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随着算法技能的发展，各大渠道对用户引荐的算法是越来越精准了，咱们商家最关怀的是自己的产品怎样才能被算法引荐给用户呢？

这儿我将从引荐算法的逻辑与运用为咱们解开疑问。

一：引荐算法逻辑这儿咱们抛开专业、繁琐的技能与公式来介绍三种各渠道常用的、通俗易懂的、经典的根底引荐算法。

（此次咱们介绍的算法案例与逻辑并不能等同于了解是天猫渠道的算法，各渠道的算法差异与难度远比根底算法杂乱），本篇是为了帮助咱们了解算法流量竞赛的根底规律，取得提高赢利的一把密钥。

1、特征联络引荐这种引荐算法的逻辑是对用户先做一个特征联络画像，再去匹配有此特征联络画像的产品。

也便是经过用户的特征联络作为牵线，相互匹配。

1）用户特征联络画像：为了让咱们能更具象的了解，下面会用根底的矩阵方法来介绍下这种算法的逻辑。

用户对产品了解的特征联络做出分类，如“英伦、古典、简易、朋克、中性……等等”其实能够划分出非常多的特征联络，这儿只列举5类，便利咱们简化后面的矩阵核算。

一个用户对产品的特征联络偏好程度是不同的，能够用数字趋近1代表很喜欢，趋近0代表不喜欢。

咱们假定选择3个用户“唐僧、八戒、悟空”，用矩阵的方式表达3个用户对产品特征联络的画像。

用户——特征联络矩阵：2）产品特征联络画像：咱们对已划分出的特征联络，对产品库中不同的产品做特征联络的画像，这儿咱们只列举5个产品，下面咱们用矩阵的方式表达。

产品——特征联络矩阵：3）用户与产品的引荐匹配：用户要与产品库中产品做特征联络匹配核算，哪个产品的匹配值最大阐明两者特征联络最相近，那么就引荐值最大的这个产品给到用户。

例如用户“唐僧”与“产品A”的匹配核算，相同特征联络数值相乘再求和：0.6*0.2+0.9*0.5+0.1*0.4+0.1*0.9+0.1*0.1=0.71用户“唐僧”对5个产品特征联络匹配核算结果为产品D值最大，阐明两者特征联络最相近，因而就会给用户引荐产品D：同理用户“八戒”“悟空”都需要对库中5个产品做匹配核算，依据核算结果你是否知道该怎么给八戒和悟空引荐产品呢？

这个特征联络值是怎么量化给定的呢？

特征联络值能够经过用户的行为数据来做计算，（如：直接购买=5, 产品加购=4, 产品保藏=3, 回访=2 , 拜访深度=1, 停留时间=-1 , 直接跳失=-5 ），怎么具体计算特征联络的分值，这儿就不在深讲，中心是了解特征联络引荐算法的逻辑。

二：类似用户引荐这种引荐算法的逻辑是以用户的行为数据，找到类似的用户，经过类似人群喜爱的产品来为用户引荐。

算法主要是“多维空间中方针用户与用户群向量夹角的余弦（余弦类似度）”。

为了能具象了解，假定现在有三个产品“产品A、产品B、产品C”，咱们把三个产品看成三个维度x轴、y轴、z轴。

当用户对产品发生行为就能够在三个维度轴做量化（比如：直接购买=5, 产品加购=4, 产品保藏=3, 回访=2 , 拜访深度=1, 停留时间=-1 , 直接跳失=-5），这样就能够经过用户行为数据在这个三维空间里表达出一个向量，而这个向量就能够代表用户的喜爱。

以上咱们了解了三个产品（三维空间）经过向量来表达用户的喜爱，那么在N多产品的多维空间下，当不同用户对不同产品发生了行为，会发生不同用户的向量表达，依据余弦公示，夹角余弦 = 向量点积/ (向量长度的叉积)，找到要引荐的方针用户与之向量夹角最小的用户。

夹角越小阐明喜爱越接近，反之表示两个人喜爱很大不同。

找到要引荐的方针用户与之向量夹角最小的用户，那么当这个用户购买或偏好了某个产品，自然就能够为方针用户引荐相同的产品了，4月底春哥私董会给咱们带来最前沿的淘宝搜索算法解密。

三：已购产品引荐这种引荐算法的逻辑是以方针用户对某个产品发生的行为偏好为基准，找到这个产品用户群行为关联度最大的其它产品，引荐给方针用户。

简略的了解便是和你买了相同的产品的人，大多数人又买了什么就给你引荐什么。

依然假定有三个产品“产品A、产品B、产品C”，四个用户“唐僧、八戒、悟净、悟空”，其间唐僧、八戒、悟净都对产品发生了行为，而悟空只对产品A做了行为，那么怎么给悟空做产品引荐呢？

下面用矩阵的方式来阐明：这儿用户的行为量化依然能够了解为：直接购买=5, 产品加购=4, 产品保藏=3, 回访=2 , 拜访深度=1, 停留时间=-1 , 直接跳失=-5确定了方针用户“悟空”对“产品A”行为值，核算出唐僧、八戒、悟净用户产品A与产品B的偏好（A-B），产品A与产品C的偏好(A-C)，算出产品A、产品B偏好均值，再核算方针用户产品A与产品B、产品C的均值偏好，值越大反映出人群用户对两个产品认为关联度相对越强，因而最终会引荐悟空产品C。

四：引荐算法应用经过对以上三种算法的逻辑简述，咱们能够发现引荐算法处理的实质问题便是在链接用户的需要和想要。

而算法怎么定义这个用户是否需要和想要这个产品，会依据这个用户过往的用户行为，经过行为画像将用户归类到有类似画像的人群。

类似人群对产品的偏好反馈来判断这个用户的需要和想要。

针对引荐算法逻辑的实质咱们是否需要更中心关注这三个点。

1、聚焦画像人群许多店肆觉的不管是不是自己的人群，是流量都想要去竞赛，关于大多数品牌和竞品都是有特定的画像人群的，假如你没有认真去剖析自己的人群画像，或许只知道简略的人群画像，而盲目去竞赛流量，导致自己店肆数据拉低，如加购率、保藏率、停留时间、点评、转化等。

那么引荐算法在给某个用户匹配产品时，假如这个用户在渠道的画像很清晰，你的店肆行为数据的反馈就很难和有明确画像人群的店肆去竞赛，因而店肆前期要主张深化剖析店肆人群特征，流量的精准，回报率也相对会提高。

2、发掘人群爱好在引流时，任何能对用户发生偏好的潜在元素，主张都应该认真把控。

钻展和直通车经过更改标题，和不同的构思，都会对转化率、点击率有所改变。

不同的元素都会带有人群偏好，而你想要什么样的人群，更应该深化发掘你的人群爱好点。

3、货品体系组成许多店肆年年在都在打爆款，却不能持续发展。

主张经过竞品深化人群画像，针对人群画像做出更契合人群画像的关联产品。

这儿所说的人群画像，不单单是年纪，消费层级，地域、工作等，能够更深化产品元素特征来做人群画像，怎么去组成货品体系，三种逻辑算法其实每一个都是一种方法，能够在回过头再细心看下三种算法的逻辑是怎样发掘货品的。

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