一文理解什么是向量化推荐算法。
以上是百度给出的一个解释，向量化推荐算法是计算机的一个语言，我们不需要知道算法具体运行公式以及底层，但是我们要知道它的原理。
知道了向量的原理，对于商家来说就能够很清楚知道内容方向，以及内容中元素特征，尤其在抖音内容兴趣电商下尤为重要。
向量化推荐基本每个电商平台在去使用的一个算法，也是目前主流的推荐算法之一，尤其在兴趣电商平台应用非常广泛。
01 商家视角下理解什么是向量化推荐？
什么是向量：在某一个方向的度量，也就是距离，对于商家来说，商家的内容与用户之间的距离，距离越近算法就越容易识别且做推荐。
以上是抖音安全与信任中心官网给披露出来系统向量推荐模型，其中"双塔召回模型"是向量化推荐算法非常重要的部分，可以建议多看看。
对于商家来说，理解了平台流量分发逻辑，才能更好的在经营过程中知道方向和内容的思路。
双塔召回模型
直播间和短视频这些内容装在一个塔里，同时把用户装在一个塔里，系统把双塔转化为数学空间的一个个点。
用户塔和内容塔之间相互匹配过程中，就叫余弦相似度匹配，余弦夹角越近，系统匹配度就越高，反之则越低。
把这些一个个点被贴上“数字标签”，通过“独热”编码(二进制向量)将内容和用户特征“数字化”。
独热特征数字化
系统会把商品与用户进行独热处理，转换为二进制数字，最终都是以数字化进行向量的匹配。
以“数字化”在向量空间中进行商品与用户距离的匹配。
02 算法怎样识别内容向量化过程
算法通过抽帧方式进行向量化识别，通过提取关键帧去做画面向量和语音向量，通过重组匹配人群标签，做用户的推荐。
向量化过程中，通过画面、语音、口播、文案、标题、关键词、主图、详情页等全面去抓取信息的特征，最后系统识别后做用户的匹配与推荐。
算法先解构→再重组→最终做匹配的过程，是向量化过程。
对于商家做内容，核心目标人群与商品核心卖点相统一，直播间、短视频、商品卡、投放内容方向应一致。
03 商家视角下怎样做是内容向量化
理解了向量原理以及系统怎么识别向量化，商家在做内容方向和思路上会有比较清晰，以下案例进一步加深对向量化内容的理解。
上图是一个卖山寨苹果手表，这个账号的人群画像，基于以上的人群分析这些人群在抖音上一些内容偏好。
这些年龄层的女生，具备什么样的特性，以及她们的消费能力是什么样的，包括她们关注的护肤品、化妆品、平常是抖音刷什么类型题材的短视频等，需要商家去做具体的分析。
基于核心人群做直播间内容场景的布置和搭建，这个过程就是向量化过程，核心用户偏好什么就按照这类人群去做特征、元素、道具、装饰的呈现和布置。不断的缩小核心人群的距离。
直播间内容呈现先基于算法识别向量化，通过向量化去找相似用户的推荐。
做内容向量化的前提是，对核心人群有非常清晰的认知，也就是用户洞察能力要非常强，知道我的产品匹配什么类型的人群。
这个直播间向量化做的非常好，直播间每个道具细节设计都是基于核心人群去做场景的布置，符合算法向量化，同时也符合核心人群的内容偏好。
上图是卖低客单户外椅，基于人群画像分析，产品性价比非常好，偏下沉市场的人群，背景贴着全场半价，突出产品价格，吸引刚进来用户的停留。
直播间背景都是围绕户外相关产品陈列，且都是小件产品，对于算法来说，向量化过程中一定是去推荐运动户外人群做直播间的匹配。
由于这个账号是偏下沉市场的人群，在他的直播间产品一定是很具性价比，且话术中也要多去强调性价比。
由于产品偏下沉市场的人群，要基于核心人群去分析这些用户在购买产品时在意的顾虑点或者购买理由，这个是做用户洞察非常重要一环，性价比只是一个优势之一。
任何品类都要去做目标用户洞察，分析用户的购买意图以及顾虑点等这些问题，在直播间就要去展示或者打消用户的顾虑点，或者给到用户下单的购买理由。
偏下沉市场人群更在乎的质量怎么样、是否耐用、能用多久、承重行不行等，而这个直播间通过产品卖点可视化的测试和演示，不断的在打消用户购买顾虑，很好抓住用户的核心痛点并解决用户痛点。
这个卖猫粮直播向量化特征做的非常好，卖猫粮一定是喜欢猫的用户，然后怎么要让算法把你的直播间推荐给喜欢猫的用户呢，最简单方法就是直播间放一个猫，且镜头对准猫，占据镜头的60%，猫在直播间吃猫粮。
猫在直播间通过算法的向量化识别到是猫这个宠物，那么系统就会把直播间推荐给对宠物感兴趣的用户做匹配。
短视频的思路也是一样的，如果是卖猫粮的商家，视频的前3S一定要出现猫，前3S就是向量化，算法识别到猫就会把短视频推给喜欢猫的用户。
向量化-商家应用总结：
1、内容中(直播间或短视频)的元素或特征，与目标用户相关联或喜好或偏好等， 都是向量化过程，代表与目标用户距离更近。
2、把你的内容先交给算法识别，算法根据内容中的元素去做对应用户的匹配，其路径：商家内容→算法识别→匹配用户。
3、商家做内容的应围绕“目标用户”为出发点，通过向量化元素匹配用户的兴趣或偏好去做内容的放大。
4、商品、用户、内容所有的特征都会被数字化，一旦数字化就可以计算距离，特征数字化，也就是向量化过程。
5、向量化维度：直播场景、贴片、道具、标题关键词、主图、短视频、详情页、话术等结合这些向量特征算法去寻找、抓取，并计算匹配度更高的用户或商品。
6、短视频→直播间→产品链接→付费投放，这些都要去统一向量特征的一致性。
