淘宝为什么还不能实现个性化推荐和搜索?

作为大而广的购物网站,淘宝号称拥有超大量级的用户数据,可是至今也无法做出令人满意的个性化推荐? 以我的购物经历来说,我的购物历史都是休闲类的衣服和鞋子,再淘宝搜索框输入男鞋,或者男装,最前面的购物列表,绝壁不是我喜欢的类型,这点简单的个性化搜索结果都没做。 再说,以男鞋为例,淘宝的搜索过滤可以用户自主选择鞋子的样式,款式以及尺寸,这点难道不能根据用户购物习惯个性化推荐吗? 因为购物搜索的复杂和推荐…
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谢邀。曾经13年到14年的部分时间负责过淘宝网几个主要场景的推荐算法,正好来探讨一下这个问题。
对于题主的不满意,先向题主道歉。不过很多问题,并不是那么简单。

首先题主说淘宝还不能实现个性化的推荐和搜索,这是不正确的。首先,在淘宝搜索,目前已经是个性化的,比如你搜索:运动鞋。有较大的正确概率可以识别出你是男性用户,那么出来的运动鞋,是『男 运动鞋』。这只是一个例子,例如在奶粉场景,可以根据把婴儿年龄相对于的几段奶粉排序在前面。在搜索场景实际上要做个性化,比你想象的问题要多。比如你是男性用户,突然想要搜索"雪纺 连衣裙",请问如何个性化? 所以说搜索要做个性化,第一个问题就是根据当前用户的特征,判断Query是否需要做个性化排序。

搜索一个『男鞋』,是要从几十万,甚至几百万的鞋子中马上挑出你最中意的鞋子,实质上这是非常困难的。因为有很多你喜欢的鞋子的特征并不能被记录和表达出来,比如设计风格,颜色搭配。

搜索就简单的说上面这一点。搜索还有很多细节,具体还是请相关的同学来介绍。

我再说一下推荐的问题吧。

推荐其实分很多场景:
1、店铺内商品推荐:只能根据当前商品推荐同店铺的相同商品。当用户在选款阶段,重点是推荐相关或者相似的商品;当用户已经确定了一款商品,还想在店铺中购买另外一个商品,以便于同店购买,这时候需要推荐搭配的商品,便于降低运费。

2、全网的相关商品推荐。类似爱淘宝里面的推荐。

3、猜你喜欢场景:例如已买到商品页面、我的淘宝页面、收藏夹页面的猜你喜欢。猜你喜欢场景,其实就是个性化推荐,而且是实时的个性化推荐。淘宝个性化推荐的目标是什么?是能够最大化用户的商品购买额。那么做实时个性化算法优化的最终后果是什么,用户看到的更多是他已经浏览但是还没有购买的商品。为什么要这样推荐,因为这样购买的概率最高!记住淘宝网首先是满足用户的购买需求。 偶尔你发现购买过的类似商品被推荐,那可能是类目体系不合理的问题。。。我们已经过滤了用户最近购买的类目。

我个人认为淘宝推荐最大的问题,是所有场景的优化目标的设置问题。也就是说,我们是追求购买额,而不是追求点击率。当追求点击率的时候,很多时候可以改善用户体验。说到用户体验,不得不说一下另外一个意思的场景,另外一个团队在手机淘宝和淘宝首页的发现模块,会根据你的浏览历史,推荐一些高品质,或有意思的商品。这个模块的点击率肯定很高,但是他应该是不考核成交的。。。

先简单说这些。
1、淘宝已经实现了个性化搜索,不过比较前些年,更隐蔽,更不容易发现(可能是做的太好了,这种差异很难感知到)。
2、淘宝搜索承担比较大的流量分配的工作,如果个性化太强,流量的导向性不明显,对平台而言议价能力降低,所以可能做起来经常要兼顾销量和店铺评分这些内容,所以个性化和流量分配导向这两个大原则之间可能有些冲突。
3、搜索的本质是找到match的商品,随着商品的增加,这种匹配变得更难,使得引擎要开始吸收更多Query之外的信息,比如用户的性别地域年龄历史检索或者是上下文点击。这存在大量数据质量的问题,可能导致结果的波动性较大。
4、算法和工程师不看满意不满意,效果好用户会用脚投票,只看CTR和CVR,产品经理和开发看待这个问题的角度不一样。