小伙伴們大家好，今天褚蔚馨給大家分析下關于淘寶猜你喜歡流量怎么做,2021淘寶上猜你喜歡首頁操作的事情，以及其他關于猜你喜歡的一些相關干貨，希望你們能通過這篇文章很好的掌握其中的技巧，下面我就來為大家全部一一解析！
在下半年的電商旺季中，阿里媽媽正在推進一系列新舉措，滿足商家們強烈的營銷推廣需求。
近日，阿里媽媽對旗下的一個重點營銷產品進行了升級——手機淘寶“猜你喜歡”增加購中、購后場景的營銷推廣位置，幫助廣大廣告主更多找到潛在的優質人群、提升轉化。
“猜你喜歡”是淘內的一個重要推薦場景，據悉，阿里媽媽此次升級的同時，也在大力推動圍繞消費者生命周期的全鏈路推薦場景營銷建設，全面推進了推薦算法技術升級，這既是為滿足消費者和商家對推薦場景的需求，也是阿里媽媽順應整個淘系內容化、用數據技術推動內容創新營銷升級。
增加購中、購后營銷場景，
“猜你喜歡”提升的不只是匹配質量
“猜你喜歡”是淘寶站內的一個內容頻道，以用戶為中心，千人千面地展示不同的商品。根據淘寶站內統計，它在消費者端的認知率和7天回訪率都在淘內所有頻道中居于比較靠前的位置，其在推薦場景中的重要性不言而喻。
同時，阿里媽媽也在提升“猜你喜歡”營銷產品的廣度和深度，增加了購中、購后場景的資源位。這基于對用戶需求和客戶推廣需求的充分考慮，例如對已購手機的用戶進行推薦手機殼，合乎用戶心意的同時，也延長了他的消費長度，幫助廣告主找到潛在的優質人群。
目前，隨著阿里媽媽整體定向技術能力的升級，購中、購后“猜你喜歡”場景已經具備比較完善的系統化和自動化能力。其中，獨創性的匹配和排序技術是引領“猜你喜歡”場景產品升級的重要因素。
在“猜你喜歡”為代表的推薦場景中，系統需要精準識別用戶興趣，高效召回合適的商品候選集。基于阿里媽媽自研的深度樹匹配技術，系統能夠利用先進的深度學習模型，更精準預估用戶對商品的潛在興趣，并面向全量商品庫完成高效檢索，進而幫助廣告主擴大優質人群的觸達范圍。
除了優質的匹配外，阿里媽媽還針對“猜你喜歡”進行了點擊率預估精準度提升、用戶狀態預估、創意個性化推薦等方面的重點優化。
例如，結合全新的用戶狀態預估模型，系統可以判別用戶在“猜你喜歡”場景的核心訴求，區分用戶是逛的心態還是購物的需求，結合動態排序模型，對“逛”的用戶推薦追求點擊目標的廣告，對于想購買的用戶，則推薦對轉化要求高的廣告。
貫穿消費者全鏈路運營，
阿里媽媽全新布局推薦場景
以猜你喜歡為重要打磨場景，阿里媽媽正在對推薦場景進行全面的建設，也成為其在廣告營銷領域的一大重點布局。
不難看出，整個淘系正在由商品運營逐步轉向消費者運營，這也是新零售所強調的“人、貨、場”重構，消費者成為了中心。
因而，阿里媽媽在整個推薦場景的布局上，充分考慮到了消費者全鏈路的貫穿和運營。購前、購中、購后，整個消費者周期中都有相應的商業化布局，除了此次升級的“猜你喜歡”，“有好貨”、“購物車”等典型的淘內場景，以及以今日頭條為代表的站外場景，都有著通盤的考慮，充分滿足推薦場景購物大潮下用戶和商家的需求。
值得一提的是，阿里媽媽對此針對推薦場景技術也從四大維度進行了全方位的升級——
在定向匹配層面：自主創新落地下一代匹配召回算法架構——深度樹匹配（Tree-based Deep Match, KDD 2018），賦能全庫檢索基礎上的先進深度學習模型應用，具有行業領先性，在全量商品庫里利用更豐富的特征和模型結構精準高效檢索用戶感興趣的商品，能大幅提升匹配效率；
在模型預估層面：結合互聯網用戶行為數據特征，創新設計深度學習模型結構捕捉用戶多樣和演化的興趣分布，不斷提升用戶對廣告點擊率的預測精準度。先后上線了深度興趣網絡（Deep Interest Network，KDD 2018），用戶興趣演化模型；
在機制策略層面：在廣告流量售賣和分配上提出了OCPC智能調價機制（Optimized Cost Per Click, KDD 2017）。在此機制基礎上，引入強化學習技術優化廣告主調價策略（Multi-Agent RL Bidding, CIKM 2018），進一步優化三方共贏。
在創意優選層面：除了設計先進的深度學習模型結構描述用戶興趣之外，還引入深度卷積網絡感知廣告創意，并實現端到端預估用戶對具體廣告創意層面的點擊率（Cross-Media Model, CIKM 2018）,實現創意個性化。
不難看出的是，不管是內容創新營銷，還是“Ad Tech”技術驅動營銷，阿里媽媽在加速落地的過程中，也正在引領新的營銷趨勢。
以上就是我給各位今天分享的內容，希望朋友們看了能起到一定的幫助作用，看完了，覺得這篇淘寶猜你喜歡流量怎么做「附：2021淘寶上猜你喜歡首頁操作」寫的還不錯的話，別忘了點個贊哈！
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