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西红柿是蔬菜还是水果？
一个三岁小孩儿都知道的问题，对于超市的老板来说，却需要慎重的考虑。因为答案将决定销量。你是觉得顾客在买黄瓜的时候能顺便带走它，还是在买荔枝龙眼的时候能顺便带走它？
蔬菜和蔬菜在一起，水果和水果在一起，这就是类目，当买家说要买西红柿的时候，他是买蔬菜的那个西红柿，还是买水果的那个西红柿，这就是相关性。
当买家在淘宝输入一个关键词“苹果”的时候，搜索引擎就要分辨这个买家是要买手机呢，还是要买水果呢？这个判断就叫相关性判断。
如果关键词是"苹果7",那肯定是要买手机的。
如果关键词是"苹果红富士",那肯定是买水果的。
但是关键词是“苹果”，搜索引擎还真的是很难判断。大词都具有这种很难判断相关性的特征，类似的词还有男装、女装等，就算像连衣裙、t恤这样的稍具体的词，搜索引擎也很难判断你具体要买哪种的。
那么这个时候，作为一种搜索引擎的补充机制，千人千面，就帮上了大忙。
那么千人千面是怎么知道你想要什么的呢？
实际上千人千面，也不知道你想要什么。但是他知道和你一样的人已经要了什么。
当你搜索一个关键词“连衣裙”的时候，
第一步：
千人千面会找出几千个和你一样的人，说的稍微专业一点，就是找出标签儿和你一样的几千个人。
第二步：
看一下这几千个人买的连衣裙有什么共同特征特点。比如价格，款式，颜色，材质等......
第三步：
在全网搜索符合这些特点的宝贝。
第四步：
把这些宝贝再按照权重排序展现在你的面前。
千人千面并不神秘。只不过是统计学的应用。这其实让我有一点失望。在我的想象中，像阿里巴巴这样的公司，怎么也用一个AI学习技术吧。
我对千人千面的理解不是凭空想象的。是基于官方发布的帮助文件整理后的理解。下面就按照官方的方式专业的解释一下千人千面的实现过程。
1、千人千面是怎么运行的？
简单的来说，展现在买家面前的是宝贝合集。从买家到宝贝合集一共需要四步。
第一步。
买家进入淘宝。淘宝立即识别买家的标签。
在统计学当中，这些标签儿叫做抽样的条件。
第二步。
根据该买家的标签儿找到相似人群。
在统计学当中，这叫做根据条件抽样。
第三步。
根据相似人群找到他们共同喜欢的宝贝。
在统计学里，叫做对比样品共性。
第四步。
在淘宝所有同类型的宝贝中，找到与样品库相似的宝贝。形成宝贝合集。这些宝贝合集会展示在该买家的面前。相似度越高，排名越靠前。
在统计学当中这叫做范本对比。
到此，一个千人千面的实现过程就完成了。
——总结——
用一句话通俗的形容一下千人千面的运行原理：
虽然它不知道你想要什么，但是它知道和你一样的人已经要了什么，找出来就好。
（“你”指的是买家）
搜索引擎和千人千面的共同任务目标是：
相关性
这是一个极为重要的概念。如果淘宝是一个生命的话，千人千面和搜索引擎就是它的细胞，而相关性则是它的细胞核。这个概念在以后的实操贴中将多次被提到，宝贝的相关性设置是以后增加权重，获取展现，大量引流的核心关键布局，你的宝贝如果没有做好相关性布局，以后的推广将事倍功半。
所以想要获得流量，请先做好基本功。这是一个最懂千人千面之人的（没有之一）忠告。
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