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推荐场景的流量体系全面改革
读者一直都在谈论京东千人千面，以及千人千面的标签打造；如何获得京东首页流量和京东个性化入口BI流量。这些话题大家都不陌生，因为友商也都在探讨。那么以用户ID为中心，千人千面展示不同商品的推荐场景流量到底是什么？
读者都明白以前做猜你喜欢主要是看的，就是货比三家最后的成交单品落地页面是哪个SKU。主要是比竞品SKU跳转到主要下单SKU的七天量级，然后跑单因为是以用户为ID，所以没有反zuo弊干扰，导致大家在竞品下面显示甚至存在霸屏的情况，所以读者在这个场景下享受了一波流量了。那么场景推荐的用户ID导向都是有周期的，比如全链条的有点击和收藏加购，购买和回购的行为，京东根据每个环节场景改进了推荐算法，是为了满足消费者和商家对推荐场景的需求，提升京东个性化成交转化率。大家可能对京东之前的个性化为你推荐有所了解，这次京东个性化BI规则的推荐场景流量如何玩好？我们要做几个基础。
第一，用户兴趣和购物需求要精准化。
第二，用户需求和商品需求匹配度要高，这也非常凸显。我一直给大家强调的精准挖掘，你的竞品大于一切。你的行为轨迹都会被京东的机器学习模型进行建立并购买场景画像，然后去匹配。如果这个数据画像模型的计算周期数据匹配度高的话，就很容易触动精准人群的流量和购买行为，为商品接下来的个性化做保障。
推荐场景如何通过权重维度来计算
京东会根据用户ID来进行预估模型，当然整体的跑单和虚假的行为都是会被过滤的。今年通过跑单上到首页是获取不到个性化的流量的，你会发现成交没有比之前好！你可能需要在一定时间里累计真实销量，然后快速建立真实用户的推荐模型。毕竟这个真实销量是很难进行监控行为的。因为是按照十天的周期来计算，你这块不是很难累计上来的。如果不太确定十天的销量够不够维持个性化BI的要求，那么我们了解一下个性化主要是用什么维度来进行判定标准的？
