男士护肤品和女士护肤品有什么区别 实用男性护肤技巧

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不同的业务，同一业务的不同发展时期，考核指标不尽相同，与之对应的策略也随之改变。但是，有一些共性的策略是大多数业务场景下在设计推荐系统的时候都需要遵循和采纳的，细分一下大概有 9 种。

注意不同公司对牛皮癣的定义不同，包括位置，大小，露出内容等有不同的规定，不能一概而论。

3. 复购过滤策略

相信大家在各种电商平台一定遇到过这种情况：当你购买了一件商品之后，推荐位会频繁推荐其他型号的该商品，甚至直接推荐已经购买的那个型号，用户体验很差。

复购过滤策略就是解决这种问题的。针对用户已经购买过的商品在推荐结果中进行过滤。该策略主要是考虑到大多数商品用户在短时间内不会进行复购，重复推荐会影响用户体验，同时也不会带来很高的转化，因此通常在推荐场景中需要进行复购过滤。

但是，是否采用复购过滤需要根据具体的业务或者场景进行取舍。比如对于药品，常见是需要周期采购的，所以这个时候签到好处的复购商品推荐反而能提高效率，带来良好的用户体验，同时在设计复购策略的时候也需要考虑品类差异。

这块能创新的地方有很多，我在这块申请了 2 个发明专利，但感觉远远没有挖掘完。

4. 无货过滤策略

无货过滤，这个就比较好理解了。推荐策略对于电商来说，最终的目标无非就是提高 GMV，提升转化率，折合成一句话就是 " 推出来就是为了更容易让用户下单 "。

无货，谈何下单！

5. 下架过滤策略

这个一般也都是电商推荐策略必备的。

商品下架一般包括自然下架和紧急下架。自然下架一般包括无货，商家主动下架（比如换季等原因）等等；而紧急下架的商品无非有几个原因：商家问题，商品问题，平台问题。这三种问题都会严重伤害用户利益，商家利益，或者平台利益。

6. 购买力匹配策略

购买力匹配策略主要动机是 " 为合适的用户推荐合适的商品 "。

这个也是的电商的一个共性的策略。同一类目下的 sku 往往有很多，品质层次不齐，价格也就多种多样，比如对于笔记本电脑、苹果、联想、华为、惠普，不同品牌的价格不一样，哪怕是相同的配置。

而与之对应的就是一个用户购买力的分层，用户购买力的衡量通常会基于一定时间窗范围内用户在电商平台点击，关注，加购和下单的 sku 价格进行评定。

按照用户的购买力进行商品的个性化推荐，一方面能够提升用户体验，让用户能够立刻找到适合自己的，另一方面正好提高了 GMV，转化率等指标。让用户买的起。

7. 同图过滤策略

同图过滤是指对于推荐召回结果中相同的商品主图进行过滤 。

这个策略主要是从几个方面去考虑：

商品主图相同会干扰用户选择，降低用户对平台的信任度；

影响商家的正常利益。这个很好理解，一般同图肯定都是盗图。

在设计同图过滤策略的时候，需要注意的是，对于同图的几个商品到底该留哪一个？这就要看我们的推荐策略导向了。这里不细讲，可以加我交流。

8. spu 去重策略

spu 去重是指在 spu 的维度进行商品去重。

电商行业通常有 product，sku，spu 等概念，他们之间的关系不固定，有一对一关系，有一对多关系，有多对多关系，取决于商品后台体系的设计。对于电商业务来说，推荐结果一般都是 sku 维度的，那么对于某些业务下，就会出现多个 sku 同属一个 spu。

比如推荐结果中包括 iphone XS 256G，iphone XS 512G 两个 sku，他们同属于 iphone XS 一个 spu，因此会进行去重，主要是为了保证坑位价值的最大化。

当然，在基于 spu 进行去重的时候，如何确定 sku 的去留，一般来说也是和推荐策略导向挂钩的。

9. 曝光降权策略

曝光降权策略全称为 " 曝光未点击降权策略 "，这个可能就比较好理解了。

推荐位一般都是有限的，对于占用推荐位但是未提供较高的点击转化率的单品需要进行降权处理，才能保证其他推荐 item 的曝光率。

具体的降权策略，一般会基于推荐 item 线上的 ctr 或者 cvr 进行建模，从而最大化保证每一个坑位的价值。

以上 9 种策略，对于电商推荐产品来说是必须要考虑到的，至于具体的应用就需要依据不同的业务模式，应用场景进行个性化设置，总之一切的策略都是为推荐系统的三大核心指标服务和保障的。欢迎大家关注交流。

作者：夏唬人，公众号：夏唬人，某厂策略产品经理

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