2.5卡池改版?【寫在前面】是不是很多同學遇到越S單越很難入池的問題？其實這個問題不是現在就有，是以前就出現了，隻是現在淘系規則更注重了召回“成交樣本”所以影響系統精準識别的動作就很難讓商品鍊接真正入池，下面我們就來說一說關于2.5卡池改版?我們一起去了解并探讨一下這個問題吧!

2.5卡池改版

【寫在前面】是不是很多同學遇到越S單越很難入池的問題？其實這個問題不是現在就有，是以前就出現了，隻是現在淘系規則更注重了召回“成交樣本”所以影響系統精準識别的動作就很難讓商品鍊接真正入池。

召回機制下系統已經沒有了排名的概念隻有精準識别意圖後召回和不召回，匹配和不匹配；隻要被召回肯定就有了展現量至于能不能形成流量訪客這是另一個問題，比如主圖的問題、人群精準度的問題、競争環境的問題等等，肯定又有同學疑問你剛說了沒有排名的概念為什麼這裡又有了競争環境的問題，競争環境不是排名的邏輯嗎。

召回機制下進入精排後召回體量是幾十或者幾百這裡的競争環境态勢和統計學模型下的排名機制是完全不一樣的，這裡的排名概念是相對競争理論，不是非要搶第一才好，而是保持匹配精準度的前提下做到适合的排名。

正文

人群是流動的人群标簽也是流動的。

人群不管從購物意圖上講還是從标簽組合上去講人群都是流動的，因為人不可能隻有一種需求，人群标簽的組合方式也不可能隻有一種。

曾經就給大家提過一個理論，一切的流量問題都是人群需求和标簽流動的問題。

所以在向量召回信息流閉環體系5.0中讓大家理解人群不要太狹義，人群的需求也不是一種，人群的标簽組合更不是唯一，召回機制下召回的是成交樣本模型，這個成交樣本是一個成交人群“交集”疊加而成的人群标簽組合。

隻能提示到這，真正理解就會對人群有更高的理解層次。

從購物意圖出發就是優化“關鍵詞”。

從标簽組合出發就是人群标簽畫像，所以最近大家是不是講“達摩盤”的開始多了。

人群的優化有很多種從運營的角度來說：關鍵詞是種子，人群标簽畫像是流動的做到符合交集标簽畫像就可以了，這裡面的核心是年齡段，談八大人群也可以你看你的核心人群是什麼？

背後首先确定的就是年齡段和人群喜好、偏好的分析和研究。

這部分人喜歡什麼需要什麼就買給他們什麼，因為這部分人群的喜好和偏好都是差不多的，關聯性也特别高，難就難你什麼樣的人群的生意都要做。

其實在召回機制下做市場分析與定位還是非常簡單的,你隻需确定好要做什麼年齡段的生意，想賣給他們什麼？找到這個類目的一個詞系去選品，去垂直聚焦去打，就可以了。

隻要店鋪大方向可這個方向走的，都不會太差，反而還是多品類單爆款的模式越來越難。

聚焦性和垂直度差的（大店）除外，現在入池都很難更别說搜索流量了。

入池就是系統精準識别意圖的過程就是定方向确認“賽道”的過程，你也可以理解為打标的過程，這個過程中不管是選賽道還是打标其實都是在做減法，讓人群變得更少更聚焦垂直。

标準鎖定展現範圍影響展現精準度，說白了不就是想讓更少的人看到好判斷。

确立賽道更是如此，選定賽道就确立的戰場就有了相對競争理論下的“排名”根據競争環境态勢找到适合自己的位置，才是避開強大競争對手的核心手段。

現在的淘系已經不再是玩單品的時代，現在的淘系是一個體系建設，需要提前布局做基礎，需要做更多提高概率的事情而不是做螺旋排名，就算召回機制下你硬刷改變排名，提升一個排名面對的競争環境就是完全不一樣的，如果自己産品沒有産品力和競争力你反而是玩火自焚，自己把自己推向墳墓。

找到适合自己的位置，看真正的承接力；召回機制下不适合盲目做遞增的事情，除了破壞系統精準識别意圖，更會改變競争環境本來自己有優勢的地方因為戰場的不同而變成了劣勢。

為什麼要快速的找到：“成交樣本模型”。

淘系的排序算法體系是召回機制

召回機制分為：召回、粗排、精排、展現。

第一個階段是召回模型，也是系統識别意圖的過程，這個階段系統會通過Query和查詢詞以及實時的和離線的數據進行倒排向量化索引這個階段召回的商品體量是萬級别的這個過程就是商品質量得分比如類目、文本相關性、屬性、圖片質量等，下一個階段是粗排，組排的階段主要是根據預估模型根據第一波的展現量點擊率和轉化率，粗排階段可以理解系統會在不同的排名位置上給你一波展現，然後看商品在不同位置的點擊率和轉化率做平均值預估一個得分然後進行排序這個階段就會把不符合的排除掉從萬級别體量到千級别體量，從粗排到精排的機制模型主要就是實時的點擊正負樣本，看重實時的點擊率和轉化率從用戶端和商品端兩個端口分析識别意圖形成向量化特征進行召回端上重排這個階段商品體量從幾千到幾十，端上重排展現階段基本沒有了排名的概念，隻有匹配和不匹配，匹配的就在這幾十個系統識别意圖認為最精準的商品給你召回，至于消費者點不點是不是消費者想要的，這些都是取決于查詢詞和用戶身份識别從商品端和用戶端的行為數據中分析識别意圖的精準性，從這一點上也能解釋，為什麼越刷越難入池，因為這種動作破壞了系統精準識别意圖的過程，就是識别出了意圖，但是意圖精準性是根據“成交樣本”來的，系統永遠給的是展現量，展現量也給了隻是讓不精準的人群看到而已，所以你從後台反饋就是沒有訪客流量，因為還是那句話系統永遠給你的是展現量也不是訪客量。

所以隻有你的成交樣本有多精準，那麼召回展現度就有多精準，才會大大提高點擊和轉化概率，提高實時成交，實時成交樣本的準确性，才能保持商品流量持續的展現精準度來保障轉化概率的持續高漲。

現在搞明白問題的所在了嗎？不是刷單不行是你怎麼保證你刷的對讓系統識别意圖時能精準識别，刷坑産在七維爆搜時代就講過“坑産就是買展現打開展現入口”以前是關鍵詞時代你刷關鍵詞都是給關鍵詞權重，關鍵詞有權重就有排名；但是現在是機器實時學習算法的時代，系統分析多有端口的行為數據識别意圖精準度進行向量化表達來進行向量召回。

标簽是系統給曆史行為人群貼上的一種符号，它的存在是給我們運營人員或者營銷人員分析人群的一種描述畫像方式，系統不看标簽的系統是通過各種行為數據進行向量化，系統是看向量的也就是說系統根據向量來确定識别意圖結果，而不是所謂的标簽。

标簽的作用就是讓運營人員看的系統不看，如果系統真的考核的話那麼标簽的作用就是進行标簽組合讓展現範圍縮小進行展現量的縮小而判斷人群精準度。

僅此而已，總結一句話：“标簽是給運營人員看的，向量是給系統識别的”。

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本文由七掌櫃首席運營師--鬼哥提供（qdbz888）僅代表個人觀點！了解更多查看更多案例請看朋友圈。

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