解密！亚马逊的千人千脸算法！

所谓千人千脸就是根据客户的不同属性，例如城市，性别，兴趣，爱好，年龄，让商品排列先后不一样，从而提高对每个客户的下单概率。很多对亚马逊平台不够深入理解的人，都会被淘宝，抖音这种大数据推荐先入为主，认为这样才是千人千脸，其实不是的，每个大平台都有自己独特推送标签数据的模式。
目前亚马逊已经从广告端，品牌端，自然搜索端，多维度推进千人千脸的阶段；而有些人还觉得目前没有实践，理由是关键词自然搜索是固定的，但是这个正是是刻舟求剑的心态和对平台误解。
千人千脸从开始到全面展开，如阿里系的达摩盘2.0，是一个3-4年的周期,大平台对变革性项目会相对严谨的；另外个客户标签的上千成万条数据，也是需要时间积累。

我们从目前从美亚下面几个维度，得看出亚马逊已经在这方面大力推进了

广告端的表现：

第一，新品的自动广告数据很乱，但是随着出单的增加，新产品用户画像会更清晰，最后自动广告跑出的关键词数据就会越来越精准，而我们优化自动广告，就是让亚马逊的系统识别你的产品，适合推送给什么类型的人，所以我们常常会得出有些看着没关系，但是又在同一品类目下的大量关键词。

第二，目前SD广告也是通过人群标签去做投放的，这个也是亚马逊走千人千脸的重要展示。如下图：

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