Products
96SEO 2025-03-01 11:51 5
大家或许都对淘宝平台的个性化推荐有所耳闻,这背后便是“千人千面”的算法,也就是我们常说的推荐算法。想象一下,当我们在手机淘宝上搜索同一个关键词,不同的人看到的商品推荐却各不相同,这就是千人千面发挥的威力。
早期淘宝的搜索机制主要依赖销量占比,但随。会机现展多更供提家卖小着商家数量的激增,流量分配过于集中,中小卖家面临的机会越来越少。为了避免这一现象,淘宝引入了“千人千面”算法,旨在为中小卖家提供更多展现机会。
作为交易平台,淘宝的最终目的是促成交易。为了让买家能够快速找到心仪的商品,淘宝需要优化推荐算法,让买家更容易找到他们喜欢的商品。
那么,淘宝如何判断这个商品是买家喜欢的呢?答案就在“标签”上。标签是我们的购物习惯、兴趣等信息,淘宝根据这些信息判断我们的喜好,从而推荐相应的商品。
标签分为买家标签和卖家标签。淘宝需要将两者进行匹配,匹配成功的商品才会展示给买家。
标签的权重取决于以下五个阶段:初始标签、买家浏览、买家收藏加购、买家购买以及老顾客回购。老顾客回购的权重最高,因为我们的标签痕迹越深,展示机会越大。
1. 选择7款产品——在一个类目下 发布产品时,将7款产品集中在一个类目下,例如全部属于“连衣裙”类目,这样可以加深连衣裙这个标签。
2. 7款产品风格属性特点相近 选择的7款产品应具有相似的风格、属性和特点,以便更精准地加深标签。
3. 7款产品在一个价格带 不同的价格面向的消费群体不同,因此选择一个合适的定价区间至关重要。使用手机淘宝搜索产品关键词,点击筛选,即可查看淘宝推荐的价格区间。
4. 7款产品每天发布一款 每天发布一款产品,利用淘宝系统上下架时间周期,增加产品展现机会。
通过以上方法,你的店铺将符合淘宝推荐规则,有机会获取淘宝推荐,打造小而美的店铺。
标签的权重决定了商品展示的排名。标签越深,匹配度越高,展示机会越大。
未来,随着个性化推荐的不断完善,我们可以预测,淘宝将更加精准地满足买家需求,推动更多优质商品脱颖而出。欢迎各位掌柜亲身体验,验证这一观点。
Demand feedback