我們假設(shè)淘寶是一個(gè)4億立方米的巨型商場，有10億商品。用戶只能看到前面5%的商品。直通車只能把柜臺看到前面5%的地方。前面這5%的賣家不賺錢，因?yàn)榱髁抠M(fèi)用太貴。后面95%的賣家也不賺錢，因?yàn)樗麄儧]有足夠的流量。結(jié)果是大小賣家都不賺錢。

如何展現(xiàn)商品？

曾航：這是一個(gè)老大難的問題，到底如何解決呢？

王珂：我的第一個(gè)想法是誰干過這樣的事情。直接找，把這個(gè)事情再干一遍，如何把商品按照用戶的喜好重新排序，就好了，商品也被展現(xiàn)，用戶逛起來也爽了。

我們認(rèn)為用戶點(diǎn)擊收藏購買記錄，用戶看了20個(gè)商品，點(diǎn)了1個(gè)不點(diǎn)其他19個(gè)，肯定有原有的。點(diǎn)擊和購買記錄是用戶不同程度的購買喜好。我們用這個(gè)來衡量，為什么喜歡，為什么不喜歡。

百度和谷歌都干過這樣的事情，百度以前的廣告系統(tǒng)叫做相關(guān)性廣告，你搜鮮花的時(shí)候，會出現(xiàn)鮮花關(guān)鍵詞廣告，按照出價(jià)排序。問題在于，它的庫里面有1000個(gè)鮮花廣告，最后展現(xiàn)的是10個(gè)，所以一年到頭就展現(xiàn)了50條廣告，950沒有展現(xiàn)過。

李彥宏自己也說，歷史上相關(guān)性廣告，95%的廣告從來沒有被任何人看到過。我認(rèn)為在電商領(lǐng)域也有類似的情況，全網(wǎng)的實(shí)體商品，95%的商品沒有被展現(xiàn)過，一次都沒有。

所以百度是如何解決這個(gè)問題的呢？后來，你在百度里面搜索鮮花，那么和鮮花的特征匹配的廣告，比如禮物的廣告，也會展現(xiàn)。比如你搜索包含鮮花的關(guān)鍵詞的廣告，可能只有1000條，包含相關(guān)性的，有5萬條。

搜索鮮花時(shí)，用戶可能不會準(zhǔn)確的描述自己的目的，但是搜索引擎會自動匹配。每個(gè)特征有自己的權(quán)重，比如鮮花是一種禮物，巧克力也有禮物特征，用這些數(shù)據(jù)，通過高維度的邏輯回歸，計(jì)算每個(gè)特征的權(quán)重。結(jié)果是情人節(jié)的時(shí)候，你去搜索鮮花，很可能會出現(xiàn)巧克力的廣告。

百度上了鳳巢系統(tǒng)之后，被展示的廣告數(shù)量，由5%提升到26%。

百度去年上線了個(gè)性化搜索投放技術(shù)，農(nóng)民在百度里面搜索“蘋果”，可能出現(xiàn)種子和化肥，而科技愛好者搜索“蘋果”兩個(gè)字，可能出現(xiàn)手機(jī)的和平板電腦，這項(xiàng)技術(shù)將廣告展示數(shù)量進(jìn)一步大幅提升，這個(gè)團(tuán)隊(duì)還因此獲得了百度內(nèi)部的大獎。

目前百度正進(jìn)行個(gè)性化搜索投放的嘗試，農(nóng)民在百度里面搜索“蘋果”，可能出現(xiàn)種子和化肥，而科技愛好者搜索“蘋果”兩個(gè)字，可能出現(xiàn)手機(jī)的和平板電腦。

我們也在想，是否購物也是一樣，依據(jù)用戶的喜好、特征去自動匹配商品？

每個(gè)商品都有幾萬個(gè)特征。我們每個(gè)商品有300多萬個(gè)特征。我們依據(jù)過去點(diǎn)擊收藏搜索記錄，全網(wǎng)商品按照你的喜好排排序，希望50%的商品都給你展示。

搜索引擎，翻到50頁的時(shí)候，越往后翻到后面越弱。搜索引擎如果讓用戶翻到后面50頁，它肯定死掉，而購物領(lǐng)域大家普遍接受，前幾頁往往找不到自己喜歡的商品，普遍翻到后面很多頁。

我們把它叫做發(fā)現(xiàn)引擎。全網(wǎng)商品依照你的喜好排序，把你會點(diǎn)、會收藏的東西排在前面，按照你的行為習(xí)慣個(gè)性化給你推薦商品，這樣大大節(jié)省了你在手機(jī)上挑選商品的時(shí)間。

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