但行好事  莫问前程

为什么淘宝知道你想买什么?

你刚在微信上和朋友说要去日本玩,就在朋友圈看到了机票广告,你老婆刚给你打电话让你买奶粉,你就在淘宝看到了奶粉推荐。为什么淘宝知道你想买什么?淘宝当然不会窃听你的电话,是你的行为数据让淘宝意识到了你需要婴儿奶粉。

互联网时代,随便你注册一个网站账号,你需要输入自己的名字,手机号,有时候还会补充性别,所在地。但这只是微不足道基础数据。更重要的,是你的消费记录,打车频率,关注的公众号,玩过的游戏,理财习惯,有没有车贷房贷买过保险,发过的红包,这些行为最后会变成几千个事实标签,成为你行为数据的一部分。

采集事实标签并不难,通过对用户的访问分类打标就能完成信息分类采集,难的是建立模型,从杂乱的标签中找到你真正的兴趣,进而构建用户画像。

举个例子,你打开一篇内容标签为美女的文章,并不意味着你真的爱看美女,有可能只是不小心点到。这时,就需要通过你更多的行为来判断这篇文章对你的吸引力。

下面是一个非常初级的内容标签权重算法:

兴趣标签(美女)权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子
行为权重:什么都不干1分,评论+0.5,点赞+0.5,转发+2,收藏+1
时长权重:10S以内权重为0.5,10S-60S为1,60S以上为2
衰减因子:0-3天内权重为1,3-7天权重为0.85,7-15天权重为0.7,15-30天权重为0.5,30天以上权重为0.1

行为权重对应你是否有评论、点赞、转发、收藏等操作,不同操作有不同的数值,累加成行为权重。

停留时间越长,时间权重也越高。最后,短期行为也无法代表长期兴趣,单次阅读行为的权重会随着时间流逝不断衰减。

于是,你每次打开美女类内容都会生成一个兴趣权重,把一段时间内你所有的美女类兴趣权重进行累加,再用 S 形函数标准化,就能得到一个「0—10」区间的兴趣标签值。数值越高,你对美女就越感兴趣。

除了内容兴趣,这种算法思路可以在消费能力,消费兴趣,社交习惯等多个维度建立模型,计算你的偏好。

之后,这些偏好会被转换为特征向量。假设你的美女兴趣标签值是8,消费能力是5,社交偏好是2,就可以用向量表示为 r (8,5,2)。

我们可以把特征向量理解成多维空间上的一个坐标,通过把每一个用户的向量坐标带入余弦公式或距离公式中,就能计算出和你相似的人,进而把用户分类。

但行为数据只能计算偏好,无法判断你的性别、学历等个人属性。

这就需要把已知性别和学历的用户作为样本,一部分用来训练模型,一部分测试准确度。今天各大平台对于用户性别的预测准确度已经可以达到90%以上。

最后,淘宝就能得到一个这样的用户画像:

这样,当你打开淘宝的时候,它就能知道要为你推荐什么了。另外,通过行为推荐商品的效果往往不如通过同类推荐商品。找到和你一样的人,把他们的的浏览和消费记录推荐给你,往往比直接猜你喜欢什么效果更好。

有的人可能会问,如果我打开淘宝,不登录我的账号,它怎么识别要为我推荐什么?需要说明的是,淘宝采集的行为数据不仅只对应你的账号,更与你的手机唯一识别码绑定在一起。安卓手机上可以采集到的的唯一设备编码叫IMEI,在iPhone上叫 IDFA,这意味着, 你就算不注册不登录,你的行为数据一样会被采集。

同时,广告平台也可以根据你的手机识别码在其他 App 上为你投放广告,这样,你刷抖音的时候也能看到淘宝的奶粉广告了。

不要害怕,根据《个人信息安全规范》,商业广告平台的所有标签都应该避免精确定位到个人,以保护你的隐私安全 。如果你是 iPhone 用户,还可以通过在设置中关闭 IDFA 码限制 App 们对你的数据采集。

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