这个世界真是变化的太快，很多事情你还没搞明白就已经淘汰。
淘宝搜索系统迭代了很多代，可以说从下半年才真正进入智能时代。
算法强大、精准度更高，从统计算法到机器学习系统算法，这一切的开端就在于用户行为的精准性。
标签从2010开始挖掘到现在已经10年了，标签的概念从2013年提出的个性化搜索才被大家所熟悉就是从哪个时间算起到现在也有7个年头了。
标签并不是新事物，有些同学7年都没搞明白什么是标签什么是人群标签，这个节拍慢的确实有点大。
19年就预测后面会有以“标签”为卖点的各种培训课程会出现，谁知道遇上了百年不遇的疫情灾难，深度打击了电商培训行业；如果疫情能控制后面这种课程肯定会如雨后春笋一般出现。
这里就是想提醒大家“标签”不是一个新东西，以她为核心的讲课也不会是新内容，因为我们自己讲标签就讲了4年了。
从17年的七维爆搜玩法就开始加入了标签因素，到19-20年两年间以标签为课题研发了标签叠加玩法、目前已叠加升级到7.0。
7.0将作为终结版退出我们课程体系，后面将作为“基础课程”性价比超高的价格给大家见面。
不是说标签没用了，标签是现在一切搜索或者推荐场景的基础影响和分析因素是地基。
下一个高效的方向应该是：行为数据应用闭环体系，用户行为将作为核心基准、标签作为分析行为数据的一种类别画像因素。
下一个课题是：用户行为深度挖掘下得数据应用闭环。
正文
标签将作为基础服务于用户行为挖掘
不管是搜索时代还是推荐时代，用户行为都是最初始数据源。
搜索有查询词也就是关键词能通过用户搜索词得到用户明确的购物意图。
手淘推荐流量确切的说是导购场景流量是基于分析用户行为挖掘用户喜好猜测用户喜欢推荐给给用户。
搜索和手淘推荐是两个完全不一样的场景
搜索是电商人最喜欢的流量渠道因为是明确性购物需求。
手淘推荐是导购场景以满足用户逛和发现的诉求。
这完全是基于消费者购物行为的转变，推荐算法主要是基于用户行为、商品、和上下文信息进行推荐的，影响推荐的主要因素：
一：用户在平台上的商品行为点击、收藏、加购、成交等
二：从用户登录网站浏览到退出关闭24小时时段内的足迹序列。

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或许将来

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老鬼

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