关于淘宝直通车优化的一点感悟

[b]前言[/b]

很久没写博客了，最近一直忙着开发公司的第二款产品。

首先初略的介绍下这两款产品。涉及到细节的我就不讲了，研究过这一行的大家可以讨论讨论。

1.选词王

选词王，目的就是选取直通车关键词，可以多维度的按照用户意愿对词进行排序。

2.省油宝

选词王的自动版，选词是直通车的第一步，也是最重要的一步，除了选词以外，还有竞价。

下面稍微讲下两个概念

1.选词


关于选词，首先要判断的是一个词会不会为你这个宝贝带来价值，也就是流量。

从广义上讲，没有不好的词，因为搜索结果中即便出现了与搜索词完全不相关的宝贝，用户也有可能点击。

但是，实践中，真正成交的还是那些比较相关的。

2.出价

竞价排名，相信大家不陌生吧。淘宝的付费搜索设计的很巧妙，结合了second-bid和质量分。

淘宝的质量分真是一个让人佩服的东西，综合考虑了很多东西，此处不详谈。事实上质量分的计算是不公开的。

我感觉，竞价这块，因为人多，人的想法动作无法揣摩，所以只能根据词的表现进行调整。

我觉得最有意思的问题是你如何确定 你的词是因为价格不合理还是不相关 导致表现不好的。

一个词，如果不相关，你出再高的价也没用，只是占着位置，当然你可以幻想摸到彩票。

一个词，在有些类目里，比如男装，你的排名不挤到前面，几乎没有展现的机会。他们说一个女人，上网淘东西，可能会点到一百页

那么我们的男同胞呢。好像也是这么一回事。所以此时，这个词可能很好，就是出价不合理。

[b]正文[/b]

我一直幻想着，AI让世界更美好，未来是AI的未来。

特别是在做完省油宝后，我就在想可以不可设计一个带点AI的系统。

也许是书读多了吧，我一直觉得有些东西一定要一个高级的东西，很犀利的东西才能完美的解决。

我喜欢将问题复杂化，智能化，而我的学长则认为，应该用简单的方法去解决问题，有时候一个简单的策略就够了。

我不知道谁对，谁错。但我知道像正真的做一个AI的系统没有那么容易。

脑子里出现的AI的知识有，神经网络，遗传算法，粒子群算法，分类，聚类，支持向量机，什么贝叶斯，机器学习，一坨一坨的。

但是他们在眼前的这个问题中显得却是那么的无力，苍白。

我幻想过很多具体的策略，但都自己否决了。比如：

1.遗传算法

将关键词，看成一个基因，每个词都是由一个个term构成的。那么词可以变异可以重组。然后根据词的表现进行优胜劣汰。

然后我把这个想法给否决了，原因有两个。第一，一个词如果没有流量，就没有任何用，比如你把你的名字放到淘宝里搜能搜到什么。

淘宝有自己的词库。或许我们可以得到有流量的词，更严重的是。第二，收敛太慢，死穴啊，你没收敛到最优，用户已经骂上门了。

这里再多啰嗦一句，有的用户比爹还难伺候，淘宝的商家整体左一个亲右一个亲，其实心一个比一个黑，素质好的不多，目光短浅的更是一大坨。

2.神经网络等分类算法

有竞争对手，在产品说明上已经打除了使用神经网络的标语。

神经网络是个好东西啊，曾经做了个实验，正确率硬是100%，不考虑过拟合哦。

好吧，最大的问题是，神经网络的输入是什么，是数值，而这里我们要分析的对象是词。

好了，扯到我心痛的地方了。

“该死”的自然语言处理

一个词怎么量化，并且保留词与词的差异化和相似性。难道只有词库可以拯救"NLP"吗

什么时候算法会真正知道洗面奶和洁面乳是一样的东东，我的血液在沸腾。AI你什么时候才能真的AI。

好吧，假设我们有一个完整的词库。无论是同义还是反义。

然后就是编码，对所有词进行编码，使其满足上述要求。就像数字一样纯粹，谁这方面有研究过。讨论下呗。

不深入讲了，下次继续扯