根据目标不同，流量分发策略也不尽相同

让我们先了解一下流量分配，顾名思义，就是流量分配到各种渠道进行价值最大化的过程。分发策略因目标而异。它包含多种用户接触渠道，如个性化推荐渠道、搜索渠道、push渠道、社交营销等。今天，我们将分发不同类型电子商务产品的流量。以个性化推荐渠道为例，围绕以下几点展开：1、目前电子商务的几种形式之一是京东、苏宁、拼多多，这是我们熟悉的传统货架式电子商务。一种是带货式内容的快手抖音淘宝直播电商。2、不同形式电子商务的几个不同产品定位：抖音快手等内容电子商务仍处于探索阶段，尚未完全转型，本质上是社交产品；即使快手与京东的合作只借用了京东的供应链能力。虽然抖音建立了自己的抖音商店，但它仍然主要是排水，仍然属于二级电子商务；他们都是从内容开始的，核心仍然是用户对碎片化时间的消费；京东苏宁拼多多本质上是电子商务产品的交易，核心主要是用户对商品的消费。核心链接：抖音快手主要是观看、互动、*、收集，核心链接不涉及交易；京东苏宁拼多多，主要是访问、购买、订单提交、支付、售后，核心链接围绕交易实现。核心链接：抖音快手主要是观看、互动、*、收集，核心链接不涉及交易；京东苏宁拼多多，主要是访问、购买、订单提交、支付、售后，核心链接围绕交易实现。供应链能力：新内容电子商务没有供应链能力，旧货架电子商务多年来一直沉淀着供应链能力。消费场景和商业模式：抖音快手是消费者相对简单清晰的平台，大部分主要是feed流、滑动、拇指、注意、操作简单、场景单一，是轻商业模式；货架电子商务，虽然使用过程不复杂，但购物链接长，购买前、购买、购买、购买、客户服务、售后等环节，场景复杂多样，是一种重商业模式。综合以上几点，社交和电子商务以消遣为主，以消费为主。消遣产品手持流量，消费产品手持供应链；一个是轻业务，一个是重业务；一个是流量的起点，一个是流量的终点。当消遣产品在流量充足的前提下，寻找更多的实现手段，创造更大的想象空间，获得更高的估值或更多的开发和运营资金时，电子商务一直是一种很好的实现手段；所以我们可以看到抖音，快手电子商务。同样，淘宝也是流量的终点。当流量转换遇到瓶颈时，为了确保市场份额和GMV，我们只能继续获得更多的流量，我们看到了淘宝的电子商务内容；目前，天猫、苏宁、京东、拼多多也有内容发展，但暂时优先考虑货架电子商务。3、在货架电子商务中，一些抽象消费场景的经验提到，货架电子商务链路长，场景复杂。因此，流量分配策略应分为场景。例如，在购买过程中，提交订单页面不能猜测你喜欢使用与购买前主页相同的流量分配策略；然而，一个场景和一个策略不能分散生产、研究和运输的能量；因此，抽象分类是一个非常重要的环节。流量域是一个很好的抽象维度，比如主页上的各种商品主题入口和内容频道，可以分为一类。主页对电子商务具有特殊意义。我们将其定义为另一类。同样，搜索结果页面也是一个单独的类别；对于频道页面，无论是每条业务线还是每条行业线，都是每条业务或行业运营精细化的主要位置。推送的商品是每条业务线或每条行业线的独立商品池，暂时分为一类，属于私域流量，同样，也有促销页面；有一个商店页面，完全是商店里商品的分发，暂时也分为一类，属于私域流量。在这种情况下，我们可以首先抽象几种场景，然后结合其他维度建立一个三维或多维模型网络，以便根据交叉点找到抽象的分类结果。在这种情况下，我们可以首先抽象几种场景，然后结合其他维度建立一个三维或多维的模型网络，以便根据交叉点找到抽象的分类结果。例如，在促销期间，当遇到不同的业务时，如数百亿的补贴，以及上海选择注册，分销策略完全不同；这两个场景是二维模型网络中的两个交叉点。如果根据不同的产品类型（如列表或feed流产品形式）进行区分，则是三维模型网络中的多个交点；当在促销页面和100亿补贴列表中，与促销页面和试镜注册的feed流场景是不同的分销策略。因此，对于货架电子商务，分销策略相对复杂，不易统一，商家获取流量的规则不容易理解；对于一些规则，场景覆盖不是很全面，只能通过建立分场景分销策略来解决人与货的匹配。四、构建个性化推荐系统的思路，首先要明确不同类型的电商产品应该解决哪些问题？抖音快手解决了用户场景和内容的问题。简单地说，谁想看什么；淘宝直播解决了用户当前时间和商品之间的关系。简单地说，谁现在想看什么就买什么；天猫苏宁京东拼多多解决了人类货场的问题，简单地说，谁想买什么。一个强调内容，一个强调当前*的商品，一个强调不同场景下*的商品；因此，当个性化推广实施时，消费者侧的重点是不同的。当我们澄清问题并定义场景时，剩下的就是考虑如何在这些场景中进行个性化的建议。例如：抖音、快手，在个性化推荐中，场景单一，主要考虑内容侧的特点。例如：水平和垂直屏幕的差异、拍摄时间是否适合碎片化时间浏览、标题是否简洁、悬疑，以及内容本身的拇指、评论、转发、广播、观看时间等核心指标。然后，结合用户行为、停留时间和社会关系，获取用户偏好意图；召回排序后，根据不同时期的平台规则调整规则层，准确判断用户偏好意图，使创作者能够持续获取流量。另一种是货架电子商务，其本质是电子商务，场景复杂。根据一案一议的原则，对场景进行抽象分类，然后考虑商品侧的特点。例如：标题、图片、类别、品牌、价格、营销和促销活动、服装颜色尺寸等属性参数；在此基础上，根据用户行为对应的商品属性和用户属性进行个性化召回和排序，并结合上述抽象分类场景在不同场景下分发不同策略。当内容与电子商务相结合，在内容电子商务方向上进行个性化推荐时，应结合内容特征和商品特征；如果内容特征较重，可能会影响商品转型，对原业务影响最小。但是，如果商品特征较重，将对原有的社会属性构成威胁，可能会影响用户活动，阻碍新业务的推广；在这方面，研发人员需要整合和评估特征，以获得最佳解决方案。五、落地方案要兼顾消费者和创作者/商家的利益，我们必须有平台的概念。该平台提供资源供应和产出消费。简言之，该平台既面向消费者，也面向创作者/企业；供应商的需求是通过简单的操作实现流量。消费者的需求是获得高质量的资源来满足当前的愿望。如果你想在获得流量并继续增长的同时确保创作者的持续投资；有必要为平台建立一套规则，即面向消费者和供应商；只有建立公开透明的流量获取规则，创作者/企业才能振兴，确保他们的流量来源。在梳理这一经验之前，我们首先明确了推荐算法、推荐策略、推荐系统等术语的概念。其实看似一样却不一样。推荐算法是学术界的名词，实际上是由多种数学算法不断筛选组合而成的综合模型。推荐策略是指有人参与制定规则的问题解决方案；推荐系统是学术界在工业界的实施，是一个相对复杂的系统，包括推荐算法和推荐策略。一个完整的推荐系统涉及的链接相对较长。涵盖基础日志采集/基础业务信息采集-数据反馈处理-数据源筛选-召回-粗排-精排-规则-AB测试-效果分析等多个环节。这些链接适用于上述每个产品的个性化系统，但类似，所以不打开比较，以下几点可能影响着陆效果需要提前避免：1。个性化推荐个性化推荐，将依赖于大数据收集、基本信息收集，无论是行为日志还是业务数据，都有很高的要求。例如，设备的唯一标志、会员的唯一标志、会话的唯一标志、曝光、点击、访问等日志中的映射、请求中的回传、数据是否匹配、业务信息收集和日志信息收集是否遗漏都会影响建模。2.实时反馈数据实时反馈，输出商品后是否有行为，如何筛选行为数据，数据中各字段的业务背景和含义，筛选条件是否能覆盖需求，都会影响反馈的效果。3.数据处理规范数据处理规范，一般是上下游协议，明确每个字段的背景和含义，最容易出现的问题是上下游信息不同步，导致业务变化，影响效果；清洁要求，如去除噪声数据，如误触、部分极端活跃用户数据等；这些会间接影响效果，根据报告反向定位无法得出准确的结论。4.在AB实验AB实验中，算法将在正常模型启动前进行评估。原则上，离线指标优于在线指标，新模型具有在线前提；但实际上，离线效果不一定是可靠的结果，所以最终在线AB是上线前的唯一途径。一般来说，在调用推荐和非调用推荐之间进行AB，即调用方根据UV分桶；AB模型的效果将通过模型输出的数据识别传输给调用方埋点，从而实现报告的计算。5.用户行为较少也会影响结果。例如，在分析用户行为时，实际上有一些错误的命题倾向；由于很难准确判断用户的相似性和商品/内容的相似性，对电子商务会有一些误导；例如，三、四级城市的用户看到进口昂贵的奶粉和国内便宜的手机。因为他们的行为很少，他们可能只是按价格购买，因此，很容易误判他的消费能力；而且在计算用户相似性时，也容易误导，同样适用于内容。6.用户行为不规则不连续，用户行为不规则不连续，主要是在相对稳定的时间周期中，如N%M每天来一次，N和M没有固定的规则；在中间，偏好会改变，行为不连续，即使结合长期和短期行为召回，也不能准确判断用户的意图；偶尔去天猫，偶尔看抖音，很难确认用户的真实意图，这里的真实意图不是算法计算出来的意图。除此之外，还有推荐过程中的商品显示元素、体验、内容封面、内容质量等基本数据质量因素；如果基本内容信息不完整、信息匹配不准确、商品参数错误不标准，则难以实现商品和内容的准确接触。7.马太效应实际上，只有当系统长期处于长尾效应时，才会影响推荐效果，推荐后越热；例如，列表，长期使用会导致新鲜度下降，长期发展是用户推荐疲劳，点击率自然会下降。解决方案主要是如何降低头部商品的权利。一般来说，算法设计的时间衰减会通过时间迁移降低商品的受欢迎程度，以及不同时期的业务干预解决方案；例如，通过调整商品池的门槛，对某些商品的加权或长尾商品在商品池中的比例进行调整。8.信息茧问题类似于抖音早期的个性化推荐策略，看什么推什么，比如你看食物不断推食物，看土壤视频不断推土壤视频；这大多是基于用户标签肖像的推荐，这实际上是许多平台的主流推荐，因为它相对可靠，易于广泛应用。但缺点明显，是信息茧房，没有新鲜感，在圈定范围内，如抖音后期综合热推荐；在一定程度上，抑制兴趣偏好，使流量分布更加公平公正，也使用户能够接触更多信息，帮助用户不断发现新的偏好，从而跳出茧房。以上分享了一些个人对不同产品个性化分销策略的看法，希望与合作伙伴沟通，纠正不合理；这一次，我们暂时不基于不同的策略、效果等问题，下次继续。事实上，无论是电子商务内容还是内容电子商务，转型和新尝试都将承担触及企业收入的风险。每一次新的尝试都会伴随着痛苦。我希望每个企业都能顺利度过转型期，得到预期的发展。事实上，无论是电子商务内容还是内容电子商务，转型和新尝试都将承担触及企业收入的风险。每一次新的尝试都会伴随着痛苦。我希望每个企业都能顺利度过转型期，得到预期的发展。