年初的時(shí)候，我在百分點(diǎn)的領(lǐng)導(dǎo)，讓他們的算法工程師來(lái)找我，討論如何把推薦系統(tǒng)的轉(zhuǎn)化率提高。但是百分點(diǎn)已經(jīng)做了很多年的推薦了，能在算法層面做的，都已經(jīng)做了。

所以在和這個(gè)算法工程師聊了兩句后，發(fā)現(xiàn)聊算法聊不過(guò)他，聊推薦也聊不過(guò)他，我就決定講一些他不懂的，就是推薦的產(chǎn)品設(shè)計(jì)。（好機(jī)智）

算法的優(yōu)化，可能提升10%，但是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的優(yōu)化，會(huì)直接決定你的位置，引來(lái)流量的大小。

我是以淘寶首頁(yè)為例（甚至都不是淘寶整體），相對(duì)于業(yè)內(nèi)這么多年來(lái)傳統(tǒng)的推薦樣式，淘寶首頁(yè)的推薦，有了以下的新思路：

*組合式推薦，而不是單一式推薦，用更多的推薦形式，來(lái)覆蓋需求。

*推薦的樣式優(yōu)化，讓你更直接看到好的商品；

*整體規(guī)劃，達(dá)到全屏個(gè)性化，來(lái)保證用戶逛和購(gòu)物流程的流暢性，整體性。

一、 組合式推薦，用更多的推薦形式，來(lái)覆蓋需求。

第一個(gè)牛逼的地方在于，組合式推薦用各種篩選條件，撈回更多用戶想要的商品，然后把結(jié)果給你，按優(yōu)先級(jí)給你，按場(chǎng)景給你，你自己去你想要的場(chǎng)景里選即可。所以多種推薦放在一起，就形成了1+1+1>3的效果。

1、手淘首屏三四種不同的推薦模塊：

先看我閨蜜從淘寶大會(huì)上給我發(fā)來(lái)的情報(bào)，對(duì)首頁(yè)的幾個(gè)個(gè)性化模塊進(jìn)行了區(qū)分。

也就是在淘寶首屏，連廣告也算的話，放了四五種不同的推薦模塊，定位不同，展現(xiàn)方式也不同。

*有好貨是百科攻略：

**給你一個(gè)喜歡的列表：如果看到一個(gè)很喜歡的點(diǎn)進(jìn)去，全都是根據(jù)這一個(gè)商品的推薦。如右圖下方的紅圈圈起來(lái)的內(nèi)容。

**左圖是有好貨的列表頁(yè)，右圖是點(diǎn)進(jìn)去后的推薦詳情，可以看到大段的描述。（提升推薦轉(zhuǎn)化的細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)）

*必買(mǎi)清單是購(gòu)物清單式的，由達(dá)人先做一次篩選，出來(lái)一個(gè)清單給你，以物品為主題；

*愛(ài)逛街更像一個(gè)時(shí)尚雜志，以場(chǎng)景為主題、時(shí)尚要素為主題、時(shí)間為主題等都。

*猜你喜歡，就是收割長(zhǎng)尾流量。

如下圖

這里我只對(duì)少數(shù)模塊進(jìn)行了分析，如果有興趣，可以挨個(gè)去分析一下，從推薦的引流，到推薦的落地頁(yè)。

小密圈有人問(wèn)我：不少人說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)廣告這么多年沉淀，沒(méi)啥好做的了，不知你有什么不同意見(jiàn)。

如上，所有的推薦在引流和落地頁(yè)的改變，都是可以用在廣告上的。從第二節(jié)講猜你喜歡的界面還可以看出，從用戶接受信息的角度，廣告和推薦已經(jīng)不能明確區(qū)分了。這才是做的好的原生廣告。并不是在信息流放個(gè)廣告欄就叫原生了。

2、手淘首頁(yè)全屏推薦模塊

業(yè)內(nèi)常用的推薦系統(tǒng)，主要的是多種算法混在了一起預(yù)測(cè)點(diǎn)擊率，點(diǎn)擊率高的，就給用戶展示，頂多再有協(xié)同過(guò)濾等三四種形式。即撈回更多用戶想要的商品，然后替你做了決定，給你哪幾個(gè)。但是像淘寶這種，對(duì)不同的場(chǎng)景、內(nèi)容形式等，都各自提供推薦，還組合在一起的，并不多。

如下，左圖是淘寶首頁(yè)的內(nèi)容構(gòu)成，右圖是對(duì)首頁(yè)的推薦類(lèi)型做了一個(gè)劃分。

單獨(dú)以用戶對(duì)物品需求分類(lèi)為例這一塊來(lái)講，覆蓋了折扣、特色好貨、熱門(mén)等。

一個(gè)人在購(gòu)買(mǎi)過(guò)程中，同時(shí)會(huì)有折扣的需求、優(yōu)質(zhì)商品的需求、對(duì)熱門(mén)商品看看做比較的需求，甚至不同類(lèi)目有不同的需求，比如買(mǎi)餐具時(shí)喜歡進(jìn)口優(yōu)質(zhì)的，買(mǎi)床上用品喜歡中國(guó)質(zhì)造的，而買(mǎi)洗衣液喜歡折扣的。

這才是組合式推薦相對(duì)單一推薦的好處，你的各種需求，都有專(zhuān)門(mén)的一個(gè)推薦模塊來(lái)滿足。

#插播一條廣告#為了感謝我閨蜜從淘寶大會(huì)把情報(bào)傳回來(lái)，替她的店鋪?zhàn)鲆幌聜鞑ァＫ玫搅说玫矫绹?guó)軍工認(rèn)證的防摔的手機(jī)殼的國(guó)內(nèi)銷(xiāo)售權(quán)，有核心的防摔技術(shù)，見(jiàn)到我們時(shí)就直接把手機(jī)往地下一扔。

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二、 推薦的樣式優(yōu)化，讓你更直接看到好的商品；

推薦做了這么多年，還有什么樣式優(yōu)化呢？看一下淘寶的猜你喜歡模塊，思路是：我并不是把商品推薦給你，而是整合了網(wǎng)站各種資源，從各種資源中推薦出好的商品給你。

1、 推薦理由：已購(gòu)買(mǎi)用戶的評(píng)論，是不是讓你覺(jué)得商品更可信？

2、 推薦店鋪?？茨敲骰位蔚娜齻€(gè)大皇冠。

3、 推薦了一個(gè)原生廣告。也就是把廣告和內(nèi)容一起混雜著給你，又毫無(wú)痕跡。

4、 推薦了一個(gè)商品清單，也可能是原生廣告。

5、 淘寶給這個(gè)商品打了個(gè)標(biāo)簽“精選”，然后再推薦給你。

三、 首屏全部個(gè)性化，保證了用戶路徑的流暢性

淘寶從上到下每個(gè)模塊，都是根據(jù)個(gè)性化推薦來(lái)的。在第一屏，就可以看到大概四分之三的區(qū)域是我感興趣的（紅色和黃色線圈起來(lái)的地方），京東：第一屏沒(méi)有我感興趣的。

（當(dāng)然淘寶頭條按說(shuō)應(yīng)該也是針對(duì)我的喜好推的，但是推送的這個(gè)精準(zhǔn)度實(shí)在太差了，所以我就圈成了黃色。）

淘寶首頁(yè)（除猜你喜歡外）有7屏，每屏都有四分之三是我感興趣的內(nèi)容，到第八屏，全都是我感興趣的內(nèi)容（理論上，因?yàn)椴痪珳?zhǔn)是算法的問(wèn)題，今天不討論，就討論產(chǎn)品設(shè)計(jì)）。

京東首頁(yè)（除猜你喜歡外）有8屏，每屏有八分之一或者更少可能是我感興趣的內(nèi)容。

嗯，在淘寶買(mǎi)東西，我從上到下都在看我喜歡的，在京東買(mǎi)東西，我要穿山越嶺，翻閱八屏，才能看到專(zhuān)門(mén)為我準(zhǔn)備的，每翻一屏，都可能放棄。

這真是一個(gè)大刀闊斧的改進(jìn)啊! 網(wǎng)站的流量從首屏開(kāi)始衰減特別厲害，越早開(kāi)始做個(gè)性化推薦，越快實(shí)現(xiàn)跳轉(zhuǎn)就很重要。

我當(dāng)時(shí)有一段時(shí)間研究京東，每天打開(kāi)，但是幾分鐘后就看不下去了，但是每次逛淘寶，都會(huì)至少十幾分鐘到半個(gè)小時(shí)，從有好貨開(kāi)始，到必買(mǎi)清單、以及最下面的猜你喜歡等等。

后來(lái)我就分析，這是為什么呢，才發(fā)現(xiàn)原來(lái)是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的問(wèn)題。

在業(yè)內(nèi)之前的產(chǎn)品中，推薦可能更多是用于長(zhǎng)尾用戶需求的滿足，是購(gòu)買(mǎi)過(guò)程中的一個(gè)增量，放在用戶查看和購(gòu)買(mǎi)的路徑中，比如商品詳情頁(yè)，購(gòu)買(mǎi)成功頁(yè)等，即使當(dāng)年的先進(jìn)者亞馬遜，手機(jī)亞馬遜的推薦，在首頁(yè)，也是五屏之后。只有淘寶，才正視了用戶逛的需求，才敢把最大的流量給推薦，也讓用戶享受到了全程的貼心購(gòu)物體驗(yàn)。

請(qǐng)問(wèn)，當(dāng)我想買(mǎi)一件500-1000左右，設(shè)計(jì)感好的風(fēng)衣的時(shí)候，淘寶從上到下，給我準(zhǔn)備了好幾件這種風(fēng)衣，并且連風(fēng)衣的配套—羊毛衫、小白鞋等，一起給我準(zhǔn)備好的時(shí)候，是一種什么樣的體驗(yàn)？

而在這個(gè)過(guò)程中，我根本不感興趣的，比如更高價(jià)位或者更低價(jià)位的風(fēng)衣，比如電腦或者手機(jī)，我根本看不到，也不會(huì)受到打擾，是一種什么樣的體驗(yàn)？

楊楠楠：躍盟科技數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理 微信號(hào)：nannany 就職于信息流廣告平臺(tái)公司，從事文本挖掘、用戶畫(huà)像、報(bào)表系統(tǒng)等數(shù)據(jù)產(chǎn)品工作。之前電商公司負(fù)責(zé)過(guò)搜索、BI系統(tǒng)、流量系統(tǒng)，數(shù)據(jù)策略類(lèi)和數(shù)據(jù)分析類(lèi)產(chǎn)品設(shè)計(jì)都很熟悉。

本文由特邀作者 @楊楠楠 原創(chuàng)發(fā)布于產(chǎn)品社區(qū)，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。