拼多多的千人千面已经经过多次改版升级现在已经迎来了第3个阶段，我们先简单的了解下不同阶段的千人千面以及表现现象。
1千人千面1.0
拼多多初次引入千人千面，整个拼多多的千人千面逻辑也非常简单，影响因素主要有商品类目和标题，以及买家浏览记录来定向推荐。
买家购买、收藏、浏览过的会被系统记录，做重定向标签。买家有些也会看到，买家浏览的类目（记录3级类目）例如买家浏览了钓鱼竿，下次在推荐的位置就很容易看到。整体就这样比较简单。
2千人千面2.0
大约2018年下半年上限，上限后千人千面占比已经对排名的影响就比较大了。在原有的千人千面1.0的基础上增加了商品属性还有用户兴趣点，大体来说就是相似商品相似店铺已经兴趣点的定向添加。
具体表现在系统对相似商品直接的加强，从属性、标题、中抓取相似的商品以及店铺，接着他们之间的重定向用户共享，还有就是根据买家的行为具体记录买家的兴趣点，符合兴趣点的商品将也被定向推荐。
3千人千面3.0
开放与19年初，现在已经基本完善，平台也将全量开放dmp。
那什么是dmp呢？
dmp是根据系统最新的客户标签库去做的。
目前平台的人群标签有：
1、人群属性---按照性别、地区、年龄组成。
2、行业偏好---按照买家对不同类目产品的爱好（购买、收藏、点击、搜索、分享）决定（类目、关键词）。
3、消费能力---全平台内消费（客单价、消费次数、消费总金额）以及类目消费（客单价、消费次数、消费总金额）。
4、用户轨迹---店铺和商品的重定向人群。
以上是拼多多划分买家人群的标签类型。
我们都知道千人千面就是系统定向推荐（对应商品、店铺展现给对应买家看），所以我们必须要知道系统如何划分商品给商品定标签。
1、价格:对应消费者的消费能力标签。
2、类目:对应行业偏好类目标签。
3、属性:对应人口属性标签。
4、标题:对应行业偏好关键词搜索标签。
5、用户轨迹:对应用户轨迹。
注意：这些标签针对亦是商品也是店铺的。
还有以前的千人千面定向（2.0版本）还在继续重定向、相似商品、相似店铺、子类目、兴趣点依旧存在，他们的存在也不冲突。
跟重定向是一样的，相似商品定向是系统抓取出和我们产品相似的（接着把相似商品的重客户抓取到这种定向中）叶子类目定向（和行业偏好中的类目标签一致）
相似店铺（系统抓取出和我们店铺相似的（接着把相似店铺的重客户抓取到这种定向中）兴趣点(和行业偏好中的关键词标签一致）。
也就是3.0版本在2.0的基础上增加了很多，如：
1、精细的价格段细分：（高客单价有救了）、不同类目的价格段、人群的价格段。
2、人群属性细分：性别、年龄、地区
总结下还是简单粗暴，要说怎么用，高客单价的和细分消费者人群少的大类目。例如之前卖100元的日系小清新连衣裙。
可以看出来20w左右的需求量。
占比整个连衣裙10%不到的兴趣客户，也就是说，如果我这款商品在连衣裙分类页第一名（只有10%的人可能有点兴趣）。
这10%中又有多少现在感兴趣，这样点击率和转化率就会特别低。而如果按照这种千人千面的定向不论我们付费的千人千面定向推广还是系统的千人千面定向推荐，这样最终的点击转化效果都会非常直观。
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