一是标签来源于游客的行为轨迹数据，常用的有直通车、搜索、手搜推荐、超推荐、钻展等，相互影响循环处理。标签权重越高，访问者的行为数据就越集中，人群标签就越集中，这将导致来自同一批不同港口的精确人之间的冲突。
俗话说“一鸭多食”，每个平台的访客行为数据都会影响下一个平台的数据反馈，这就需要我们了解每个平台的数据源和访客流量特征的合理匹配，构建生态循环，这也是我们鬼高价值信息流应用生态闭环系统的核心部分。
如何构建一个生态闭环系统，让访客数据的生态循环从2021年开始，直到下课，这一点我们都来说说。
新规则进一步证实了我们课程的前瞻性和正确性，我们再次领先于竞争对手。
构建闭环生态逻辑，首先要搞清楚这些工具是封闭的还是封闭的。
如何在循环系统中安排才能准确的引流和D新，如何更有效的转换。
所有这些都是基于共享访问行为数据的。
其次，根据交通游客的特点，提前设计了游客到达路径的布局设计。
鬼魅般的高价值信息流应用闭环生态系统。我在6月和7月发表了几篇文章来阐述这一点。有兴趣的朋友可以回头看看。
标签的垂直显示或标签的丰富程度是否影响标签多端口显示权限的获取。
在最后一篇文章中，我们也提出了这个问题，并为自己做了一个常规练习，这个练习应该根据我们自己店铺的类别、流量和店铺级别来判断。我建议五层以下的店铺先扩建，再从六层扩建到七层。
尤其是我们可以通过手动淘版次来猜测你喜欢的版次，可以看到访客的历史行为数据对推荐流量的影响。说实话，这种推荐机制并不理想，系统仍然过于依赖访问者的行为数据，忽略了购物“场景”。
推荐机制基本上侧重于访问者的历史行为数据，是推荐机制的最低层次。
在知乎上看到一个同学的观点:“推荐容错但不推荐容错。目前淘宝做的正好相反。推荐类似体验的产品。不按用户需要的场景推荐。用户不会因为你推荐了很多他不感兴趣的产品而不喜欢你，而是长期无法推荐他感兴趣的产品。”
目前的推荐机制算法并不属于消费者真实的购物场景，而是基于之前的行为数据进行相似或初级的购物分类，从而做出推荐。
也许是因为技术还没有发展到位，也许是淘宝很难打破底层的逻辑重构。
必要的逻辑是基于历史行为数据和消费场景，而不是底层框架，不是迭代，而是重新发明轮子。
我们还是可以看到淘宝在这次手淘改版中，试图丰富自己。首先，港口丰富。你可以看到，无论是喜欢，便宜货，买家秀，还是直播，这个导航条端口受标签权重影响很大，就是插入猜测自己喜欢的poly-性价比，国外淘秀，行业频道，黑匣子，咸鱼等多个端口的显示。，受到标签重量的严重影响。建议你叠加显示。
你发现真正的推荐机制还是围绕着一个垂直标签+一些丰富的标签吗？
垂直标签会影响每个显示端口的显示内容。
即多显示口的核心是一些其他相关标签和以垂直标签为主延伸的品类产品。
从那以后，我们仍然需要做垂直度标签，打开更多的显示端口，以获得更多的显示器，从而获得更多的显示器。
从这个角度来说，爆炸时代也结束了，垂直度标签周围的布局必然会显示易盖的数量。更重要的是改变思维，用五个以上的链接布局垂直标签，打造一个小爆炸群，或者做一个真正赚钱的淘宝店，而不是只盯着流量来判断成败。
第三:如果底层逻辑、交通性质、建设路径顺序不对，直通车打压搜索就正常了，直通车启动，超级推荐启动，搜索就被淘汰了。
“直通车”对搜索的抑制不仅发生在基本属性人群与定向人群的比例上，而且标签权重越大，直通车与搜索的关系越难控制。优化点要站在更高的位置，把直通车和搜索当成精准引流，但只能免费。通过游客行为数据的生态循环，可以提升UV值，从而引领和突破再次搜索，让各种流量属性的搜索只负责主要核心功能。
构建完整的旅游行为数据生态恢复系统是必然选择。
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