手淘最新改版后，2021流量如何分配。

[写在前面]二月底大部分人的手机淘宝都改成了最新版本，第一印象，好像内容电商的权重高了不少，直播、短视频、订阅（微淘）的位置都进行了调整，最大的改变是以前的猜你喜欢展现方式从单品展现到商品池包展现，这次的改变可以说是真正的跨时代转变，真正从规则统计排名时代，到机器实时学习建模算法时代，这些背后的改变不光是内容电商得到了认可，更核心的是现在真正意义上进入了推荐式流量时代，不管是还是手淘推荐，平台流量完全基于先进算法，进行实时推荐，用户画像建模也就是给用户“打”是最根本的一步，平台基于你店铺人群标签画像进行个性化推荐展现，展现形式也是就是我在前面《论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的变化的方向》中阐述的召回机制最好的诠释。

推荐时代到来也预示着大爆款时代成为历史，向量权重代替关键词权重，现在的首页出现了不依销量为排名的展现方式，很多个位数销量甚至零销量的产品得到了首页展现机会，跨时代的改变会带来真正意义上的改变，你看清方向了吗。

正文

一：推荐式时代全面到来，人群标签建模就是给用户“打标签”让产品“入池”的不二法门。

在前面几篇文章中我阐述了现在搜索推荐算法的排序机制，就是基于标题进行文本分词处理然后分列进行TFIDF计算词和空间向量处理，这个过程就是向量召回机制，通过向量分析出的特征进行商品召回，通过粗排，精排的算法过滤处理最后展现到符合消费者眼前，这个过程也是货找人的过程。

通过消费者用户身上标签结合实时行为轨迹通过系统算法，实时推荐给消费者最想要的产品，你看看整个推荐机制是不是这样来的，特别是单品展现改商品池展现，这就是一个典型的根据消费者身上标签召回商品的过程。

商品从系统上架后就会被系统贴上各类标签，通过消费者触达行为不断的优化商品标签，与其说优化商品“入池”不如说是在给消费者打标签，这个过程是同步的，现在是货找人的时代，我们更应该把运营“人”放到首要位置上来，通过优化人，指引引导人也就是消费者改善行为轨迹或者购物途径链条来提高购物效率，然后通过高效率购物体验的人群进行人群（用户）建模，就是对用户“打标签”当店铺人群被打伤标签后就形成了自己的店铺，商品就会根据这个人群画像进行优先展现，核心就在于用户建模对用户打标签的过程也是商品入池的过程，货找人的过程就是产品找相似店铺人群画像人群的过程。

货找人的时代核心是运营人，人运营对了，商品自然就对了，因为优化过程是同一过程。

所以货找人，优化人的过程就是优化自由店铺人群画像和相似宝贝店铺人群画像的过程。

二：改版后抓住实时购物链条推荐机会搭建时效性内购物链条闭环。

这次改版另外最大的一个点就是搜索框，搜索框加上了搜索二字，引导性也就是推荐性搜索更方便，通过研究消费者购物行为，现在是很少有人输入字搜索了，都是上了手淘后系统会根据消费者近期的行为数据给他推荐：‘关键词’购物意图或者直接手淘推荐猜他喜欢的产品给商品池展现，这都是基于消费者身上的标签完成的。

如果我们想让店铺人群标签精准，核心就是要看店铺人群精准度高不高，先把自有店铺人群画像搞清楚了召回的商品才会符合先阶段店铺人群的需求。我们可以通过单品来优化店铺人群画像，但是单品不能脱离店铺人群画像负责流量的精准度就一下子下来了，就这最近很多同学说是流量涨了，转化差了说是淘宝给灌了流量，这些都是无稽之谈，根本原因就在于手淘改变后的推荐召回机制，先问问你的店铺人群画像精准不精准。

为什么让大家注重实时购物链条推荐搭建闭环，这一点也是完全是因为此次的改版，因为现在是全面的进入推荐式流量时代。

很多同学还喜欢分析生意参谋的关键词，我就问一句现在是不是大家都承认搜索流量是每年都下滑的，但是淘宝商家是每年还在递增的，你有没有想过现在淘宝商家一千多万每天在淘宝上搜索自己产品排名（不用自己店铺ID）就会形成多少搜索量，这些商家100%是录入式关键词搜索的，但是你站在消费者的角度分析过问题吗，当打开淘宝我想输入的词系统就已经给推荐好了还非常精准基于自身标签，消费者还会特意在录入搜索其他词吗？如果是你你会吗？别小看这个推荐动作，有可能大盘真实搜索量的30%就已经被截取了，说到着能明白我想说什么了吗，搜索流量全面打散，大爆款时代成为历史。

你分析的生意参谋关键词不一定是真实的数据，但是推荐搜索框稳定推荐的购物意图确实实实在在的搜索量，但是有一个点要特别注意，那就是流转的问题。

向量和流转是拿搜索最难的点。

三：精准流量的获取，源于店铺人群标签，推荐流量基于消费者用户身上标签。

前一节有提到我们优化店铺人群画像都是通过单品来完成的，也就是通过优化单品给单品引导贴上什么样的标签，店铺人群画像也就包含什么标签，标签的类型很多有统计类、规则类、机器学习类。

统计类是常见的基础类标签就是性别 年龄城市星座用户访问和消费产生的数据。

规则类：基于用户行为及确定的规则产生。例如近30天交易次数大于2.

机器学习挖掘类：该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或者某些行为进行预测判断，比如根据一个用户的行为习惯判断他是男是女，根据消费习惯判断对其某产品的偏好程度。

给大家说这些就是让大家有一个概念就是标签并不是光性别年龄消费层次职业等

标签的分类很多可以分为用户属性标签、用户行为标签、用户消费标签，用户偏好细分等等

我们优化店铺人群标签画像就是通过人和货的交互来完成，这就要我们先搞明白一件事，什么才是我们店铺的人群，想成为我们店铺人群必须有一个前提就是购物意图要统一且成交，也就是只有在统一聚焦购物意图后再去测试用户属性标签 性别 年龄 消费层次 职业等才有意义，流转程度才会最低，我们嘴上经常说的关键词不同人群不同背后的逻辑就是这些，购物意图不同，背后的人群就是不一样的，比如开直通车关键词太乱太杂，购物意图不聚焦测试基础属性人群是测试不出来的，因为购物意图在流转今天这个词明天那个词，怎么可能会精准。

我们优化店铺人群画像同样要思考这个问题，基于单品的布局我们的人群标签要高度统一聚焦，产品之间不断叠加店铺人群画像才能更加精准的强化优化店铺人群画像，只有店铺人群标签画像精准了系统才会推荐更多的相似人群流量。

优化标签要放在店铺人群标签画像上面，不要只盯着单品去优化。

七掌柜--鬼哥

论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向：

流量爆发就是向量布局与破局的游戏：

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