淘宝查号:新品入池后淘宝是怎么去推荐流量的?

电商魔方

2024-10-09

很多朋友问我商品入池后,系统是怎么来推荐给流量,今天我就满足大家的好奇心,给大家说说。



商品入池后,平台主要通过以下几种算法进行推荐:

一、基于内容的推荐算法

商品属性匹配:平台会分析商品的各种属性,如类别、品牌、风格、颜色、尺寸等。然后,根据用户的历史浏览和购买记录,找出对特定属性有偏好的用户群体。例如,如果一个用户经常购买某个品牌的服装,那么当有该品牌的新商品入池时,平台就可能将其推荐给这个用户。对于具有独特属性的商品,平台会更加精准地推荐给可能对这些属性感兴趣的用户。比如,一款具有特殊功能的电子产品,平台会将其推荐给曾经搜索过类似功能产品的用户。


关键词匹配:商品的标题、描述等文本内容中包含的关键词也是推荐的重要依据。平台会对用户的搜索关键词进行分析,然后将包含相关关键词的商品推荐给用户。例如,用户搜索 “运动跑鞋”,平台会将标题中含有 “运动跑鞋” 或相关关键词的商品入池后进行推荐。同时,平台还会考虑关键词的权重和相关性。一些重要的关键词,如品牌名、核心功能词等,会被赋予更高的权重,从而提高商品在推荐中的优先级。


二、协同过滤推荐算法

基于用户的协同过滤:这种算法通过分析用户的行为数据,找到具有相似兴趣爱好的用户群体。如果一个用户与其他一些用户在过去的购买和浏览行为上有很高的相似度,那么这些用户购买或浏览过的商品就有可能被推荐给这个用户。例如,用户 A 和用户 B 都购买了某几款电子产品,当有新的电子产品入池后,平台可能会将这个商品推荐给用户 A,因为用户 B 已经购买了该商品。平台会不断更新用户的行为数据,以提高推荐的准确性。随着用户的购买和浏览行为的变化,推荐的商品也会相应地调整。

基于商品的协同过滤:该算法主要分析商品之间的相似性。如果两个商品经常被同一批用户购买或浏览,那么它们就被认为是相似的商品。当一个商品入池后,平台会将与它相似的商品曾经的购买者作为潜在的推荐对象。例如,一款新的手机入池后,平台会将曾经购买过与该手机品牌、配置相似的手机用户作为推荐目标。


三、深度学习算法

神经网络模型:平台利用深度学习中的神经网络模型,对大量的用户行为数据和商品特征数据进行训练。通过不断调整神经网络的参数,使其能够更好地预测用户对不同商品的兴趣程度。例如,神经网络可以学习到用户在不同时间、不同场景下对商品的偏好变化,从而更精准地进行推荐。这种算法可以自动提取商品和用户的深层次特征,而不仅仅依赖于人工设定的属性和关键词。它能够发现一些隐藏的模式和关系,提高推荐的质量和效果。

强化学习:平台还可以采用强化学习的方法来优化推荐策略。通过不断地尝试不同的推荐方案,并根据用户的反馈(如点击、购买、收藏等行为)来调整推荐策略,以获得更好的推荐效果。例如,平台可以尝试将不同的商品推荐给不同的用户群体,然后根据用户的反馈来确定哪些商品更适合哪些用户,从而不断优化推荐结果。


四、实时推荐算法

行为实时监测:平台会实时监测用户的行为,如搜索、浏览、点击、购买等。当用户有新的行为发生时,平台会立即根据这些行为对推荐结果进行调整。例如,用户刚刚浏览了一款服装,平台就会在短时间内将相关的服装商品推荐给用户,以提高推荐的时效性和针对性。对于商品入池的情况,平台也会实时将新入池的商品纳入推荐系统中进行考虑。如果新入池的商品与用户当前的兴趣相关,就会迅速推荐给用户。

热点商品推荐:平台会实时监测商品的热度和流行趋势。当某个商品突然变得热门时,平台会将其推荐给更多的用户。例如,当一款新的电子产品发布后,引起了广泛的关注和讨论,平台会迅速将这个商品推荐给对电子产品感兴趣的用户。


总之,商品入池后,平台会综合运用多种算法进行推荐,以满足用户的个性化需求,提高商品的曝光度和销售转化率。同时,平台也会不断优化和改进推荐算法,以提供更好的用户体验。

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