简单说，标签是机器在不断的学习过程中，通过大数据分析，把具有共同的典型特征的一群人划分到一类，并赋予了一个分类名。
比如：豆蔻少女，太平公主，旗袍女子，养生达人，数码控，租房一族等等。
消费者有标签，产品也有标签，那么这个标签是如何打上的呢?在讲之前，先给大家普及一个名字：子序列号
你可能会看见过这两个网址，其实这 两个网址指向的是同一个商品，但是对系统来说，两个网址的信息量是完全不一样的，第二个网站包含了更多的参数spm,un,original_price等，这些参数对系统来讲都是具有统计意义 的，系统可以知道这个消费只从哪个场景来的，用手机还是电脑，点击进来做了什么动作等等，一切的消费者行为!子序列号为机器的学习提供数据源!
一个子序列号是由场景+行为路径+跳转组成的。
比如用户搜索了关键词”打火机 防风”，然后在二十分钟内看了10个产品，对每个产品做了浏览、加购、询单等一系列动作，系统就会为这一系列的行为会生成一条子序列号!
那假设这个用户，又换一个关键词浏览几个宝贝，系统就又会生成一条新的子序号。
那么产品的标签怎么打上的？
就是由消费者携带子序列号进入你的产品，在产品上累积了这些子序列号，子序列号包含了消费者曾经看过的产品的特征，这些特征有的已经形成了标签的轮廓，有的只有某类产品的共同特征，全部集合在你的产品上，当访客越来越多，共同点就会越来越清晰，当符合了某类标签的特征便给标签标记!
所以我们要解决进店访客的精准性问题!因为从产品打标的过程来看，只要进店访客的标签精准，产品在后期形成的标签也就精准!
那么买家的标签是怎么打上的呢？
当买家多次搜索和浏览了很多产品，就会形成多条子序列号，存储到消费者行为日志，这些子序列号会被系统抽取共同特征;当子序列号越来越多的时候，共同点就会越来越清晰，组成一个典型特征，当这些典型特征符合了某类标签的特征时，便给与一个标签标记!
那你平时做的 让刷手搜索关键词，然后货比，就仅仅是生成了一条子序列号而已，根据标签的形成过程，是需要多条子序列号，然后形成轮廓才能打标的。
一条子序列号形成的不是标签，是购物意图，是一个实时特征，一个模糊的需求!
知道了打标原理后，我们就知道如何让系统更加迅速的辨识我们的商品了。
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