淘宝排名公式——详细阐述

    给出公式：

    S=X1*X2*X3...Xm*（K1*Y1+K2*Y2+K3*Y3+...+Kn*Yn）

    其中：

    S表示：店铺排名

    X表示：重要参数

    Y表示：一般参数

    K表示：权重

    -------公式解读--------

    为了使公式易于理解，我们将讨论范围缩小。假设淘宝排名的评价标准只有6条：

    A、是否作弊    B、下架时间    C、相关性     D、销量    E、转化率    F、好评率  

    在这6条标准中，假如，

   系统最看重的因素为：A、是否作弊  B、下架时间   C、相关性 

   其次看重的是：D、销量   E、转化率

   最不看重的是：F、好评率

    则店铺的排名可用下述式子来表示：S=A*B*C*(K1*D+K2*E+K3*F）

    解释公式：

    1、对于式子中的A，如果没有作弊，A值就是100. 如果作弊了A值就会降低。 如果严重降权，A值可以为负，此时店铺会全部屏蔽。

    2、B表示下架时间，为了提高此权重将其作为乘积项放在式子左边。轮播周期为7天，第一天时数值为1，第二天数值为2...第7天数值为7。 实际操作会划分的更细，也可能以分钟为单位。

    3、C代表相关性。 假设搜索“OL 女装”这个词，淘宝会将全网所有的产品都抽取出来按照相关性倒叙排列，假设共找出10亿件商品。最不相关数值为1、倒数第2的数值为2...排名第一的数值为1亿（有很多宝贝相关性数值相同）。  

   4、D代表销量。 按照销量排行将全网商品倒叙排列，倒数第一名数值为1、倒数第二名数值为2、倒数第三名数值为3...依次类推。

    5、类似的E、F的数值也按照上述方式得到。

    6、销量D、转化率E是比较看重的因素，K1和K2前面的系数会比较大；好评率F是一般因素，K3数值会小一点。

    7、按照上述的算法，就可以得到最终的数值S。 商品的排名就会按照S的大小正序排列：数值最高的排在首位，第二名排在第2位。。。依次类推。

   8、由上述公式可以看出：一、特别重要的因素要放在前面用乘法使之权重最高。 二、一般的因素放在后面括号里。 三、所有因素为了获得较为准确数值，都是先经过全网扫描、排序而后获得一个相对准确的相对值。 四、根据需要设定各参数权重K，改变权重只需要调节K值大小即可。

  9、DEF的数值是个相对客观的数据，由店铺间相互比较获得，系统不会干预；K值是一个主观数值，系统可以随时控制。——系统可以决定有无某个参数以及该参数的位置及权重，但是“参数值”是系统不可控的。。。ABC这类参数既表示数值又代表权重，既有客观性又有主观性，是系统可控因素。——所谓可控因素就是小二可以人工调节的因素。。。

  10、将以上方法推广开，便可以得到完整的搜索排名公式。
 

----流程分析-----

    排名公式的本质是这样的：淘宝认为某些因素很重要，于是便将这些因素与流量分配联系在一起。 对于排名我们给个最简单的表达式：S=F（X,Y,K）
      其中S代表排名，F代表排名规则，X表示店铺重要参数，Y表示店铺一般性参数，X与Y合在一起成为店铺基本参数，K为各参数权重。具体操作流程如下：
一、预备阶段
1、确定公式模型S  
2、找出相关因素X、Y   
3、确定各因素权重K
二、执行阶段
4、检测店铺X和Y值
5、核算出店铺S值，代入运行
三、数据修改
6、主动：人工介入不时调整K的数值
7、被动：如店铺有异常，则人工介入改变K值。
8、然后淘宝就不断重复着后面4个过程：4567-4567-4567...

流程分析：
1-3流程：其实这个模型不太重要，重要的是一种思想：“淘宝认为哪些因素重要，这些因素重要到什么程度”。 也是说：公式本身可能有多种变形，但在结果上是等价的。 从这意义上说：排名公式取决于淘宝对市场的理解。 比如淘宝认为客单价这个因素是必要因素，到底应该赋予这个因素多少权重呢？——这依赖大数据的统计分析，然后由淘宝专家组赋予权值，并不断调整。。。无数个这样的操作，便形成各行业的排名规范。
    这种模型的有利之处是操作相对简单，不利之处是市场的人为干扰性太强，并不能很好的引导市场。 比如女装市场的普遍做法是：客单价80，转化率3%；但有人喜欢用客单价40，转化率5%的玩法；也有人喜欢用客单价200，转化率1%的玩法。 ——系统认为客单价和转化率都是必要因素，但在具体赋值的时候，却不容易掌握尺度！

4-5流程：主要是电子系统的检测和运算，但在这一步充分显示了电子系统的不可靠。

    有一个悖论：产品原来是红色L号，现在更新成蓝色M号，主图、价格、文字同时变更，这种状态就会出现换宝贝降权。可如果分开来发布，根据系统规则，同一种产品不能分开发布，否则就会发生重复铺货降权。

    淘宝对市场限制过死，又没有强大的系统支持。 对一些创新或者微创新的东西，都易被系统敏感的识别为作弊。 系统的更新赶不上市场的变化，规则会扼杀创新。——比如许多店铺在产品描述上加入很多搞怪因素，那些不相干的图片和文字，都易被系统视为异类而予以降权。。。系统没那么高明，高明的创意就难以生存。

6-7流程：数据的修改我不想谈太多，市场就是淘宝一只手每天在挑来拨去，不停的倒腾那些数据。

      在规则制定方面，淘宝已经彻底黔驴技穷！原因是：现在的排名规则是一个没前途的规则。 淘宝无非就是换来复去的改变各种权值，试图通过整合数据规范市场。——市场都有数据，但却不能单靠数据规范市场。。。这是一个无比机械的公式，完全滞后于市场，且扼杀创新，同时创造了很多的市场悲剧。。。市场千姿百态，操作手法千变万化，店铺在经营过程中要做出无数次调整。。。除非淘宝能将公式推演到万亿种可能，且根据各种状况使用到市场中，该公式才能成为完美公式。 淘宝应该逐渐的变得无为，将权利交还给市场。 因此如果3年后淘宝还使用这套系统，将离死不远了。至于时间为什么是3年，在下一段有分析。

----生态市场----
未来的市场必然是这样的：商业、娱乐、学习交织在一起；买家和卖家交织在一起；市场上有各种商业形态存在。生态市场=细分+社会化。细分代表着商业主体的多样化，物种丰富市场才有生机。社会化代表着关系和联系，不能相互融通的市场就无法生存。

这2者联系的纽带是什么呢？——是舆论。未来必然会出现这样的平台：开放性舆论平台。——基于关系和兴趣，产生交流和舆论。 开放的舆论将产生无限的市场机会。
分析：
1、流量成本方面：将绕过搜索导航门户网站对流量的封锁，有便宜的流量产生。
2、流量粘度方面：将买家、卖家、生活、学习、娱乐信息汇集到平台上面，将产生真实的互动和持久的粘性。
3、市场规则方面：开放的舆论平台可以将买卖双方的纠纷放置到平台上让大家共同评价，一切假丑恶的东西，将会通过舆论明辨真白。 商家不敢随便搞假，买家也不敢恶意骚扰，一切都让公众表决。 真实的舆论，群众的言论、将会催生出优质的市场。 不需要定立什么市场规则，舆论可以让一家企业生，也可以让一家企业死。
4、平台收益：本质上说，平台只要收取“所得税”就能很好生存了，从商家的净利润中抽取分成，是一种最良性的收入。

将一切交还给市场，重视舆论和口碑，允许人肉搜索，每个人对自己的行为负责，舆论让世人妍媸毕露——真正实现让诚信等于财富。 用舆论代替规则。 口碑和信誉将通过舆论平台产生放大效应，主宰企业生死，引导市场发展。 

要颠覆淘宝系没那么复杂，只要一个平台有百万的流量，然后店铺系统开发的稳定一些，允许卖家最大限度的操作店铺。开放的舆论必然催生最优质的市场，一切的阴暗都无处遁形。  支付宝未来一定会被淘汰，一淘搜索一定会被舆论和口碑颠覆——所有的技术手段都将湮没在舆论之中。    在开放舆论平台下，店铺获得最大程度的自由，诚信为立身之本。 独立电商将成为市场主宰，个人只需要对买家负责、对市场负责，而不需要受制于平台。 。。。我们相信这个过程不会太久！