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 千人千面，这几年无论是在营销界，还是在产品运营界，都得到了很广泛的应用。

在营销行业，会用千人千面来提升营销的精准性，即做人和物的精准匹配，所谓精准营销。

做产品运营的人会在产品中很多模块增加千人千面的策略，以此来达到产品流量的高效分发。

在电商行业，千人千面的应用尤其多。比如，淘宝的“猜你喜欢”，京东的“为你推荐”，都属于此类应用。

我们先简单聊聊到底什么是千人千面。

千人千面，就其字面意思来讲就是不同的人，呈现不一样的东西。所以，在所有千人千面实例中，个性化推荐是最常用的一种实践。

本质上来说，个性化推荐主要的目标有两个：

高效连接用户和平台上的物品，让用户尽可能发现平台上“好的东西”；

“投用户所好”，发现用户的兴趣，基于他的兴趣为其呈现“好的东西”。

同理，上面提到“好的东西”也是个性化的。“好”与“不好”这种评判完全是基于对物品的客观评判来决定的，这种客观评判的具体量化标准在不同的业务里不尽相同。

但是，大多都可以称之为是用户对于物品的正反馈。比如，对于一件商品，可能是用户对于该商品的购买、关注、搜索、分享、好评等。所以，同一个东西，A喜欢，B可能觉得一般，甚至C可能觉得很厌烦。

千人千面就是实现“人”和“物”高效匹配，它们之间是一个互相补充，互相依赖的关系，也就是人们看到自己感兴趣的物越多。那么，对好东西的衡量也就越准确，否则就是一个恶性循环。

千人千面的本质还是一个数据的交互过程。

对于人来说，系统通过人们在网络的一系列行为，去判断用户感兴趣的物品，进而为他们推荐“好的东西”；对于物来说，系统通过人在为其推荐的物品上的一些列交互，比如点击、下单、购买等，来判断这个物品是不是一个“好的东西”。

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