淘宝商家要如何去利用千人千面的推荐流量？如何获取呢？

         比如，休闲T恤衫来讲，它的价格，各类参数，店铺得分，宝贝收藏比，宝贝评分，保障计划，标题分词，关键词，评价关键词等凡是能被识别或者归纳出来的直观特征，都属于结构化信息通俗点解释，每个宝贝身上都有一堆的结构化的标签，用户在浏览丶收藏丶购买宝贝的过程中，就会与这些宝贝发生关联，身上也被“烙”上了这些标签恩，一样的道理，标题丶创意标题丶宝贝描述的优化上，大胆的学习借鉴标杆宝贝或者店铺，因为标题分词后，也是关键词，这是不开车的各位店主，更要做好的环节而当推荐系统需要给出推荐结果时，淘宝就会拿“用户身上的标签集”与“宝贝身上的标签集”进行比对，根据相似性，给出推荐结果在基于内容的推荐系统里，这些结构化信息就是一个个的定位标签，共同锁定了一个产品的具体方位在淘宝宝贝评价的上方（如上图），都会有这么一个总结（当然只展示了一小部分）基于笔者的反复研究和验证，淘宝应该使用了不只一种推荐算法，准确的说，至少包含三种，鉴于难免有些技术性解释，就一个个拆开讲了，今天只讲第一个，基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）但在推荐流量的思维里，主导思维的是合作性博弈，流量间相互抬轿子（这也是淘宝想看到的，有效的分配流量，避免马太效应）当然，这里有一个非常重要的前提，即你已经挑选好了标杆对象，否则你死命在关键词上跟住那些大家伙，是连汤水也喝不到的但对于推荐算法，以及如何围绕着推荐算法进行优化，我想大家应该也没什么直观的认识，接下来，就由我来给大家剖析一下                

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