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个性化推荐技术在电商行业的应用案例分析第一章个性化推荐技术概述 (2)1.1 个性化推荐技术简介 (2)1.2 个性化推荐技术在电商行业的重要性 (2)第二章个性化推荐系统的工作原理 (3)2.1 推荐算法的分类 (3)2.2 推荐系统的核心组成部分 (4)2.3 推荐系统的评估与优化 (4)第三章个性化推荐在商品推荐中的应用 (5)3.1 商品推荐的策略与方法 (5)3.1.1 协同过滤 (5)3.1.2 内容推荐 (5)3.1.4 混合推荐 (5)3.2 商品推荐的案例分析 (5)3.2.1 电商平台A (5)3.2.2 电商平台B (5)3.2.3 电商平台C (6)3.3 商品推荐的效果评估 (6)3.3.1 准确率 (6)3.3.2 覆盖率 (6)3.3.3 新颖度 (6)3.3.4 满意度 (6)第四章个性化推荐在购物车推荐中的应用 (6)4.1 购物车推荐的意义 (6)4.2 购物车推荐的策略与实践 (7)4.3 购物车推荐的效果分析 (7)第五章个性化推荐在用户行为分析中的应用 (8)5.1 用户行为数据的收集与分析 (8)5.2 用户行为驱动的个性化推荐 (8)5.3 用户行为分析在电商推荐中的价值 (8)第六章个性化推荐在促销活动中的应用 (8)6.1 促销活动的个性化推荐策略 (8)6.2 促销活动推荐的案例分析 (9)6.3 促销活动推荐的效果评估 (10)第七章个性化推荐在搜索引擎优化中的应用 (10)7.1 搜索引擎优化与个性化推荐的关系 (10)7.2 个性化推荐在搜索引擎优化中的应用策略 (10)7.3 搜索引擎优化推荐的案例分析 (11)第八章个性化推荐在会员服务中的应用 (11)8.1 会员服务的个性化推荐策略 (11)8.2 会员服务推荐的案例分析 (12)8.3 会员服务推荐的效果评估 (12)第九章个性化推荐在跨境电商中的应用 (13)9.1 跨境电商的个性化推荐挑战 (13)9.2 跨境电商个性化推荐解决方案 (13)9.3 跨境电商个性化推荐的案例分析 (14)第十章个性化推荐技术的未来发展趋势 (14)10.1 个性化推荐技术的创新方向 (14)10.2 个性化推荐技术在电商行业的应用前景 (15)10.3 个性化推荐技术的挑战与应对策略 (15)第一章个性化推荐技术概述1.1 个性化推荐技术简介个性化推荐技术是指通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、消费习惯等数据，运用数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术手段，为用户提供与其兴趣和需求相匹配的商品、服务或信息的一种智能技术。
本来想以语音的形式发布，但是最近嗓子确实出现问题请大家见谅，以文字的形式分享给各位，为什么单独发给你们呢，因为你们毕竟付出的更多，也应该享受到一点特权，今天要分享的这个可以说是绝大多数甚至目前全部京东店铺忽略的地方，希望大家不要随意传播，你手里有10块别人手里没有这是你的优势，传播出去人人手里都有10块你就失去了优势，希望大家珍惜。
----------------------------老套的华丽分割线----------------------------------------------首先大家已经完成了自然搜索的基础课程，关键词的取舍，断词切词，产品选对类目，找出有优势的类目词等等相信你们也已经了解，其实目前京东大多数店铺也了解，甚至你去网上找出11年12年13年甚至更早的资料去看，你会发现，我草！大同小异根本就没变过啊！！你们觉得这正常吗，不正常啊！因为都14年啦东哥都和奶茶妹在一起了啊！那么今天要跟你们讲的是什么呢，就是京东的个性化搜索，相信大家听过这个词，目前天猫也在实行，但是对于京东店铺更加有用和重要，对于这个我还小得意一把，在2011年的时候有人问我淘宝未来自然搜索的方向，我说：肯定是个性化也就是每个人显示的内容不同，（要知道那时候谷歌才刚刚要做 Google+），被我说中了后来天猫和京东陆续推出了千人千面的个性化搜索展示，这个是自然搜索的未来但是目前却被几乎全部的京东店铺忽略，京东店铺每天讨论的最多的还是商务舱、京快车和闪购。
什么是个性化搜索：个性化搜索是大数据时代的产物，是搜索的趋势（无论是谷歌百度搜索引擎还是天猫京东搜索蜘蛛），想做的就是精准推送，是根据用户的属性和兴趣偏好预测买家的一个行为习惯，然后在庞大的宝贝中选择出符合当前这个搜索买家的习惯的宝贝优先展现在他们面前，从而提高转化率，提升买家的搜索体验那么现阶段天猫和京东的算法是如何划分客户的属性和兴趣呢，天猫会根据最近购买，最近收藏，最近浏览，最受喜欢，好友分享，风格偏好，价格喜好等近十几个纬度来划分，但是恭喜京东店铺，目前京东的个性化非常简单，两大纬度几乎是全部权重，那就是关注与浏览，这个大家可以去验证，也就是说抓住关注与浏览就抓住了京东的个性化搜索。
电商行业个性化购物体验提升实践案例分享第一章个性化推荐系统优化 (2)1.1 用户画像构建 (3)1.2 推荐算法选择 (3)1.3 推荐结果评估与优化 (3)第二章智能搜索与自然语言处理 (4)2.1 搜索引擎优化 (4)2.2 智能问答系统 (4)2.3 自然语言处理技术在电商中的应用 (5)第三章个性化促销活动策划 (5)3.1 用户行为数据分析 (5)3.1.1 数据收集 (5)3.1.2 数据处理 (6)3.1.3 数据分析 (6)3.2 个性化促销策略制定 (6)3.2.1 精准推荐 (6)3.2.2 个性化优惠券 (6)3.2.3 限时抢购 (6)3.2.4 节假日促销 (6)3.2.5 跨界合作 (6)3.3 促销效果评估与优化 (7)3.3.1 评估指标 (7)3.3.2 评估方法 (7)3.3.3 优化策略 (7)第四章跨渠道整合营销 (7)4.1 线上线下渠道融合 (7)4.2 社交媒体营销策略 (7)4.3 全渠道用户体验优化 (8)第五章个性化包装与物流服务 (8)5.1 商品包装个性化设计 (8)5.2 个性化物流服务方案 (9)5.3 用户满意度提升策略 (9)第六章个性化售后服务 (9)6.1 售后服务个性化需求分析 (9)6.2 售后服务流程优化 (10)6.3 用户满意度评价与改进 (10)第七章用户体验设计优化 (11)7.1 界面设计改进 (11)7.1.1 视觉元素优化 (11)7.1.2 布局优化 (11)7.2 交互设计优化 (11)7.2.1 操作流程简化 (11)7.2.2 互动元素增加 (12)7.3 用户体验测试与评估 (12)7.3.1 用户调研 (12)7.3.2 数据分析 (12)7.3.3 A/B测试 (12)7.3.4 用户反馈 (12)第八章个性化内容营销 (12)8.1 内容策划与创作 (12)8.1.1 用户需求分析 (13)8.1.2 内容主题策划 (13)8.1.3 内容形式创新 (13)8.2 内容分发与推广 (13)8.2.1 渠道选择 (13)8.2.2 推广策略 (13)8.3 内容效果监测与评估 (13)8.3.1 数据收集 (14)8.3.2 数据分析 (14)8.3.3 持续优化 (14)第九章数据分析与用户画像挖掘 (14)9.1 用户行为数据采集 (14)9.1.1 数据采集技术 (14)9.1.2 数据采集策略 (14)9.2 用户画像挖掘与分析 (15)9.2.1 用户画像维度 (15)9.2.2 用户画像挖掘方法 (15)9.3 数据驱动决策优化 (15)9.3.1 商品推荐优化 (15)9.3.2 促销活动优化 (16)9.3.3 用户体验优化 (16)第十章持续迭代与优化 (16)10.1 用户反馈收集与分析 (16)10.1.1 用户反馈收集渠道 (16)10.1.2 用户反馈分析 (17)10.2 产品迭代与优化 (17)10.2.1 产品功能优化 (17)10.2.2 界面设计优化 (17)10.2.3 技术支持优化 (17)10.3 持续提升个性化购物体验 (17)第一章个性化推荐系统优化一、引言互联网技术的飞速发展，电商行业竞争日益激烈，个性化购物体验成为提升用户满意度和忠诚度的关键因素。
【干货】2016最新京东搜索解析及应对策略本人一直研究京东搜索优化规则，2015年对我来说是惊喜的一年，京东商学院官方认证讲师，在京东官方举办的2015年京东运营高手大赛全国第四名，擅长京东SEO搜索优化，对京东运营已经有4年的运营经验，京东分析汪-戴俊分享的干货都是由自己实践过有效的，并非纸上谈兵。
下面从5个方面来全面解析2016年京东搜索优化规则的变化及应对策略。
1、人气模型全类目覆盖人气模型关键因子包括：商品人气，店铺人气。
1.1、商品人气关键因子包括：销售额，销售量，转化率，评论得分，加入购物车，加入关注次数，详情页访问深度。
1.2、店铺人气关键因子包括：店铺pv，店铺uv，店铺sku关注数量，店铺关注数，销量，销售额，转化率，客单价。
2、PC和移动端数据权重拆分2.1、移动端下关键词权重排名因子包括：PC搜索反馈分、APP搜索反馈分、商品质量分2.2、pc和移动端数据拆分应对策略移动端原来没有搜索反馈因子，pc端考核因子是搜索反馈分和质量分因子，移动端同步pc 端排名。
移动端现在主要考核因子是：20%pc端搜索反馈分+80%APP搜索反馈分+100%商品质量分。
那么app端将变为做销量和补单的主要途径，更多提升移动端排名方法关注京东分析汪-戴俊微信公众号：jdjun后期解析，但并不代表全部从app端做补单入口，主要看数据排名表现情况。
3、品牌穿插覆盖全类目3.1、品牌穿插读取规则包括：关键词+3级类目+品牌ID3.2、品牌穿插目的为了给平台的公平性，给更多品牌展示的机会，避免某些大品牌长期霸占坑位，同时也是为了更好的用户体验，具体体现在浏览页每两行之间不允许出现同一品牌的商品，如下图3.3、品牌穿插读取流程演示3.3.1、读取关键词+三级类目比如搜索关键词：女包，出现：单肩包，斜挎包，手提包等三级类目，排在第一位的是关键词和类目之间的匹配关系最好，第一相关、得分最高的；3.3.2、读取品牌ID：品牌穿插读取的是品牌ID，而不是图片，只要你的品牌ID不同，就可以有两个同一品牌的商品排列在一起；4、品牌模型全量覆盖4.1、品牌模型考核因子包括：属性区扩展属性点击量、品牌搜索量、商品点击次数、销售额、销量、品单价。
京东搜索个性化流量日过一万，是什么权重模型？今天来分享下未来搜索破局玩法。
近期一直在研究个性化协同过滤方面的，不管从快车个性化，活动个性化，搜索个性化，还是老客户个性化，重点都是研究搜索权重的入池时间，帮助我们启动个性化单品流量，提高转化率的方法论，今天我们重点分享下关于入池的方法和入池的渠道。
京东搜索入池打造的维度现在京东逐渐通过大数据和AI人工智能进行沉淀，不断的完善整体的千人千面的展示规则，大家可以测试下，比如大家可以在京东里搜索一个“吸尘器”然后找到一款你意向的商品进行一个深度停留，如果有视频的更好，停留上1-2分钟或者关注也可以。
然后再打开京东APP 首页，你会发现你刚才浏览的产品在京东APP首页的流量上展示，那么展示的图片也是你主图的图片，京东个性化要求的图片是白底不能牛皮癣，如果你刚才浏览一款有牛皮癣没有看到这款产品，说明就是该商品默认不展示的行为，那么京东个性化搜索流量分为购买前、购买中、购买后，那么购买后又包含物流显示地址下面显示你的产品，那么按照上面的操作入口，我们可以发现，如果你浏览一下同类商品，下面的猜你喜欢也会向你推荐你刚才看到的产品，而且如果当时有降价的时候，还有做信息弹窗提醒类似这样的行为，这个都是属于个性化范围的范畴。
那么京东千人千面是如何进行一个入池呢？首先第一个指标就是图片不允许出现牛皮癣，可以是视频为主的，视频的时间尽量是超过20秒以上，至少能让客户停留时间超过一分钟，这个是判断的一个维度，那么流量就是点击量，京东个性化不是跟搜索不一样的，因为搜索是有意图的购买行为，所以考核转化率。
那么京东千人千面是用逛的行为，是只考核点击率的，也就是你的UV的入池和点击量，那么从一个单品如果能够不断获取个性化流量，首先第一个指标就是用手段去打，满足多少后你的个性化流量就会开始有一定的爆发。
那么京东分为几个层级，第一个层级300点击量，第二层级1000UV点击量，第三个层级2000UV点击量。
个性化商品搜索优化方案第一章：个性化商品搜索概述 (3)1.1 个性化搜索的定义 (3)1.2 个性化搜索的重要性 (3)1.2.1 提高用户满意度 (3)1.2.2 提升转化率 (3)1.2.3 优化资源分配 (3)1.2.4 增强竞争力 (3)1.3 个性化搜索的发展趋势 (3)1.3.1 深度学习技术的应用 (3)1.3.2 人工智能普及 (3)1.3.3 跨平台个性化搜索 (4)1.3.4 用户隐私保护 (4)第二章：用户画像构建 (4)2.1 用户基本信息收集 (4)2.2 用户行为数据挖掘 (4)2.3 用户偏好分析 (4)2.4 用户画像动态更新 (5)第三章：商品信息处理与优化 (5)3.1 商品信息清洗 (5)3.1.1 数据清洗策略 (5)3.1.2 数据清洗工具 (6)3.2 商品属性提取 (6)3.2.1 属性提取方法 (6)3.2.2 属性提取优化 (6)3.3 商品分类与标签 (6)3.3.1 商品分类体系 (6)3.3.2 商品标签策略 (6)3.4 商品信息索引与存储 (6)3.4.1 索引构建 (6)3.4.2 存储优化 (7)第四章：搜索算法优化 (7)4.1 基于内容的搜索算法 (7)4.2 基于协同过滤的搜索算法 (7)4.3 深度学习在搜索中的应用 (7)4.4 搜索算法的实时优化 (8)第五章：搜索结果排序与推荐 (8)5.1 排序策略设计 (8)5.2 推荐系统设计 (8)5.3 搜索结果多样性保障 (9)5.4 用户满意度评价 (9)第六章：搜索界面优化 (9)6.1.1 位置与尺寸 (10)6.1.2 输入提示 (10)6.1.3 输入限制 (10)6.1.4 搜索按钮 (10)6.2 搜索结果展示 (10)6.2.1 清晰的布局 (10)6.2.2 商品信息完整性 (10)6.2.3 筛选与排序功能 (10)6.2.4 相关推荐 (10)6.3 搜索引导与提示 (10)6.3.1 搜索建议 (11)6.3.2 热门搜索 (11)6.3.3 搜索历史 (11)6.3.4 错误提示 (11)6.4 交互式搜索体验 (11)6.4.1 搜索联想 (11)6.4.2 语音搜索 (11)6.4.3 图片搜索 (11)6.4.4 互动式问答 (11)第七章：搜索功能优化 (11)7.1 搜索引擎功能监控 (11)7.2 搜索缓存策略 (12)7.3 搜索并发处理 (12)7.4 搜索系统负载均衡 (12)第八章：数据分析与反馈 (13)8.1 用户行为数据分析 (13)8.2 搜索效果评估 (13)8.3 用户反馈收集与处理 (13)8.4 持续优化策略 (14)第九章：跨平台搜索优化 (14)9.1 移动端搜索优化 (14)9.2 Web端搜索优化 (14)9.3 多平台数据同步 (14)9.4 跨平台用户体验一致性 (15)第十章：安全与隐私保护 (15)10.1 用户隐私保护策略 (15)10.1.1 隐私保护原则 (15)10.1.2 隐私保护措施 (15)10.2 数据安全与合规 (15)10.2.1 数据安全策略 (15)10.2.2 合规要求 (15)10.3 搜索结果的公正性 (16)10.3.1 搜索结果公正性原则 (16)10.4 持续的安全监测与改进 (16)10.4.1 安全监测 (16)10.4.2 持续改进 (16)第一章：个性化商品搜索概述1.1 个性化搜索的定义个性化搜索，是指根据用户的搜索历史、浏览行为、购买记录等个人信息，通过算法分析和数据挖掘技术，为用户提供与其兴趣和需求高度匹配的商品推荐和搜索结果。
电子商务网站搜索引擎优化分析——以京东商城和苏宁易购网站为例目录1 网站基本情况分析 (3)1.1 网站介绍 (3)1.2 域名信息 (3)1.3 域名PR 值 (4)1.4 Alexa 数据 (5)1.4.1 Alexa 排名 (5)1.4.2.网站链接数 (6)1.4.3 服务器运算速度 (6)1.5 收录 (7)1.6 流量现状 (9)2 网站页面分析 (10)2.1 网站首页的模块布局 (10)2.2 404 页面 (12)2.3 URL 结构 (13)2.4 Meta 信息检测 (15)2.5 页面元素（js、css、图片等）及内容下载 (15)2.6 Nofollow (16)3 链接分析 (16)3.1 外链来源域名及数量比例 (16)3.2 友情链接相关性、质量、数量 (17)3.3 死链接 (18)4 关键词研究 (20)4.1 百度关键词排名 (20)5 总结 (21)1 网站基本情况分析1.1 网站介绍京东 京东商城是中国最大的综合网络零售商，是中国电子商务领域最受消费者欢迎和最具有影响力的电子商务网站之一，专业的综合网上购物商城，销售超数万品牌、4020 万种商品，囊括家电、手机、电脑、母婴、服装等13 大品类。
秉承客户为先的理念，京东所售商品100％正品行货、全国联保、机打发票。
2012 年第一季度，京东商城以50.1%的市场占有率在中国自主经营式B2C 网站中排名第一。
2013 年，活跃用户数达到4,740 万人，完成订单量达到3,233 亿。
2014 年5 月22 日，京东集团（纳斯达克股票代码：JD）正式在纳斯达克挂牌上市。
苏宁易购 苏宁易购是苏宁云商集团股份有限公司旗下新一代B2C 网上购物平台，现已覆盖传统家电、3C 电器、日用百货等品类。
2011 年，苏宁易购强化虚拟网络与实体店面的同步发展，不断提升网络市场份额。
未来三年，苏宁易购将依托强大的物流、售后服务及信息化支持，继续保持快速的发展步伐；到2020 年，苏宁易购计划实现3000 亿元的销售规模，成为中国领先的B2C 平台之一。
【京东互助】京东从12年开始招商流量起来很快。
在京东，除了鞋子、手表、饰品、服装等个别类目做起来比较难，其他类目相对于做天猫来说还是比较简单。
为什么有人选择京东而不去天猫，原因就在于京东相比于天猫规则比较简单。
京东虽然扣点高，但是京东咨询率低，可能一个公司开了几个京东店，客服只要几个，再加上3、4个人负责售后，一年下来收入2、3千万只要5、6个人的小团队就可以了。
京东搜索的十二个锦囊，教你如何做好京东搜索。
首先来讲一下京东搜索的四种搜索类型1.店铺搜索2.活动搜索3.促销搜索4.商品搜索前面三种搜索类型都是新加的，促销搜索和店铺搜索都已经开始测试了。
接下来就来分述一下这四种搜索类型各自的特点店铺搜索店铺搜索目前已经在进行测试了。
店铺搜索的展现形式入口引导比如你搜“耐克”，系统就会展示“耐克官方旗舰店”店铺意图词比如你搜索“七匹狼”，系统会认为你想搜“七匹狼旗舰店”店铺+产品意图词比如你搜索“七匹狼男装” 出现“七匹狼男装旗舰店”品牌词搜索结果页多个店铺list排序规则文本相关性，类目相关性相关性在任何一个搜索中的作用都是非常重要的。
店铺类型：自营，旗舰店，专营店在京东，店铺搜索在排序的时候是根据店铺权重来的，而店铺类型也是有权重的。
店铺人气分，个性化，已关注的店铺排在最前面店铺的人气越高，排序越靠前；系统根据买家的浏览习惯来推荐店铺；买家已经关注的店铺，只要有买家需要的产品一定会有优先展示。
信息质量：关键词字段信息，包括店铺标题，店铺logo，店铺主营类目，店铺品牌。
店铺搜索已经开始，如果有运营让你提供店铺入口图，请马上让没工作好。
因为这是一个新的流量入口，谁先做，谁就先尝到甜头。
活动搜索排序规则文本相关性：搜索关键词活动名称，关键词、活动描述内容，文本匹配程度（10分钟更新一次）时效&人气：时效怎样被系统索引到？时效指的活动必须是新的。
排序时主要根据人气排序。
人气指的是前几天的活动点击收藏转化数据会计入到系统，数据越好排序越靠前，活动如果只有一天或几小时就基本没有索引，也不能被搜索到。
你要不懂这些实操原理根本做不好京东！今天来分享下很多读者在实操过程没有留意的很多搜索问题，尽管你在很多平台有优化订单，但是从整体上还是缺少很多实操上的问题。
今天分享从五个方面把控，这样能让你的销售量提升，选择一个产品和选择对的玩法同样重要，从搜索的本质出发，才是对好产品最大的负责，下面分享从这几个方面吧。
一、京东搜索的本质需求理解那么京东搜索做到如今从一个千亿，目前做到五千万亿的入口，是所有品类商家想都想得到的一个位子，但是大部分销售五千亿至少60%给自营，那么POP有40%的亿级的分红取刮分，不管你动不动心，你的对手已经在你前面奔跑了，守住自己的一亩三分地的京东搜索已经过去了，你应该要取深耕别人的那分到的田地的流量，来深挖出属于你自己的流量池，那么搜索的本质是啥为了销量啊，也就是说不管你用什么方法，只要你上位真实销量卖得好，你会发现你的位子呆的会特别的稳定，你发现你都走上的人生巅峰了，京东不查你了，不是不查你了，是你的产品已经符合京东的要求，你的坑位产出做的非常好，真实销量做的页非常好，但是严查的时候。
所有搜索本质是销量和销售额的提升，带个消费者一个健康生态的搜索体验环境，消费者通过搜索可以买的好，买的多，长期买的整体搜索和个性化的闭环，那么买的好所以整体的展示产品够给力，这个做的比较好就是个性化，那么买的多就是要靠商家店铺如何做搜索过来的流量做一个闭环的生态了，长期买这个就是个性化做的效果，不仅仅在你打开京东或者我的京东首页，还是其他界面，都能推荐一个对应的产品，而且都是你目前搜索过或者买过关注浏览过的产品，这样通过个性化让你长期买。
这个是平台搜索发展的最大变化本质，那么买的好，买的多，长期买，这个是需要明白，搜索已经不当当是一个综合排序去搜索的一个买家了，京东搜索已经成功的把用户教育成首页或者通过我的京东页其他入口进行一个购买行为，所以大家会发现今年下半年开始京东的其他流量入口会增长。
二、京东搜索的流失用户那么京东搜索的客户流失的方向，有哪些呢？产品的好坏决定好你搜索销量坑位产出最大的因子，大家都知道从去年京东开始严打刷单后直到几年，你会发现你除了关键词来源增长以外你的其他入口似乎没有其他变化，上半年app多了一些流量入口，购物车流量突然增长，我的京东页，其他入口暴增原因是啥，这些搜索大家不注重用户的原因，所以流量的进出首先要掌握的事情客户流失。
