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有人说：淘宝连衣裙这个关键词，客单价低于128元以下的就是被淘宝打上低价值人群标签。？？？
有不少人会去搜索来验证看看是不是有所谓的大数据碾压过的痕迹。也便来说下淘宝大数据下的搜索逻辑以及所谓的低质量人群。
一、淘宝的搜索逻辑
淘宝在消费者眼里是一家电商平台，而在商家眼里其实是作为一家卖流量与卖数据的公司。
电商界中有这样一种说法就是，只要在淘宝的顾客面前展现的次数足够多，就没有卖不出去的商品。
坐拥近亿人日活的淘宝，从前推荐机制与千人千面还不完善的时候，淘宝小二便手握着重要的资源分配权利。
倘若每个顾客看到的排名都一致，那么小二想扶植某个商家便让这个商家最大化地展现到顾客面前，何愁没有销量。
而天朝商业发展这么多年来，从线下到线上，采购采销这个岗位一直都是腐败的重灾区。
所有在淘宝店上销售商品的商家都需要花钱才能获得大量的流量，所谓的自然排名搜索的大流量现在基本上是可遇可求而不可得。
淘宝也会根据商品的综合表现，拿出一些广告位让商家出价，通过出价的高低来进行排名，并穿插在自然搜索之中。
淘宝就像一个数据库，将所有商品的关键词存在这个数据库内，而每当一名顾客搜索某个关键词时，淘宝便会将与之关键词匹配的宝贝按序列排在顾客面前。
自然而然地排在前面的得到的展现越多，点击率越高，成交与转化的可能性也会越高。
没有哪个人有精力去分析这么大量的数据，毕竟还是要由机器来处理，这时候机器只能根据顾客经常性的点击、关注、购买等一系列行为来判断其喜好。
淘宝又在前几年基于顾客的不同点击行为以及喜好的基础上，采用千人千面、推荐机制配合搜索算法，让每一名顾客的搜索界面呈现更加个性化的推荐。
而连衣裙作为淘宝第一大类目，商家多的同时买家顾客也异常之多，毕竟马云背后的女人可不是浪得虚名。
长期点击、关注、购买连衣裙的顾客，按淘宝的搜索逻辑会展现更多一些连衣裙的推荐。
正常情况下淘宝推荐的是各种有优惠或者曾经购买过或者花钱买的广告位的连衣裙商家，并不会出现所谓的128元这条线的说法。
推荐也好，千人千面也罢，都是机器基于人的行为的算法，但人的行为与偏好受到影响的因素太多，机器无法全部识别，机器也没有智能到读懂人类脑电波的地步。
就像无意间搜索了娃娃之后，出现一堆充气娃娃的推荐，这还是有点智能过猛。
二、低质量人群判定
最常见的竞争手段无非四种，一种是品牌有溢价能力，一种是网红自带流量粉丝；
一种是有实力的企业店铺猛投费用，最后一种留给中小卖家的只有价格竞争这条路。
当然也还有第五种办法就是众所周知的sd，这个在后面再详述。
毕竟淘宝上近百千万个店铺不是每一个都财大气粗，大量的即使有钱同样也需要打价格战，由此也让大量消费者认为在网上买东西就是便宜的错觉。
人们长期沉浸在自己的圈子之中，突然有一天阴差阳错到了另一个圈子，出于习惯性这一人群便会主观地认为是别人的问题。
淘宝对于人群判断是6个月以上的交易与访问偏好、消费行为累计的数据，以及一些个人信息来给每个顾客划定一个消费层级。
0到15元这个消费层级在淘宝内属于最低的消费层级。
那些喜欢贪便宜，毫无忠诚度，价格极度敏感的群体99%以上集中在0到15元这一消费层级之中。
在商家角度看这一层级的群体除了能贡献总销售额之外，大量的售后、差评、难以取悦皆是出自这一层级。
大量商家的售后以及客服的反馈之中也知道只要是做了淘客（图便宜而购买）的流量进店，除开商品本身问题外，90%的售后以及差评因这群淘客带来的流量而产生。
而淘客所带来的流量中90%以上属于0到15元这一层级，即使这一顾客是钻石级的会员。
不过0到15元这个层级又是数量最为庞大的人群，大小店铺的价格竞争正是这群人的最爱。
于是乎低价值人群与爱用价格竞争的商家们就这么一起相爱相杀地走过了快16个年头。
任何事情以及结论不建立在概率的基础上就一定是不严谨。
很多人购买商品没什么问题不问客服、不主动收货，不评价，不打分，但如果碰到一些无良商家不得已给了差评，这时候好评率便可能不会是100%。
所谓的标签、人群是一项非常复杂、庞大的数据处理与搜集工作，并不是几个评分、几个智能推荐就能判定是否是低价值流量人群。
然而淘宝系统确实有这样一套区分消费层级的逻辑与算法，即使被判定为低价值群体也没什么，能买到便宜实惠质量又好的东西，这才是每个人的需求。
三、所有商业平台的本质
有人说人类的本质是复读机。
好比六小龄童的微博，又好比拼多多、瓜子二手车、“传销”直聘等洗脑广告都充分展现了重复与洗脑才是本质。
而淘宝天猫作为国内电商占比最大的平台，与其他所有的平台一样，本质上一定是要以盈利最大化为目标。
推荐机制与搜索逻辑表面上是逢迎顾客，实际上是不放过任何一个流量转化成销售额的机会。
正因为搜索逻辑是机器算法与数据库的结合，人脑的智慧与智能肯定是高于机器。
便出现了传说中的sd。
甚至电商界流传的什么直通车钻展，什么自然搜索人群标签，都不及一个刷字。 | 
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发表于 2024-3-4 11:18:36