标签解读与“极度标签”思维整理，纯干货分享|零加壹学堂

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但我们都明白——淘宝它只是一个系统，这种[预估]并不是它通过思考而得来的，而是由买家与卖家过往的行为所保留下来的痕迹来生成我们的标签权重。所以， 当我们的产品出现了错误的行为痕迹，也就会生成错误的标签权重，带来错误的 [ 预估] ，也就是我们所说的“标签不精准”。

每个买家的买家特征都不是完全相同的，但存在着一定的“共性”。

当一批特征相近的买家在一个产品内完成了买家行为（如： 收藏/ 加购/ 下单等），当这些行为所产生的数据在产品内有了相对大的占比和数量，便会产生相应的标签权重，在下一批特征相近的买家登录时，产品便会得到推荐和更好的展现排名。

在正常情况下，真实的买家行为所生成的标签权重大部分是正确。会出现错误的标签权重，更多的是因为“人工干预”的刷手带来的。

以三点式泳装举个简单的例子：

如果干预的买家的特征与产品是符合的，那么即为标签精准，引入精准流量，其点击、转化等数据都会有良好的表现。

反之，如果这些买家的特征与产品根本不符合，即为标签不精准，引入垃圾流量，其点击、转化效果都会较低从而影响产品整体权重。

在例子中，我仅简单的以[买家属性]中的“年龄”作为例子，在一次真正的买家行为中，所介入的标签则更为复杂，例如[消费习惯]等。那么，当介入的标签更加复杂时，我们如何做到所谓的“标签精准”？

这涉及到一个问题 [标签的分级]。

回到文章开头，所提到的标签可以分为三份： [ 买家属性] 、[ 消费习惯] 、[ 临时需求] 。

买家属性 是根据买家个人的情况而定的，比如TA的性别，生活所在的城市。

消费习惯 是根据TA的审美喜好，经济收入等情况决定的。

单从这两个看，标签似乎没什么问题，但在实际的现实中，一个买家的行为却远比电脑系统要复杂得多。

我依旧以“三点式泳装”为例：

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