标题、词根、标签都是锁定展现范围优化展现精准度的而向量是决定成交方向的。

关键词坑产时代就特别注重标题和根词的优化，特别是经典的倒金字塔关键词模型堆积核心关键词权重更是如虎添翼，坑产时代的逻辑是词根排名、根词获取的坑产值越高权重越高，在机器统计学模型下排名就高，加上没有标签的因素的营销，排名位置基本是固定的、展现量就有保障，做好一般的基础维护销量、评价卖家秀等就很容易打出一个爆款，这种思想以至于现在还有很多同学是安装这个逻辑去做爆款的，岂不知现在是召回机制算法，系统是通过词召回和向量召回多模态多目标的确认识别真正能承接的“购物意图”形成向量化特征进行召回。

标签的存在到底在流量获取方面起到了什么作用？今天深度讲解一下这个问题。

(资料图片)

标签的存在是还原消费者真实的购物意图过程，是系统为了把平台上的消费者进行分门别类通过消费者行为给消费者贴上的一种符号。

为了就是更好的研究消费者的特征挖掘更多的消费者价值。

标题、词根、标签都是来锁定展现范围整体做减法让展现量尽可能缩小做到精准展现。

但是标签和标题、词根不同；标题和根词的主动权都在“运营”手里，可以把控引导；但是标签是系统给消费者贴上的，有的同学的思维根深蒂固的认为标签是可以被模仿的只要模仿相似购物消费者的行为轨迹就可以“打标”，理论上确实可以但是现实很打脸，别忘了淘系系统是干什么的就是一台强大的计算机算力系统，商业逻辑下那么复杂的标签系统、标题拆分识别、图片识别、消费者实时和历史的行为数据身份识别等那个不必识别刷单的系统难，所以在这种思维下做的大多数工作多是无效的，那么会有同学反驳为什么有很多同学可以这样做起来。

无非两点：一：店铺销售结构性形态已经形成真实成交大于虚假且产品具有一定竞争力来流量就卖，做的是极致低价。

二：不管怎么模仿怎么补坑产最终骗取的是系统展现量，如果产品端有竞争力，这种竞争力并不一定是价格，比如表现形式，功能优势，人群特定需求、核心卖点提炼都会影响展现量的正负样本反馈、所以不是补有用，补只是加快了速度真正成功的还是前期注意了人货场、特别是第一关“点击率”。点击率的背后就是喜好度就说明你产品本身趋势力强才会有很高的效果。

确切来说：标签是系统来描述相同相似购物意图人群的标签化特征的，是让数据运营人员，提高人群利用率，但是标签是个过去式消费者的需求是具有时效性和流转的谁影响了消费者的心智可能瞬间购物意图就流转掉了，但是标签会有延后性，去看看达摩盘标签超市可能会更好的理解这个点。

淘系难道不知道这一点吗？所以推出了实时购物链条体系，根据你实时的行为轨迹数据毫秒级算出你可能喜欢的品推荐，如果对某类风格产品点击三次以上就会进入强推荐状态，最终进入一个相对固定的展现模式你看到的一定是你内心想看的或者真实自己喜欢的。

标题和词根是锁定展现范围，标签是过滤人群最终决定是什么样的人看到商品。

标签、词根、标签都是在为优化展现量服务核心逻辑就是做减法但是真正影响流量精准度的是召回算法下实时的展现量点击正负样本，在上一篇《向量是什么，向量召回又是什么？

》向量的数据源基于现在的机器深度学习算法：“无论是文本、语言、图像、时间序列还是消费者特征”，都可以用一组形式如{0.6，0.3，0.7.0.9.........0.19}的实数来表征，这一组实数被称为特征向量。

大白话讲：用户特征和物品特征都是展现后点击的正负样本决定的，向量特征也是基于这些点击正负样本，通过算法把正负样本用Embedding技术生成向量特征，系统就根据这个向量特征进行召回，召回也是召回的展现量能不能持续给展现量，还是要看给第一波展现量的正负样本背后的数据真实反馈。

从这个逻辑中我们可以通过词根、标签、来引导或者进行干预，但是向量背后收集的实数值是人为改变不了的，向量又是多模态和多目标确立的所以真实性和稳定性以及方向性是最可靠的。

看懂看不懂没关系，就明白一点用户购物意图系统识别是通过查询词和用户身份属性识别，越是人为干预的越多就会影响系统识别意图，最终可能会识别不精准从而影响召回展现量的精准度，展现量都不精准了就更别提展现点击正负样本了，更不要谈向量召回下的流量精准度，这是一个恶性循环。

如何通过标题和词根组合快速的锁定展现范围，通过精准付费引流，去拉认为最精准的人群来预判点击正负样本，看是不是能承接的方向。

向量背后是一个成交样本，如果这个成交样本都有问题，再谈流量又有何意义呢。

特别是进入三月直通车改版后标准计划的表现实在太差，如何做到低付费高投产解决付费高昂的痛点，特别是现在学习的以往方法是不是都无效了吧，问题的核心根本就还没有人搞懂，四月份让我们来解决。