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。
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