我们假设淘宝是一个4亿立方米的巨型商场，有10亿商品。用户只能看到前面5%的商品。直通车只能把柜台看到前面5%的地方。前面这5%的卖家不赚钱，因为流量费用太贵。后面95%的卖家也不赚钱，因为他们没有足够的流量。结果是大小卖家都不赚钱。

如何展现商品？

曾航：这是一个老大难的问题，到底如何解决呢？

王珂：我的第一个想法是谁干过这样的事情。直接找，把这个事情再干一遍，如何把商品按照用户的喜好重新排序，就好了，商品也被展现，用户逛起来也爽了。

我们认为用户点击收藏购买记录，用户看了20个商品，点了1个不点其他19个，肯定有原有的。点击和购买记录是用户不同程度的购买喜好。我们用这个来衡量，为什么喜欢，为什么不喜欢。

百度和谷歌都干过这样的事情，百度以前的广告系统叫做相关性广告，你搜鲜花的时候，会出现鲜花关键词广告，按照出价排序。问题在于，它的库里面有1000个鲜花广告，最后展现的是10个，所以一年到头就展现了50条广告，950没有展现过。

李彦宏自己也说，历史上相关性广告，95%的广告从来没有被任何人看到过。我认为在电商领域也有类似的情况，全网的实体商品，95%的商品没有被展现过，一次都没有。

所以百度是如何解决这个问题的呢？后来，你在百度里面搜索鲜花，那么和鲜花的特征匹配的广告，比如礼物的广告，也会展现。比如你搜索包含鲜花的关键词的广告，可能只有1000条，包含相关性的，有5万条。

搜索鲜花时，用户可能不会准确的描述自己的目的，但是搜索引擎会自动匹配。每个特征有自己的权重，比如鲜花是一种礼物，巧克力也有礼物特征，用这些数据，通过高维度的逻辑回归，计算每个特征的权重。结果是情人节的时候，你去搜索鲜花，很可能会出现巧克力的广告。

百度上了凤巢系统之后，被展示的广告数量，由5%提升到26%。

百度去年上线了个性化搜索投放技术，农民在百度里面搜索“苹果”，可能出现种子和化肥，而科技爱好者搜索“苹果”两个字，可能出现手机的和平板电脑，这项技术将广告展示数量进一步大幅提升，这个团队还因此获得了百度内部的大奖。

目前百度正进行个性化搜索投放的尝试，农民在百度里面搜索“苹果”，可能出现种子和化肥，而科技爱好者搜索“苹果”两个字，可能出现手机的和平板电脑。

我们也在想，是否购物也是一样，依据用户的喜好、特征去自动匹配商品？

每个商品都有几万个特征。我们每个商品有300多万个特征。我们依据过去点击收藏搜索记录，全网商品按照你的喜好排排序，希望50%的商品都给你展示。

搜索引擎，翻到50页的时候，越往后翻到后面越弱。搜索引擎如果让用户翻到后面50页，它肯定死掉，而购物领域大家普遍接受，前几页往往找不到自己喜欢的商品，普遍翻到后面很多页。

我们把它叫做发现引擎。全网商品依照你的喜好排序，把你会点、会收藏的东西排在前面，按照你的行为习惯个性化给你推荐商品，这样大大节省了你在手机上挑选商品的时间。

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