千人千面是淘宝搜索排名的一种算法，主要是系统根据顾客的特征和需求，也就是通过人群标签和店铺标签的相互匹配实现流量的精准匹配，在页面为每个人提供个性化的产品展示，每个人看到的商品都是自己喜欢的产品，目的在于提升客户体验，进而实现提高转化率及整个UV价值。当然，在讲具体方法之前，我们有必要了解下千人千面的基础标签。
1、店铺标签
店铺标签是你的店铺所有产品标签的综合载体，店铺标签是基于你的店铺主营类目，根据店铺信息、装修风格、产品属性和信息，结合产品成交方向以及被浏览、收藏、加购的人群累积产生的数据而综合形成的。
目前淘宝几百万卖家，各个类目的竞争都是异常激烈的，为了更好更有效的分配流量，避免大量同质化的店铺存在，早在几年前淘宝就鼓励大家去做小而美的店铺。而这样的店铺也是标签最明确的，最受淘宝欢迎的。
例如，你卖女装，你就好好的卖你的女装，不要又卖女装又卖男装，这时候平台到底给你的店铺打上什么样的标签呢？是女生喜欢的店铺还是男生喜欢的店铺？这个就属于标签不明确了，最后可能什么标签都打不上。
如果店铺有不同类目的产品，并且类目跨的还比较大，也没有什么关联性，建议删除与主营类目不相关的产品。
2、买家标签
买家标签是淘宝根据买家的个人资料，浏览行为和购买历史等对买家标记的一些信息，一般分为属性标签和行为标签。
属性标签是淘宝系统根据买家注册时候的信息和消费历史对买家所打的标签，包括买家年龄、性别、所在城市、行业、收入层次等等。比如某个人可能会被打上，所在城市上海，年龄25岁，性别女，购物偏好中高端化妆品和包包，月淘宝消费8000+等标签。
行为标签就是买家在进行浏览产品、收藏加购、下单、支付、回购、分享等行为时被打上的标签，一般更新的时间是在半个月内。比如说一个没什么经济能力的大学生，经常在浏览价位比较低的T恤，还有收藏加购的行为。那么平台就会给他打上，性别女、大学生、经济能力一般、喜欢中低端价位产品。
而在她工作之后，虽然是同一个人，但是消费能力就可能不同了，导致在平台上的浏览和购买行为也是不一样的，这时候系统给他打的标签就会和上面所说的学生时代是不一样的，也就不会再给她推荐低价产品了。
用户的行为标签是根据长期累积的浏览、收藏、加购、下单、评价等习惯，包括单笔消费能力、消费周期、下单时间、下单速度等等综合因素形成。系统也会基于这些标签评判一个客户优质与否。
