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下面蓝一电商会跟大家分享什么是标签？以及打造标签精准的办法。
“标签”这个词大家都不陌生，在2019年，淘宝提高了标签权重在产品展现排名的影响比重。很多人会把起款操作失败的原因都归结在“标签不精准”。
不管这观点正不正确，但可以让我们看出“标签精准”对店铺的影响还是挺大的。
什么是标签？
标签其实就是根据买家的个人资料，历史消费喜好，以及近期搜索的关键词所生成的数据，这些数据整合而成的买家特征。
我们也可以理解为“买家属性”“消费习惯”“临时需求”。
如下图：
淘宝就是根据这些买家特征，为他们推荐产品和调动搜索展现排名。
二、标签的机制是怎样的？
标签的机制其实很简单，就是根据标签，来对买家需求和喜好进行预估，让展现曝光的更多，从而来提高成交概率。
但毕竟淘宝的大数据再厉害，也只是一个系统，它没有思考能力。因此当我们的产品出现出现了错误的行为痕迹时，就会生成错误的标签权重，就形成了我们说的“标签不精准”。
虽然说每个买家的买家特征都不是完全相同的，但却存在一定的“共性”。
当一批特征相近的买家在一个产品内完成了收藏/收购/下单等买家行为，便会产生相应的标签权重。在下一批特征相近的买家登录时，产品便会被推荐到这些买家面前。
一般情况，买家行为所生成的标签权重基本是正确的。除非是“人工干预”（刷单），会带来错误的标签权重。
以三点式泳装举例：
（此类型产品一般是20-40岁的女性，或者为伴侣购买的年轻男性）
如果干预的买家的特征与产品相符，为精准标签，引入的流量也是精准的，其点击、转化等数据都表现良好。
相反的，如果买家的特征与产品不相符，为标签不精准，引入的流量很垃圾，点击和转化都很差。
在这个例子中，是以买家属性中的“年龄”作为例子，在一次真正的买家行为中，如果加了消费习惯这个标签，我们还怎么保持“标签精准”？
我们在文章开头提到的，标签可以分成买家属性、消费习惯、临时需求。
买家属性是根据买家个人情况而定的，如所处城市，性别等。
消费习惯是根据审美喜好，经济收入等情况而定的。
这样感觉很清晰简单对不对？但事实，一个买家的行为要比这要复杂得多。
依旧用“三点式泳装”举例：
但这次我们用30岁左右男性的买家属性来进行搜索。
我们先搜索一次男士泳装，点击浏览过后，这个从未搜索过泳装类目相关的产品淘宝号上立刻推送了与男士泳装相关的内容。随后又用这个号搜索“三点式泳装”，点击浏览后，淘宝又再次修正了我们的标签，在“猜你喜欢”里推送了女士泳装。
大家发现问题没有？在标签中，临时需求>买家属性和消费习惯。
也就是说性别、年龄、地区、历史消费习惯等在临时需求前都是没有多大意义的。
理解了这些，就更方便我们理解“标签精准化”了。
在前面的标签机制里，我们提到了，买家和卖家的行为会有相应的标签权重生成，只不过这些权重未必精准。如果产品的购买人群不符合我们的标签，权重会“走偏”。这也是为什么有些卖家刷单后（毕竟刷手很难做到标签精准），因为标签不精准，导致带来的转化率低。慢慢的就会导致访客数量下滑。
举个例子，如果“三点式泳装”的卖家，不断的干预操作“泳装”这个词的权重，使得“泳装”拥有大量的坑产以及标签权重，那当买家搜索泳装时，更容易展现在精准买家面前。但因为标签不精准，系统错误预估，使大量展现面向男性、学生、40岁以上女性等非需求人群，可想而知这将造成点击率和成交率的下降。
但如果将临时需求尽可能详细化，就能消除大量买家属性和消费习惯这几个标签所带来的影响。也就是说只要我们更多的干预跟我们店铺相关的关键词的权重，如性感泳衣、比基尼这类词，即使前期的标签不够精准，也依然可以慢慢修正。
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