简单的来说，展现在买家面前的是宝贝合集。从买家到宝贝合集一共需要四步。
第一步。
买家进入淘宝。淘宝立即识别买家的标签。在统计学当中，这些标签儿叫做抽样的条件。
第二步。
根据该买家的标签儿找到相似人群。在统计学当中，这叫做根据条件抽样。
第三步。
根据相似人群找到他们共同喜欢的宝贝。在统计学里，在家做对比样品共性。这些宝贝储存在一个叫精库人群库的数据库里。
第四步。
在淘宝所有同类型的宝贝中，找到与样品库相似的宝贝。形成宝贝合集。
这些宝贝合集会展示在该买家的面前。相似度越高，排名越靠前。
在统计学当中这叫做范本对比。到此，一个千人千面的实现过程就完成了。
千人千面只是改变了产品的展现方式。
与以往的方式相比，它改变了什么 ？
方式1：销量权重排序:表达为实力垄断，等于扼杀市场活力。
方式2：下架时间排序:表达为平均分配，等于不鼓励创新。
方式3：千人千面排序:表达为同质化产品强者恒强.鼓励付费推广
淘宝这次真的做到了，驱逐倒卖商家，经允许的垄断，还给创新让出一条道路。
不太好说明，假设个例子吧，你卖一种金属护膝
其实就是军用腿部外骨骼，同样的路程只用原来的一半力气。
但淘宝上没有相关的类目，甚至没有相关的搜索词。
这种产品在千人千面的系统中是如何表达的呢？
开始没有原始数据的时候成交仅来自关键词搜索或直接进店，有了初始数据后，千人千发现这些人的共性是都买过足球或球衣，系统尝试推荐了其它买过足球的人，结果成交率非常高，于是你的产品销量迅速扩张开来。
重点是，销量排序和下架时间排序能带来这种结果吗？
这就是鼓励创新。
什么是标签？
正如字面意思，所谓的标签就是指特征属性的集合。我们需要特别关注的标签有3块：用户标签、店铺标签、商品标签。
店铺标签
可简单理解为某店铺所有产品标签的综合，通常取决于店铺的主营类目。主营类目占比90%，这应该是目前淘宝更看好的店铺（这与基本采取大量铺货的店群模式有些格格不入）。换言之，当店铺定位混乱，即主营类目不明确的时候，店铺的标签属性就被削弱。在计算权重的时候是要吃亏的。
商品标签
商品标签大约就是符合店铺标签下的一个再定位。
这其中应该包括很多具体属性，譬如：性别、年龄段位、消费层级、风格、客单价以及产品相关属性。商品标题，当然也是标签养成因素之一。
系统根据基本的产品标签，定向推送给拥有该标签喜好的消费者。比如你的产品是毛呢大衣，商品定位的消费者是18~24岁女士，消费层级是白领，风格韩版，客单价是100~200元区间，产品属性是甜美简约……那么，标签匹配度高的用户，在搜索相关商品时，就会优先获得展示。
用户标签
用户标签相对复杂，可分为基础标签和行为标签（人是善变的）。平台会采集一个消费者基础信息，如会员等级、购买力、地域等等（互联网没有隐私……）这些便是基础标签。
而通过浏览深度、关注度、加购、下单某商品的历史记录等等
涉及买家的行为，便是行为标签。
当然，行为标签为不停修正，甚至改变基础标签。比如某女白领在近半个月内经常浏览奢侈品，那么系统修正她原来“消费力一般”的基础标签…..那么，结合行为标签和基础标签就是所谓的用户标签。
如何处理？
标签的作用就是进行匹配。
首先你要符合用户的基础标签，通过行为标签去定向强化消费者的定向标签。
强化标签的范围就是符合商品属性的一个范围，在用户的标签获得强化的同时通过个性化机制带入商品进行转化和成交，即是用户标签对于商品标签的一个赋予方式。
这里补充一点，标签的布局是卖点放大，产品属性的放大，也就是标题的目标词卖点符合用户标签产品的属性，在相对的精准用户标签获得大量的转化和人气模型。
期间最优的就是标题目标词（类目词+属性词）的人群标签和用户标签及商品标签越吻合代表着进店的人群标签越精准。
千人千面，对搜索排序的影响。
在产品推荐页，千人千面所筛选出来的各式产品，其广告效果非常好。如淘宝首页和各个地方的猜你喜欢等。
但是在搜索页面，千人千面只是权重的条件之一。有一个例子可以佐证，就是刷单的时候，每一个刷手都可以找到同样的宝贝。只是排名不同。这说明千人千面，只是把符合精品人群库的宝贝。增加了排序权重。这也可以说明为什么直通车没有人群重定向这个功能而钻展有。就因为直通车是搜索。搜索是买家指定展示，千人千面，是系统推荐展示。
千人千面，改变的是宝贝的推荐逻辑。
PC时代的推荐逻辑：以销量为主要权重。以下架时间保证公平（平均）。
移动时代的推荐逻辑：创新优先、优者恒强。
怎样打造店铺人群标签呢？
首先，我们要知道店铺人群标签的定义，知道什么是买家标签、产品标签、店铺标签。
影响权重的三大类标签：
1.买家标签
2.产品标签
3.店铺标签
第一大类标签是买家标签，它分为2个小类：自身标签和行为标签
买家自身标签的特定属性是：性别、年龄、地域、星座、淘宝帐号等级、淘宝信誉等。
买家的行为订单属性分析：产品客单价、类目的偏好、风格喜好、购物频次、购物渠道等。
买家最近搜索的、浏览、收藏加购、购买记录等。
例如：买家在买一件T恤，带着目的性的，这一类买家购买意图很强。喜欢浏览59-89的宝贝，简约有质感的，逛一逛在这个价格段的店铺，因为个人的喜好和要求不同，可能需要不太贵，看着感觉舒服就行。这个就是客单价偏好和属性偏好。
分析人群标签:
类目分析，例如我发布的是女鞋，那么你在类目选择必须准确才能获取精准流量
人群性别：我们可以知道女性的占比比较多，那我们后面的页面也已偏向女性的角度去做。
人群职业：主要以工作职场女性为主。
支付金额：近30天的支付金额为2959为主。
年龄分布：只要是25-30岁为主，那么我们就可以根据这些信息来做营销方面的计划。
地域分布，主要针对一线城市，省份的话主要有：广东、江苏、浙江。北京。城市只要有：广州、深圳、杭州、上海、北京等一线城市。那么我们投入的直通车和钻展效果就非常明显。
此外我们再介绍一下人工干预下的标签单，其实标签单的原理也很容易理解，首先淘宝搜索的每个关键词背后除了有权重，还有一点就是每个关键词都有每个关键词的人群画像，这个也就是标签，你让刷手用这些词去进行搜索浏览时，只要深度达到那么这些关键词背后的标签就像病毒一样打在了账号上面。当账号去对你自己的产品进行浏览等一系列的行为时 你的链接就会被打上标签。当足够多的账号对你的产品进行浏览等一系列的操作时你的产品的标签就被强化固定了 这个也就是大家所说的入池了。这个也就是新品为什么比老链接起来的周期短的原因 因为新品的背后没有任何历史行为标签，所以入池的时间会缩短很多。
但是很多卖家面对以下问题
1、无论怎么补单都不起流量
2、新品补单上来后，马上访客就断流，也没降权，后期不操作可能上来点，一补单访客又没了。
原因：淘宝搜索已经进入智能化，盲目补单没有用，我们再补单的时候一定要注意多维度的人群标签。
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