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為什么會有千人千面？

廣告展示方式的多樣性隨著淘寶的發(fā)展，流量的與日俱增，為了充分消化這些流量，淘寶推出了各種廣告位。

廣告位的豐富，必須要對用戶人群作出劃分，也不可能給每一個用戶都展示同樣的廣告。

原先那種粗暴的一刀切廣告投放就要作出改變，變得更加精細化。

產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重。特別是在女裝類目，今年哪個款爆了，必然會在短時間內(nèi)出現(xiàn)大量仿品，甚至連主圖都做得一樣。當搜索一個關鍵詞，首頁整屏都是同一款商品，這種體驗非常不好，淘寶不會允許這種情況出現(xiàn)。

所以，千人千面這樣的算法，必須出現(xiàn)。

真正的千人千面到底是什么？

千人千面是在2013年前后淘寶首先推出的一種算法。即基于每個用戶在淘寶上的購物、點擊、收藏和瀏覽等行為的數(shù)據(jù)進行分析，給每一個用戶打上標簽。

用戶在站內(nèi)的行為越多，標簽越多，數(shù)據(jù)分析就越精準。當淘寶對用戶掌握了這一套標簽之后，千人千面的好處就體現(xiàn)出來了。

比如，兩個人同時搜索自己之前沒搜索也沒買過的商品，呈現(xiàn)出來的結(jié)果截然不同。這中間的算法，就是基于這兩人之前的購買或搜索數(shù)據(jù)導致的標簽不同。

這些數(shù)據(jù)的獲取，會精細化到這兩個人的年齡、性別和消費能力。

多次購買、但購買的都是該類目最低價的用戶，在購買另一個類目時，得到的搜索結(jié)果，也大概率會是低價的推薦比較多。

這就是千人千面的邏輯。精準的商品匹配，才能實現(xiàn)最大效率的轉(zhuǎn)化。

所以，千人千面才不會是你買了微波爐、還給你推薦第二個微波爐那么簡單。

除了對用戶的標簽進行細分，用戶與店鋪之間的聯(lián)系，比如瀏覽、收藏、曾經(jīng)購買過或是加入過購物車的店鋪，都會優(yōu)先展示在前面。

這一套精準匹配的邏輯，給每天千萬的流量和店鋪之間架設了一座座精準的橋梁，極大降低了流量成本的浪費。

不僅用戶和商品畫像，購物行為也是需要經(jīng)過標準化才能被機器理解。

算法試圖在看上去沒有邏輯的用戶行為中揪出邏輯。這是個令人頭大的任務，無數(shù)次看到用戶在淘寶上雜亂無章的行為軌跡：搜索裙子——中途跑去家電板塊看手機——然后再回來看裙子——最后買了罐奶粉走了。

這說明兩個相繼的行為之間未必存在必然的聯(lián)系，它們是割裂而碎片化的。相當比例的用戶打開手淘時并沒有非常明確的目標，或者說持續(xù)有一系列明確的目標。

這就像逛大街一樣，人們什么都想去試試、看看，購買行為可能是被突然出現(xiàn)的眼緣激發(fā)的。

而電商們的轉(zhuǎn)化機會，就存在于準確預測眼緣并推薦。

商家如何利用千人千面？

深度理解千人千面，盡可能讓消費者和店鋪之間產(chǎn)生關系。

電商搜索推薦技術在不斷演進，淘寶希望做得再細一點——從分析一個群體，到分析個人。

原因是消費者對推薦的要求越來越高。“過去的消費者要求如果他的孩子1歲，系統(tǒng)不會給他推3歲的玩具。

但今天，他需要你告訴他1歲的孩子要買什么，去挖掘他的潛在需求。更高級的，有的消費者希望機器預測出哪一天嬰兒奶粉喝完，尿不濕用完，然后提醒他去買。”如今淘寶的深度學習、強化學習的算法模型已經(jīng)越來越復雜。

而在實際運營中，電商推薦還存在很多需要優(yōu)化的地方。

未來好的算法，不僅需要知道人們想買什么，需要買什么，它還要了解人們使用商品的那些場景究竟是什么樣子，甚至需要理解消費者所處的人生階段和生活狀態(tài)，就像一面上帝視角的鏡子。