二、推荐的样式优化，让你更直接看到好的商品；推荐做了这么多年，还有什么样式优化呢？看一下淘宝的猜你喜欢模块，思路是：我并不是把商品推荐给你，而是整合了网站各种资源，从各种资源中推荐出好的商品给你。1、推荐理由：已购买用户的评论，是不是让你觉得商品更可信？2、推荐店铺。看那明晃晃的三个大皇冠。3、推荐了一个原生广告。也就是把广告和内容一起混杂着给你，又毫无痕迹。4、推荐了一个商品清单，也可能是原生广告。5、淘宝给这个商品打了个标签“精选”，然后再推荐给你。三、首屏全部个性化，保证了用户路径的流畅性淘宝从上到下每个模块，都是根据个性化推荐来的。在第一屏，就可以看到大概四分之三的区域是我感兴趣的（红色和黄色线圈起来的地方），京东：第一屏没有我感兴趣的。（当然淘宝头条按说应该也是针对我的喜好推的，但是推送的这个精准度有些差了，所以我就圈成了黄色。）淘宝首页（除猜你喜欢外）有7屏，每屏都有四分之三是我感兴趣的内容，到第八屏，全都是我感兴趣的内容（理论上，因为不精准是算法的问题，今天不讨论，就讨论产品设计）。京东首页（除猜你喜欢外）有8屏，每屏有八分之一或者更少可能是我感兴趣的内容。嗯，在淘宝买东西，我从上到下都在看我喜欢的，在京东买东西，我要穿山越岭，翻阅八屏，才能看到专门为我准备的，每翻一屏，都可能放弃。这真是一个大刀阔斧的改进啊!网站的流量从首屏开始衰减特别厉害，越早开始做个性化推荐，越快实现跳转就很重要。我当时有一段时间研究京东，每天打开，但是几分钟后就看不下去了，但是每次逛淘宝，都会至少十几分钟到半个小时，从有好货开始，到必买清单、以及最下面的猜你喜欢等等。后来我就分析，这是为什么呢，才发现原来是产品设计的问题。在业内之前的产品中，推荐可能更多是用于长尾用户需求的满足，是购买过程中的一个增量，放在用户查看和购买的路径中，比如商品详情页，购买成功页等，即使当年的先进者亚马逊，手机亚马逊的推荐，在首页，也是五屏之后。只有淘宝，才正视了用户逛的需求，才敢把最大的流量给推荐，也让用户享受到了全程的贴心购物体验。请问，当我想买一件500-1000左右，设计感好的风衣的时候，淘宝从上到下，给我准备了好几件这种风衣，并且连风衣的配套—羊毛衫、小白鞋等，一起给我准备好的时候，是一种什么样的体验？而在这个过程中，我根本不感兴趣的，比如更高价位或者更低价位的风衣，比如电脑或者手机，我根本看不到，也不会受到打扰，是一种什么样的体验？End.本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。慢科技百家号最近更新：简介:让你掌握慢节奏的科技快讯作者最新文章相关文章淘宝卖家需要知道的几种系统推荐算法
淘宝卖家需要知道的几种系统推荐算法
刷单在未来几年肯定还会存在，但即使系统不抓你降权，效果也会越来越差或者说基本没效果，最近浏览推荐已经成为搜索的主要入口、其他浏览过的店铺、购买过的店、加购物车的、收藏过的店也在霸占搜索入口。淘宝在自然流量的分流引导方面，分为两部分，一是搜索结果展示，一个是推荐结果展示。下面主要和大家讲讲淘宝的推荐算法。
1.基于商品的推荐：以商品为核心，根据商品浏览反馈行为进行推荐，从商品到商品的推荐。这种推荐算法是淘宝系统目前主流量采用的推荐算法。这也是为什么很多商家今年发现直通车或者钻展的曝光量及点击率越大，收藏加购越多。所获取的搜索流量及淘宝app首页来的流量就越多。 基于商品的推荐，就是基于“宝贝标签”的推荐。通俗点解释，每个宝贝身上都有一堆的结构化的标签，用户在浏览丶收藏丶购买宝贝的过程中，就会与这些宝贝发生关联，身上也被“烙”上了这些标签。而当推荐系统需要给出推荐结果时，淘宝就会拿“用户身上的标签集”与“宝贝身上的标签集”进行比对，根据相似性，给出推荐结果。这个算法有一个根本的落脚点，就是采集产品的结构化信息。
所谓的结构化信息，指的是同类产品多半都会有的、有具体含义的、能直观解读的信息。比如，休闲T恤衫来讲，它的价格，各类参数，店铺得分，宝贝收藏比，宝贝评分，保障计划，标题分词，关键词，评价关键词等凡是能被识别或者归纳出来的直观特征，都属于结构化信息。而其对立面，诸如产品的详情描述丶图片评论里面的图片，文字评论里面没有办法被有效统计进来的部分，因为无法归纳，无法直观解释，则统统是非结构化信息。这些信息，在这种推荐方法里，是一律被忽略的。在基于商品的推荐系统里，这些结构化信息就是一个个的定位标签，共同锁定了一个产品的具体方位。
2.基于用户行为的推荐：依据相同行为的人进行聚类推荐。聚类推荐是先通过买家的行为对买家进行聚类，找到购物兴趣相似的买家。然后再把购物兴趣相似的买家所喜爱的商品推荐给目标买家。这样推荐的优点是：（1）.适用于分析难以获得内容属性的资源。（2）.给用户新奇的推荐，提高每笔转换的交叉销售。但这种推荐算法有自身的局限性，首先是冷启动问题，例如：对于一个网店来说，新上架的宝贝因为还没有被相当数量的用户购买或者评价的记录，便很少有机会被用户的“最近邻居”筛 选进入推荐集。.所以这种在2015年年底有段时间系统测试过，但今年貌似没有这种算法的推荐。
3.单方推荐;以商家为核心的根据自己热销产品、及活动促销推荐。
4.综合推荐：就是以上三种推荐维度的综合算法的推荐结果。
淘宝推荐系统的本质是买家对宝贝购买的潜在价值的评估。换一个角度来看就可以转化为卖家对买家潜在购买价值的评估，应用于买家的分层与卖家对宝贝潜在价值的评估，应用于对宝贝的筛选。最后产出推荐结果，可以应用于卖家对买家的针对性营销和买家的店内浏览路径优化。要实现有效的推荐必须首先获得买家对每个宝贝的兴趣程度。兴趣程度量化后就是对宝贝的评分。但淘宝的数据体系中没有买家对宝贝的直接评分数据（ps：宝贝与描述相符的评分区分度很低）。知道买家对已购买宝贝的评分后，通过推荐技术，预测出他对未购买宝贝的评分。评分高的宝贝越多、价值越高就预示着买家对店铺能够创造的潜在价值越高。系统可以通过产品帮卖家筛选出这些潜在价值高的买家，好让卖家进行临门一脚的主动营销，从而提升成交额。所以我觉得商家除了刷单外，还需要深度了解一下自己的产品，这样不至于刷单到最后一点流量都没有。推荐系统_淘宝_图文_百度文库
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淘宝推荐系统的全面揭破, 希望对大家有用!!
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var parentWrap = $(this).parents(".respond_box"),
q = parentWrap.find(".form1").serializeArray(),
resStr = $.trim(parentWrap.find(".res_area_r").val());
console.log(q);
//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (resStr == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
//var mess = $(".res_area_r").val();
var mess = resS
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, data.com_username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click", '.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
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function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
parentWrap.find(".res_area_r").val($.trim(parentWrap.find(".res_area").val()));
评论共有7条
很好 研究研究 作为参考
不错，正好能用到
这个东西不是很好用，只讲了大概而已
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