人群标签混乱：千人千面如何做权重？

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对于众多淘宝卖家来说，想要运营好淘宝店铺，那么就需要对淘宝有更多的了解，在网上泛泛一搜，有眼花缭乱的干货让人参考，那么到底哪些是适用于自己的，也会让商家变得很茫然。

那么到底什么是最适合商家的方式?我们一一来剖析。

当买家在搜索结果页面看到了你店铺的宝贝，就是买家标签与你的卖家标签进行匹配的一个过程。

买家标签，由买家自身的基础标签和平时购物的行为标签构成。

例如：两位女性客户都在30~40岁之间。顾客甲，白领高层，经常网购高端价位的女装；顾客乙，家庭主妇，经常挑选购买价格偏低的衣服。当甲和乙同时搜索“裙子”这类关键词的话，甲的搜索结果会出现几百上千元的款式，搜索系统给乙推送的可能就是几十元的款。这就是买家自身的基础标签，导致见到的搜索结果不同，也就是传说中的千人千面。

买家搜索后对宝贝进行浏览、收藏加购、下单、支付、回购这些动作形成了买家自己的行为标签。与此同时，买家对这个宝贝的动作，也为卖家的宝贝打上了个性化标签。其实就是买家与宝贝之间互相打标。

买家对宝贝的行为所产生的标签权重，不仅在于发生时间的远近和行为的重复次数，还有行为上的权重倾斜。作为一家店铺的老客户回购权重是最高的，其次是已支付的行为权重高过已下单未支付，再之是收藏加购的权重好过仅浏览。

并且我们知道，运营一个网站，需要最基础的数据就是UV，也就是一个网站的访客量，访客量的多少是一个网站是否活跃的基础数据。对于淘宝来说，访客量的组成大概有这么几部分：

1.自身的老客户沉淀，也就是重复访问淘宝的一些用户;

2.外部外部广告投放来的流量，包括线上线下的广告宣传;

3.一些购物分享的来的流量。

然而对于一个网站运营来说，最核心的工作就是把这些UV都变成有价值的下单客户，这就是所有网站包括淘宝都一直在强调的UV价值最大化。

我们知道，最理想的结果就是所有进入网站的UV都能100%下单产生收益，但是实际情况上，并不是这样，对于淘宝这样的大数据公司，每个行业，每个类目就会有个相应的一些标准和一个对应的转化率来评判一个商品，这些因素包括：购买者的年龄构成比例，性别构成比例，收藏加购的下单率，整体的转化率等等，以上因素做得相对比较优秀而不离谱的店家，淘宝就会给相匹配的人以及更多的展现，这就是淘宝目前在强调的千人千面理论，也是我们所一直强调的精确人群标签。

看完这些，大家是不是明白了在千人千面的市场环境下，你应该如何把握你的权重了吧！