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[写在前面]超级推荐的前身是钻展的单品推广，想必这个大家都知道。追溯超级推荐的底层推广逻辑，这个就要和大家详细论道一下了。此观点仅代表个人观点，不接受反驳，有兴趣可以调整方向测试。
正文
超级推荐的底层推广逻辑是找相似是依据再推店铺商品的人群画像为数据源找相似宝贝拉相似宝贝流量的过程。
在市面上听到最多的就是必须先开好车，然后才能去开超级推荐。问其为什么，没有几个能答出来。
最近超级推荐拉升流量爆发的效果差强人意，追溯根源无非两个方面：
第一个方面：本身在推商品的自身标签画像精准度。
从官方给的解释超级推荐“用对的信息找对的人”，猜她喜欢。从高价值信息流闭环生态链中她发挥的更大作用是主动出击去“拉新圈人”，她的核心价值就是可以用对的信息找到潜在消费者，那么“对的”信息就是核心中的核心，重点中的重点；信息精准是首要前提。
那么什么是“对”的信息？
搞明白这个问题前，我们必须先要拆分确定当时的“场景”。
挖掘信息所处的“场景”找到影响问题的核心，大白话就是要找到推荐的数据源是什么。
影响数据源的大体有两种场景。
第一个场景“对的信息”是一个过去时，以往的数据对她影响很大。
第二个场景“对的信息”受实时数据影响巨大。
这就要进行依据不同场景的测试。
假定“对的信息”是一个过去时，那么影响他推荐流量价值的核心是什么？
我简单阐述一下个人观点：
我是比较偏向于“对的信息”是一个过去时，也就是店铺标签人群画像和直通车所在推广的商品的人群标签画像的精准度决定了推荐流量的pv价值。
必须先开好车，然后在去开超级推荐的核心底层逻辑就是遵循的这些。
店铺标签和所在推广的商品人群标签精准就是“对的信息”。
那么直通车就是再给我们用数据测试和确认的过程，这个初始人群画像的精准度就影响了超级推荐冷启动期间抓取数据源的精准性。
“对的信息”应该包含两个部分一个是消费者身上标签的精准性，另一个是商品和需求对应的购物意图相关性和精准性。
这也是我为什么一直强调数据化运营只是利用数据判断确认目标的第一步，因为数据化运营的本质是使用数据再加工利用的过程，是不断用数据再产生数据再判断和解决问题的过程。
数据化运营给我们的不是一个阀值而是一个方向。
数据也是要不断收集、迭代、加工、创新、改善的。
数据的价值来至于场景，场景不对收集的数据就失去了意义和分析的价值。
为什么我一直强调“场景”营销亦如此，因为你单品运营的阶段不可能从生到死都是一个场景一成不变的。
数据都是要不断收集一遍遍过滤来提升价值。
人群画像亦如此。
可以说超级推荐的价值源于推广宝贝的基础人群标签画像。
超级推荐依靠的数据来源是所在推广单品的相似宝贝展现人群，也就是去给相似宝贝正在展现的人群拉来给你的宝贝做转化。
所以说“超级推荐”开好的核心是所推宝贝的人群标签画像的精准度决定的，超级推荐的点击率也是有这个人群标签画像决定的。
超级推荐优化和修正标签的能力很小，最大化的修正人群标签要结合达摩盘。
所以修正和强化人群标签画像最好的工具还是直通车。
超级推荐的购物意图说白了就是兴趣点，至于兴趣点背后的人群是什么样，还是要靠直通车测试判断出来。
这也是车超结合的核心区--两者结合判断购物意图的相关性。
同时也说明了为什么我开的超推购物意图很精准但是转化特别差的原因。
我上面有提到在高价值信息流闭环生态链中超级推荐发挥的更大作用是主动出击去“拉新圈人”如果在“对的信息”为前提下何尝不是一个“收割”工具。
所以场景决定了数据价值也决定了你此阶段的优化方向。
在扩展丰富人群方面超级推荐是必选良药，产品后期再以坑产需求拉升的时候就有点力不从心了，必须在高价值信息流闭环生态链中从各个渠道、 多方式、 多思维线去“收割” 把坑产最大化布局递增。
坑产的递增来源于前面布局和过滤好的高价值信息流绝非靠刷来完成，坑产的递增要在多渠道和多方式下有序进行，整体把控整个单品的数据递增需求。
作者：鬼脚七电商学院
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