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如何去通过深度标签去修正产品的标签 现在做淘宝大家都知道人群很重要，人群是否精准决定我们的产品能否做爆，而讲到人群就必然会谈到标签，人群的精准也就是说标签是否匹配。淘宝把每个用户和每个产品都去打上标签，然后去根据这些标签去互相匹配符合的标签，从而让我们的产品能够尽可能的展现到合适的用户，让用户购买到满意的产品。 淘宝作为一个系统，他在预估一个产品是否符合这个人群，他就需要用到大数据，通过大数据去判断这个产品和用户标签，每一个买家的买家特征都是有所不同，但是每个买家又必然存在相同的共性。淘宝就是通过这样对相似的买家的流量行为进行预估，当有大批量的相似的买家对一个产品进行买家行为，那么下一批相似的买家在进入淘宝，这个产品就会优先的展现在买家的面前，这也就所说的千人千面。 如果卖家用一大批不精准的买家去干预这个产品，那么淘宝也就会对这个产品有一个错误的判断，这也就是我们常说的标签错误，人群混乱。比如我们卖的是针对大学生的连衣裙，但是卖家在人工干预的时候，介入大量的宝妈进去，那么淘宝就会认为你的产品适合宝妈这些人群，下次宝妈在去搜索你产品相关词的时候你的产品就会优先展现，但是这实际是匹配到不精准的人群，也就会让我们的产品在这人群里点击率，转化率都不会很好，无法给淘宝一个好的反馈，那访客也就自然很难上升，还会导致点击率和转化率的下滑。 一个产品如果正常在售卖，真实的买家的人群是精准的，也就自然不会存在标签混乱，标签混乱的很大原因就是来自人工干预。 讲到这里我在提到一点，就是淘宝会针对每个用户给他打上一个标签，这些标签我们可以分为3个大标签，一个就是固定属性标签，也就是一个人的性别，年龄，地域，职业等这些相对比较难以改变的标签，还有一个是购物习惯标签，针对这个人平时的购物习惯和爱好，这些是长期的习惯造成的标签，最好一个就是临时需求标签，也就是他偶然去买一些跟他产品不符合的产品的标签，这个也就是他的临时需求标签。 了解到这3个标签，我们就需要知道这3个标签的分级，在淘宝里这3个标签最重要的是哪个。假设一个胖MM平时自己搜索的都是大码女装，这个时候他突然想要买件衣服送给人，他去搜索修身女装，在搜索流量后退出淘宝，在去进入淘宝的时候我们就可以看到他的搜索热词推荐和猜你喜欢会出现修身女装的产品。通过大量的案例我们可以明确的知道在淘宝里临时需求标签＞固定属性标签+购物习惯标签。 从这个我们就可以判断出来，人工干预的时候除了固定属性标签和购物习惯标签不精准外，其实真正影响标签精准性的就是我们的临时需求标签，如果我们把这临时的标签精准后，我们的产品的标签也会相对比较精准。 现在很多人在人工干预的时候都是喜欢直接用大词，以为可以通过这些大词的干预，给于这些大词的坑产和标签权重就可以快速的起流量，却不知道大词的流量大，他的标签也会相对比较多，我们在去用人工干预的时候也就会自然的导致我们的标签更加的混乱，那如果我们去人为的干预精准人群的标签，比如我们去干预大码女装这个词，真正需要大码女装的人群才会去搜索大码女装，大部分的人的搜索女装的时候是不会去搜索大码女装的，也就不会给这些不精准的人群去推荐大码女装，只有真正需要的人才会推荐，当真正的需要人群去购买产品，我们的产品也就会被这些真实的买家人群慢慢的修正。所以我们在去人工干预的时候要去尽可能少的去干预大词，而去干预精准的，带有人群属性的关键词，这样可以让我们尽可能的减少对产品标签的干预，让我们的产品尽可能的展现到符合的人群里，从而去修正我们的标签，让产品能够精准的展现到需求的人群。从而获取流量的爆发
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