目前，應用千人千面推薦最多的領域就是電商行業(yè)，數以千億計的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)的核心考核指標基本可以分為三大類：流量類、轉化率類和GMV類。

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

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

1、?白底圖優(yōu)先推薦策略

做過電商或者設計的同學應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果中會進行優(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使用戶更容易識別，同時使得產品界面更加整潔。

如淘寶頭條模塊所示，每一張圖片都是白底圖。

2、牛皮癬屏蔽降權策略

所謂牛皮癬是指商家為了達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，提高進入商詳頁的流量，進而提高訂單量。

通常對于主圖包含牛皮癬的商品會進行過濾處理，因為其涉及到不正當流量競爭的行為。但是，對于新業(yè)務線，會做適當的降權處理，不會全部進行過濾和屏蔽。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，露出內容等有不同的規(guī)定，不能一概而論。

3、復購過濾策略

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，甚至直接推薦已經購買的那個型號，用戶體驗很差。

復購過濾策略就是解決這種問題的。針對用戶已經購買過的商品在推薦結果中進行過濾。該策略主要是考慮到大多數商品用戶在短時間內不會進行復購，重復推薦會影響用戶體驗，同時也不會帶來很高的轉化，因此通常在推薦場景中需要進行復購過濾。

但是，是否采用復購過濾需要根據具體的業(yè)務或者場景進行取舍。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，同時在設計復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，但感覺遠遠沒有挖掘完。

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，最終的目標無非就是提高GMV，提升轉化率，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，品質層次不齊，價格也就多種多樣，比如對于筆記本電腦、蘋果、聯想、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用戶在電商平臺點擊，關注，加購和下單的sku價格進行評定。

按照用戶的購買力進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，轉化率等指標。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果中相同的商品主圖進行過濾 。

這個策略主要是從幾個方面去考慮：

商品主圖相同會干擾用戶選擇，降低用戶對平臺的信任度；

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向了。這里不細講，可以加我交流。

8、spu去重策略

spu去重是指在spu的維度進行商品去重。

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

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

當然，在基于spu進行去重的時候，如何確定sku的去留，一般來說也是和推薦策略導向掛鉤的。

9、曝光降權策略

曝光降權策略全稱為“曝光未點擊降權策略”，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化率的單品需要進行降權處理，才能保證其他推薦item的曝光率。

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

以上9種策略，對于電商推薦產品來說是必須要考慮到的，至于具體的應用就需要依據不同的業(yè)務模式，應用場景進行個性化設置，總之一切的策略都是為推薦系統(tǒng)的三大核心指標服務和保障的。歡迎大家關注交流。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的产品经理需要掌握的9种共性推荐策略的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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