之后肯定會遇到的常見問題

本文主題淘寶,淘寶行為,淘寶問答。

一是標簽來源于游客的行為軌跡數據，常用的有直通車、搜索、手搜推薦、超推薦、鉆展等，相互影響循環(huán)處理。標簽權重越高，訪問者的行為數據就越集中，人群標簽就越集中，這將導致來自同一批不同港口的精確人之間的沖突。

俗話說“一鴨多食”，每個平臺的訪客行為數據都會影響下一個平臺的數據反饋，這就需要我們了解每個平臺的數據源和訪客流量特征的合理匹配，構建生態(tài)循環(huán)，這也是我們鬼高價值信息流應用生態(tài)閉環(huán)系統(tǒng)的核心部分。

如何構建一個生態(tài)閉環(huán)系統(tǒng)，讓訪客數據的生態(tài)循環(huán)從2023年開始，直到下課，這一點我們都來說說。

新規(guī)則進一步證實了我們課程的前瞻性和正確性，我們再次領先于競爭對手。

構建閉環(huán)生態(tài)邏輯，首先要搞清楚這些工具是封閉的還是封閉的。

如何在循環(huán)系統(tǒng)中安排才能準確的引流和刷新，如何更有效的轉換。

所有這些都是基于共享訪問行為數據的。

其次，根據交通游客的特點，提前設計了游客到達路徑的布局設計。

鬼魅般的高價值信息流應用閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)。我在6月和7月發(fā)表了幾篇文章來闡述這一點。有興趣的朋友可以回頭看看。

標簽的垂直顯示或標簽的豐富程度是否影響標簽多端口顯示權限的獲取。

在最后一篇文章中，我們也提出了這個問題，并為自己做了一個常規(guī)練習，這個練習應該根據我們自己店鋪的類別、流量和店鋪級別來判斷。我建議五層以下的店鋪先擴建，再從六層擴建到七層。

尤其是我們可以通過手動淘版次來猜測你喜歡的版次，可以看到訪客的歷史行為數據對推薦流量的影響。說實話，這種推薦機制并不理想，系統(tǒng)仍然過于依賴訪問者的行為數據，忽略了購物“場景”。

推薦機制基本上側重于訪問者的歷史行為數據，是推薦機制的最低層次。

在知乎上看到一個同學的觀點:“推薦容錯但不推薦容錯。目前淘寶做的正好相反。推薦類似體驗的產品。不按用戶需要的場景推薦。用戶不會因為你推薦了很多他不感興趣的產品而不喜歡你，而是長期無法推薦他感興趣的產品?！?/p>

目前的推薦機制算法并不屬于消費者真實的購物場景，而是基于之前的行為數據進行相似或初級的購物分類，從而做出推薦。

也許是因為技術還沒有發(fā)展到位，也許是淘寶很難打破底層的邏輯重構。

必要的邏輯是基于歷史行為數據和消費場景，而不是底層框架，不是迭代，而是重新發(fā)明輪子。

我們還是可以看到淘寶在這次手淘改版中，試圖豐富自己。首先，港口豐富。你可以看到，無論是喜歡，便宜貨，買家秀，還是直播，這個導航條端口受標簽權重影響很大，就是插入猜測自己喜歡的poly-性價比，國外淘秀，行業(yè)頻道，黑匣子，咸魚等多個端口的顯示。，受到標簽重量的嚴重影響。建議你疊加顯示。

你發(fā)現真正的推薦機制還是圍繞著一個垂直標簽+一些豐富的標簽嗎？

垂直標簽會影響每個顯示端口的顯示內容。

即多顯示口的核心是一些其他相關標簽和以垂直標簽為主延伸的品類產品。

從那以后，我們仍然需要做垂直度標簽，打開更多的顯示端口，以獲得更多的顯示器，從而獲得更多的顯示器。

從這個角度來說，爆炸時代也結束了，垂直度標簽周圍的布局必然會顯示易蓋的數量。更重要的是改變思維，用五個以上的鏈接布局垂直標簽，打造一個小爆炸群，或者做一個真正賺錢的淘寶店，而不是只盯著流量來判斷成敗。

第三:如果底層邏輯、交通性質、建設路徑順序不對，直通車打壓搜索就正常了，直通車啟動，超級推薦啟動，搜索就被淘汰了。

“直通車”對搜索的抑制不僅發(fā)生在基本屬性人群與定向人群的比例上，而且標簽權重越大，直通車與搜索的關系越難控制。優(yōu)化點要站在更高的位置，把直通車和搜索當成精準引流，但只能免費。通過游客行為數據的生態(tài)循環(huán)，可以提升UV值，從而引領和突破再次搜索，讓各種流量屬性的搜索只負責主要核心功能。

構建完整的旅游行為數據生態(tài)恢復系統(tǒng)是必然選擇。

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