不同的業(yè)務(wù)，同一業(yè)務(wù)的不同發(fā)展時期，考核指標(biāo)不盡相同，與之對應(yīng)的策略也隨之改變。但是，有一些共性的策略是大多數(shù)業(yè)務(wù)場景下在設(shè)計推薦系統(tǒng)的時候都需要遵循和采納的，細(xì)分一下大概有9種。

目前，應(yīng)用千人千面推薦最多的領(lǐng)域就是電商行業(yè)，數(shù)以千億計的sku為個性化推薦系統(tǒng)提供了完美的發(fā)揮空間。一般來講，推薦系統(tǒng)的核心考核指標(biāo)基本可以分為三大類：流量類、轉(zhuǎn)化率類和GMV類。

為了保證這些指標(biāo)能夠符合預(yù)期，超正向發(fā)展，都會采取不同的策略來進(jìn)行保障。不同的業(yè)務(wù)，同一業(yè)務(wù)的不同發(fā)展時期，考核指標(biāo)不盡相同，與之對應(yīng)的策略也隨之改變。

但是，有一些共性的策略是大多數(shù)業(yè)務(wù)場景下在設(shè)計推薦系統(tǒng)的時候都需要遵循和采納的，細(xì)分一下大概有9種。

1. 白底圖優(yōu)先推薦策略

做過電商或者設(shè)計的同學(xué)應(yīng)該都聽說過商品白底圖的概念，所謂商品白底圖就是一張無底色，突出商品全貌的圖片，一般都會有大小，格式等限制。

在商家創(chuàng)建商品的時候都需要商家上傳一張白底圖，通常都是可選項，而且明確告知商家上傳白底圖的商品在推薦結(jié)果中會進(jìn)行優(yōu)先展示。這個策略主要是從用戶體驗的角度出發(fā)，擁有白底圖的商品在推薦和搜索列表能夠是用戶更容易識別，同時使得產(chǎn)品界面更加整潔。

如淘寶頭條模塊所示，每一張圖片都是白底圖。

2. 牛皮癬屏蔽降權(quán)策略

所謂牛皮癬是指商家為了達(dá)到自身利益的最大化，通常會在商品主圖上添加若干利益點，以吸引用戶注意力，提高進(jìn)入商詳頁的流量，進(jìn)而提高訂單量。

通常對于主圖包含牛皮癬的商品會進(jìn)行過濾處理，因為其涉及到不正當(dāng)流量競爭的行為。但是，對于新業(yè)務(wù)線，會做適當(dāng)?shù)慕禉?quán)處理，不會全部進(jìn)行過濾和屏蔽。如下圖所示

注意不同公司對牛皮癬的定義不同，包括位置，大小，露出內(nèi)容等有不同的規(guī)定，不能一概而論。

3. 復(fù)購過濾策略

相信大家在各種電商平臺一定遇到過這種情況：當(dāng)你購買了一件商品之后，推薦位會頻繁推薦其他型號的該商品，甚至直接推薦已經(jīng)購買的那個型號，用戶體驗很差。

復(fù)購過濾策略就是解決這種問題的。針對用戶已經(jīng)購買過的商品在推薦結(jié)果中進(jìn)行過濾。該策略主要是考慮到大多數(shù)商品用戶在短時間內(nèi)不會進(jìn)行復(fù)購，重復(fù)推薦會影響用戶體驗，同時也不會帶來很高的轉(zhuǎn)化，因此通常在推薦場景中需要進(jìn)行復(fù)購過濾。

但是，是否采用復(fù)購過濾需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)或者場景進(jìn)行取舍。比如對于藥品，常見是需要周期采購的，所以這個時候簽到好處的復(fù)購商品推薦反而能提高效率，帶來良好的用戶體驗，同時在設(shè)計復(fù)購策略的時候也需要考慮品類差異。

這塊能創(chuàng)新的地方有很多，我在這塊申請了2個發(fā)明專利，但感覺遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有挖掘完。

4. 無貨過濾策略

無貨過濾，這個就比較好理解了。推薦策略對于電商來說，最終的目標(biāo)無非就是提高GMV，提升轉(zhuǎn)化率，折合成一句話就是“推出來就是為了更容易讓用戶下單”。

無貨，談何下單！

5. 下架過濾策略

這個一般也都是電商推薦策略必備的。

商品下架一般包括自然下架和緊急下架。自然下架一般包括無貨，商家主動下架（比如換季等原因）等等；而緊急下架的商品無非有幾個原因：商家問題，商品問題，平臺問題。這三種問題都會嚴(yán)重傷害用戶利益，商家利益，或者平臺利益。

6. 購買力匹配策略

購買力匹配策略主要動機(jī)是“為合適的用戶推薦合適的商品”。

這個也是的電商的一個共性的策略。同一類目下的sku往往有很多，品質(zhì)層次不齊，價格也就多種多樣，比如對于筆記本電腦、蘋果、聯(lián)想、華為、惠普，不同品牌的價格不一樣，哪怕是相同的配置。

而與之對應(yīng)的就是一個用戶購買力的分層，用戶購買力的衡量通常會基于一定時間窗范圍內(nèi)用戶在電商平臺點擊，關(guān)注，加購和下單的sku價格進(jìn)行評定。

按照用戶的購買力進(jìn)行商品的個性化推薦，一方面能夠提升用戶體驗，讓用戶能夠立刻找到適合自己的，另一方面正好提高了GMV，轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)。讓用戶買的起。

7. 同圖過濾策略

同圖過濾是指對于推薦召回結(jié)果中相同的商品主圖進(jìn)行過濾 。

這個策略主要是從幾個方面去考慮：

1. 商品主圖相同會干擾用戶選擇，降低用戶對平臺的信任度；
2. 影響商家的正常利益。這個很好理解，一般同圖肯定都是盜圖。

在設(shè)計同圖過濾策略的時候，需要注意的是，對于同圖的幾個商品到底該留哪一個？這就要看我們的推薦策略導(dǎo)向了。這里不細(xì)講，可以加我交流。

8. spu去重策略

spu去重是指在spu的維度進(jìn)行商品去重。

電商行業(yè)通常有product，sku，spu等概念，他們之間的關(guān)系不固定，有一對一關(guān)系，有一對多關(guān)系，有多對多關(guān)系，取決于商品后臺體系的設(shè)計。對于電商業(yè)務(wù)來說，推薦結(jié)果一般都是sku維度的，那么對于某些業(yè)務(wù)下，就會出現(xiàn)多個sku同屬一個spu。

比如推薦結(jié)果中包括iphone XS 256G，iphone XS 512G兩個sku，他們同屬于iphone XS一個spu，因此會進(jìn)行去重，主要是為了保證坑位價值的最大化。

當(dāng)然，在基于spu進(jìn)行去重的時候，如何確定sku的去留，一般來說也是和推薦策略導(dǎo)向掛鉤的。

9. 曝光降權(quán)策略

曝光降權(quán)策略全稱為“曝光未點擊降權(quán)策略”，這個可能就比較好理解了。

推薦位一般都是有限的，對于占用推薦位但是未提供較高的點擊轉(zhuǎn)化率的單品需要進(jìn)行降權(quán)處理，才能保證其他推薦item的曝光率。

具體的降權(quán)策略，一般會基于推薦item線上的ctr或者cvr進(jìn)行建模，從而最大化保證每一個坑位的價值。

以上9種策略，對于電商推薦產(chǎn)品來說是必須要考慮到的，至于具體的應(yīng)用就需要依據(jù)不同的業(yè)務(wù)模式，應(yīng)用場景進(jìn)行個性化設(shè)置，總之一切的策略都是為推薦系統(tǒng)的三大核心指標(biāo)服務(wù)和保障的。歡迎大家關(guān)注交流。

作者：夏唬人，公眾號：夏唬人，某廠策略產(chǎn)品經(jīng)理

本文由 @夏唬人 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自?Unsplash，基于 CC0 協(xié)議