年初的时候,我在百分点的领导,让他们的算法工程师来找我,讨论如何把推荐系统的转化率提高。但是百分点已经做了很多年的推荐了,能在算法层面做的,都已经做了。
所以在和这个算法工程师聊了两句后,发现聊算法聊不过他,聊推荐也聊不过他,我就决定讲一些他不懂的,就是推荐的产品设计。(好机智)
算法的优化,可能提升10%,但是产品设计的优化,会直接决定你的位置,引来流量的大小。
我是以淘宝首页为例(甚至都不是淘宝整体),相对于业内这么多年来传统的推荐样式,淘宝首页的推荐,有了以下的新思路:
一、 组合式推荐,用更多的推荐形式,来覆盖需求
第一个牛逼的地方在于,组合式推荐用各种筛选条件,捞回更多用户想要的商品,然后把结果给你,按优先级给你,按场景给你,你自己去你想要的场景里选即可。所以多种推荐放在一起,就形成了1+1+1> 3 的效果。
1、手淘首屏三四种不同的推荐模块:
先看我闺蜜从淘宝大会上给我发来的情报,对首页的几个个性化模块进行了区分。
也就是在淘宝首屏,连广告也算的话,放了四五种不同的推荐模块,定位不同,展现方式也不同。
有好货是百科攻略。
给你一个喜欢的列表:如果看到一个很喜欢的点进去,全都是根据这一个商品的推荐。如右图下方的红圈圈起来的内容。
左图是有好货的列表页,右图是点进去后的推荐详情,可以看到大段的描述。(提升推荐转化的细节设计)
必买清单是购物清单式的,由达人先做一次筛选,出来一个清单给你,以物品为主题;
爱逛街更像一个时尚杂志,以场景为主题、时尚要素为主题、时间为主题等都。
猜你喜欢,就是收割长尾流量。
如下图
这里我只对少数模块进行了分析,如果有兴趣,可以挨个去分析一下,从推荐的引流,到推荐的落地页。
也有人问我:不少人说互联网广告这么多年沉淀,没啥好做的了,不知你有什么不同意见。
如上,所有的推荐在引流和落地页的改变,都是可以用在广告上的。从第二节讲猜你喜欢的界面还可以看出,从用户接受信息的角度,广告和推荐已经不能明确区分了。这才是做的好的原生广告。并不是在信息流放个广告栏就叫原生了。
2、手淘首页全屏推荐模块
业内常用的推荐系统,主要的是多种算法混在了一起预测点击率,点击率高的,就给用户展示,顶多再有协同过滤等三四种形式。
即捞回更多用户想要的商品,然后替你做了决定,给你哪几个。但是像淘宝这种,对不同的场景、内容形式等,都各自提供推荐,还组合在一起的,并不多。
如下,左图是淘宝首页的内容构成,右图是对首页的推荐类型做了一个划分。
单独以用户对物品需求分类为例这一块来讲,覆盖了折扣、特色好货、热门等。
一个人在购买过程中,同时会有折扣的需求、优质商品的需求、对热门商品看看做比较的需求,甚至不同类目有不同的需求,比如买餐具时喜欢进口优质的,买床上用品喜欢中国质造的,而买洗衣液喜欢折扣的。
这才是组合式推荐相对单一推荐的好处,你的各种需求,都有专门的一个推荐模块来满足。
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