這是一節高標準的搜索掃盲課，有點長耐心看。加玩法群收穫更多尾部有添加方式，大家想必都知道淘寶的搜索類目邏輯主要有前臺類目樹和後臺類目樹組成，前臺類目面向買家展現查找，後臺類目便於商家發佈商品信息存儲管理，從技術的角度來看的話，前臺類目就是在後臺類目的基礎上建立了一個虛擬類目，用戶購買時看到的類目是前臺類目。前臺類目通過跟後臺映射間接和商品關聯。前臺類目由後臺葉子類目+屬性組成，一個前臺類目可以包含多個後臺類目，一個後臺類目也可以映射給多個前臺類目。前臺類目不直接掛載屬性模版，前臺類目對應的屬性來自後臺葉子類目的公共屬性。也就是葉子類目+商品屬性模板稱之為類目屬性體系。
為什麼給大家講這些基礎的搜索邏輯是因為講千人千面、個性化、產品和人群標籤，必須要知道類目屬性體系的緣由，類目屬性體系是衍生出千人千面、個性化的前提。
很多同學會問:為什麼要將前後臺類目分開呢？
08 年的時候，有個淘寶的產品經理從線下零售巨頭沃爾瑪得到啟發，他發現沃爾瑪倉庫裡面的類目分區和貨架區的類目分區是分離的，倉庫裡面的類目分區比較穩定，很少變化，而貨架區的類目分區會根據活動和季節經常調整。類似的，淘寶也可以把原來的一套類目體系分為後臺分類和前臺分類，後臺分類面向商家，用來掛載商品和屬性模板，比較穩定很少變化；前臺分類面向用戶，主要方便用戶查找商品，很靈活，可以經常調整。後臺類目和前臺類目之間通過映射聯繫起來，一個後臺類目可以映射到多個前臺類目，一個前臺類目也可以包含多個後臺類目。這樣一套相對比較完善的類目體系就形成了。
這樣解釋是不是就明白了。
第一：類目屬性體系有效幫助提升搜索的精準度。
用戶輸入 query：iPhone，淘寶類目屬性體系預測到跟這個 query 最相關的前臺類目是手機，然後前臺類目通過映射找到後臺類目手機，最終在這個類目下找到了“iPhone 5s 土豪金”這個商品。
有了類目屬性體系，用戶搜索 iPhone，淘寶就不會給出手機套這樣的配件了，因為它只會到手機類目下去找商品。
第二：更加高效的找到顧客想要的商品
用戶可以直接在搜索結果頁按照類目和屬性篩選商品，更加高效的找到想要的商品。而淘寶搜索可以通過記錄用戶搜索 query 之後的類目屬性篩選行為，精準預測每一個 query 的類目和屬性意圖，當用戶再次搜索的時候，可以根據 query 的類目屬性意圖，在 query 文本相關性的基礎上計算出商品的類目和屬性相關性，把包含 query，且跟用戶的類目和屬性意圖最相關的商品優先展示給用戶。--這就是千人千面
第三：幫助搜索算法的垂直優化。
也就是在每一個細分類目下，可以採用不同的商家權重和品牌權重，甚至可以有不同的排序公式。比如用戶選擇手機時，更多考慮各項參數和評測文章，這個時候相應的排序權重因子可以加強，而選擇服裝的時候，一張漂亮的主圖就無比重要了，排序因子裡面主圖質量的權重就需要提升了。 有了類目屬性體系，還可以做基於類目和屬性的個性化搜索。搜索引擎通過用戶的類目屬性篩選日誌，可以挖掘出用戶的一些特徵，比如性別，意向價格區間，偏好品牌，偏好品類等，從而可以對這個用戶做個性化的展示。---這就是個性化
個性化讓搜索匹配更加精準，轉化率大大提升，針對個性化的搜索我們關注的是後臺整體的流量，而不是關注前臺的展現。也就是說要看個性化搜索後臺的整體流量趨勢，而不是去看這個搜索關鍵詞有沒有排名和展現。
基於個性化和買家不同層次的需求和商品對接，個性化實現多樣性，實現淘寶小而美，賣家找到自己的定位，有實力去競爭頭部，如果沒有實力，細分類目會有更多機會。
例子：100個買家100個賣家絕大多數商品集中在頭部，40個買家找韓版但是有80%的提供，10%的買家找條紋商品，但只有2%的賣家提供條紋商品。
在葉子類目+屬性模板上下下功夫，針對產品屬性和產品本身做深度優化會有更多機會。
前臺類目的調整一般參考各品類或者屬性成交的高低以及搜索導航PV的高低進行。--所以說淘寶首頁會說話的，什麼品類好賣，什麼屬性好賣，用心研究下PC淘寶首頁還是可以分析出很多核心有用的東西的。
聊得這是不是應該有點感悟，不管你的感悟是什麼我接著講下一個搜索核心。
淘寶搜索分詞技術。
這張圖上大概概括了這五個方面
接下來 我們就一起來認識這五個方面的內容
1）最小滑動窗口模型
這個比較容易理解
簡單來說就是緊密結合原則。
這個大家不會太陌生吧
舉個例子來說下吧
比如說我們的產品是一款連衣裙，我們以“雪紡連衣裙”這個詞來說，淘寶會把這個詞進行拆分，變成“雪紡”&“連衣裙”兩個詞
那麼系統又是如何組合的呢
我們知道淘寶有一個龐大的詞庫
【詞庫的詞的來源簡單說下：就是用戶搜索的一些短詞和類目詞等等】好，我們模擬下系統的匹配方式，
那麼在“雪紡”這個詞下對應了一個詞庫，是包含雪紡的所有的詞，我們先把他命名為【雪紡.txt】，.txt是說這個包含這些詞的一個文檔
當然在“連衣裙”這個詞底下也是對應一個詞庫，我們把它命名為【連衣裙.txt】也是包含連衣裙的所有的關鍵詞
然後每一個詞底下都是對應一個最優類目的
但是最小滑動窗口是什麼呢？
也就是說“雪紡”這個詞和“連衣裙”這個詞之間的距離，如果標題寫成“雪紡連衣裙”比“2013雪紡韓版連衣裙”這個詞相關性好，這是系統拆詞的一個原則。
2）不要有異議
什麼意思呢？ 我們剖析下
這個問題是相當嚴重的，因為在淘寶系統去識別我們的標題的時候，如果識別錯誤的話，那就不好了，所以我們不能讓淘寶系統進行誤識別，因為系統是根據算法來的，不可避免的會錯一些，但是針對這個問題，我們必須需要謹慎和注意。
方便大家理解 我舉個簡單的例子
“beizi”這類的詞，相信大家有所理解吧
“beizi”這個詞，這個叫特殊詞，有時候搜索量很高，競爭很小，所以我們很多人就把這個詞寫進標題了，競爭小，流量多這樣的詞顯然我們是需要的，我們看下這個詞
但是我們知道“被子”&“杯子”這兩個產品的拼音都是叫“beizi”這個時候，如果系統誤識別把我們的被子識別成杯子，那麼就非常不好了，因為產品的相關性太差了，從而影響我們的排名和寶貝的權重。這個是我們平時需要的注意的。
3）屬性進索引
這是我們之前理解的相關性，其實淘寶遠遠不是這麼簡單的審核我們的相關性
所以我們知道，產品不能放錯類目。但是呢？僅僅是這樣遠遠滿足不了用戶的需求度和客戶體驗，所以進出來了這個屬性進索引。
這個很重要的 待會舉個例子說明下
什麼意思呢？
其一：當我們的寶貝的標題如果沒有寫上屬性詞的時候，但是我們的屬性當中存在這個屬性或者勾選了這個屬性，那麼用戶在搜索這個詞的時候，淘寶也會展示我們的商品，這是因為屬性進了索引。
其二：我們需要去做的是不是說屬性詞就可以不寫在標題當中了呢？顯然這樣去做會損失很多流量，不是因為淘寶不去展示我們的寶貝，而是因為影響排名因素的權重或者因子，不單單是屬性這一項，所以我們的人氣分很低的時候而是很難把握的，因為前面說到了緊密組合是吧，所以我們需要的是把一些重要屬性或者熱搜屬性進行書寫並緊密結合。所以我們需要填好屬性，而且要全面的把屬性填的完整。
【有一點需要注意的是，屬性和標題是不能衝突的，如果屬性勾選的是“短袖”但是標題中卻出現了“長袖”顯然這樣是不會展示的，而且還是違規。所以在寫標題的時候千萬不可以用這樣的字眼和犯這樣的錯誤。
4）寶貝標籤進索引
這個原則 主要是商品的一些產品參數和賣點表述了寶貝標籤，就把這些關鍵詞寫到標題或者進行勾選，填寫。
5）詞性
詞性 直接決定了你的排名 非常重要
名詞和形容詞，屬性詞
這是什麼意思呢？我們知道淘寶是系統識別標題的，但是系統如何知道我們的產品是什麼，或者叫什麼呢？
大家思考下 這個很重要哦
有人會說不是區分最優類目了麼，可是類目底下還是包含很多的詞的，然而淘寶是如何準確的識別我們產品的名稱的呢？
這就牽涉到我們的詞性的問題。
我們知道語句中會有主語、謂語、賓語，也有謂賓短語。那麼淘寶也是一樣的，他會識別詞性，也就是我們經常說的，中心詞。
如果你的產品的中心詞沒有被識別那就完了
所以這塊就是非常重要的一個原則。
淘寶如何做到的呢？我們知道我們每個產品都有一個名稱或者多個名稱。比如：襯衫，我們還可以叫做襯衣。而這些名稱詞也就是我們所說的中心詞，
我們細心觀察會發現，所有的名稱詞都是名詞，而跟他一起組合的都是形容詞，比如說“長袖襯衫”那麼“長袖”就是一個形容詞，而“襯衫”就是一個名詞。兩詞結合就是就是一個長尾詞。
淘寶也是這樣識別的，先是拆詞，然後進行詞性的處理，分辨出你的產品中的名詞，也就是名稱詞。
當然有時候名詞也是可以當做形容詞來用的，這個時候就需要我們去注意了。不要讓淘寶誤識別了，如果識別錯了，那就完蛋了。
舉個例子：
針織衫毛衣這個詞
“針織衫毛衣”那麼它可以拆分成“針織衫”&“毛衣”，那麼我們知道這兩個詞都是名詞，這個時候就是名詞變成形容詞。
所以根據這個原則，我們需要把握的就是讓淘寶系統準確的識別出我們的名詞也就是中心詞。那怎樣做到呢？
這個時候可以試試空格或者/,還有一個核心的原則那個中心詞最核心就去形容它，比如針織衫長袖毛衣。
這些都不是我今天要講的主題，扯那麼多就是讓大家從本質上和搜索邏輯上更加深刻的理解搜索。
今天的主體是個性化-同質化產品只會展示優質產品，劣質產品不會展示。
是人群標籤和產品標籤。
淘寶搜索通過用戶的類目屬性篩選日誌，可以挖掘出用戶的一些特徵，比如性別，意向價格區間，偏好品牌，偏好品類等，這就是人群標籤。
淘寶搜索通過搜索軌跡和日誌篩選和分析參考各品類或者屬性成交的高低以及搜索行為軌跡的反饋數據給這塊產品打上標籤--這就是產品標籤。
當人群標籤映射產品標籤的時候就做到了個性化精準營銷。
產品標籤和人群標籤我們能優化的點在葉子類目+商品屬性模板上，這也是現在淘寶搜索掌門人“思涵”強調的 商品質量。
商品質量、信息質量、商品品質質量。實踐證明：商品信息的完整性越高越準確，轉化率會更高。
人群的標籤是由以往行為軌跡和瀏覽反饋影響的，商品標籤是有商品本身屬性和購買人群標籤兩部分組成，商品標籤是實時變化的不是一層不變的特別是新品前50名真實成交客戶的人群標籤就顯得更為重要。
這篇文章含金量特別高，希望能幫助中小賣家仔細閱讀，體會，理解
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