[写在前面]这一段时间一直在讲标签叠加玩法7.0的课程，今天算是讲完了，今天给大家聊一下向量，向量的概念是既有大小又有方向的量，前面的文章我有分享，现在推荐搜索排序的规则，其实就是向量召回的过程，不光是搜索，手淘推荐也是向量召回再找相似的过程，具体如何布局和破局向量的问题，今天给大家浅谈一下。
正文
一词一市场，一属性一人群，搜索就是再做向量的召回。
看过我前面分享《论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索变化的方向》的一文的同学都知道现在搜索最新的排序机制是召回，怎么召回？大概原理就是通过词召回和向量召回具体文章中我讲的已经很清楚了，这里大体阐述一下词召回就是根据标题里拆分的分词进行分词粒度优化也就是分词权重优化，每一个分词就是一个分列，每一个分列代表一个向量方向，标题信息会拆分出很多分列进行召回，向量召回就是根据标题语义和信息进行向量表达，通过语义相似度进行向量优化。可能有点难理解其实可以归纳为一句话：就是通过向量方式优化向量的大小和方向。
向量有两个点：
第一：大小
第二：方向
优化向量必其先确定方向，也就是你要告诉系统你产品是什么东西，带有什么属性，通过用户行为的反馈告诉系统你需要什么样的流量，带有什么标签的流量更容易成交。
这个过程就是向量布局，就是你要告诉系统你是什么，什么样的流量更容易成交，系统才会根据这些流量的标签画像进行召回。
召回后在经过用户行为的点击反馈进行粗排和精排的排序最后展现在具有相同购物意图的人群面前。
这就是整个推荐式搜索排序的整个过程，核心就是向量布局，你怎么让系统认识你产品的问题？
给系统一个方向，让系统给你推荐更多相似流量，现在获取对的搜索流量是推荐式的，精准度搞不搞已经不单单从关键词匹配不匹配的问题了，更多的是你布局向量的精准度决定了，推荐式搜索流量的价值。关键词优化只是第一步，更有用的是用户行为轨迹，而并非坑产。
手淘推荐---无非就是多分列下多兴趣点进行的多人群召回策略。
推荐式搜索偏向于优化分列下标签的垂直度和精准度，手淘推荐偏向于精准且丰富就是标签精准又丰富，这里的标签包括兴趣点和自定义基础属性人群标签画像，手淘推荐的打开之门是点击率，点击率高就保证了高点击量，点击量足够大就会激活以标题拆分分词粒度和标题信息以及语义精准度和相识度上的多向量召回，所以点击率是第一关，为什么点击率那么重要的底层逻辑就在这。
满足了点击率后面就是侧重多向量的优化以及核心向量方向上的多人群策略召回。
多人群策略在以往的文章中也给大家说过：
就是针对：
行为相似人群
相似用户人群
宝贝相似人群
为什么针对这些人进行召回，因为只有通过用户行为，宝贝相似人群，店铺相似人群三个角度和方向进行目标人群的抓取这个过程就是通过相似人群喜好的宝贝在找相似宝贝的过程。
这样的人群策略召回更是基于：一个买家进入猜你喜欢进入首页的那一刻，属于他的商品池已经再等他了，但是这个商品池里面的商品是不同类目的，不一样类型产品；这个买家在每个店铺都是不一样的人群，在A店铺他可能是相似宝贝人群，在两一个店铺B他可能就是相似店铺人群。最大化的能抓取到这个买家必须多渠道多角度都人群策略召回他。
七掌柜--鬼哥
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