天猫搜索个性化，呈现出千人千面的特点，具体表现为不同的用户账号搜索相同的关键词，展示搜索结果页面呈现不同的相关商品列表。这是由于系统根据登录账号的搜索习惯和历史购物行为、喜好等通过算法推荐展示最终适合该用户的商品列表。用三部手机不同账户搜索关键词「儿童夏装」，显示的结果不完全相同。

目前，淘宝搜索排序中引入的用户偏好维度包括：性别、购买力、店铺、浏览记录、搜索习惯等。随着大数据不断完善，正逐步丰富对用户画像和购买习惯的刻画，从而让用户更加高效地选购，给商家更加精准的流量。个性化搜索有以下几个特点：

1）可以带来更为精准的流量

通过识别消费者历史行为的喜好和商家货品，淘宝搜索将符合店铺定位的人群引导进店，这部分流量相比以前非个性化的流量购买转化效率更高。例如，一家店铺的定位为欧美风高端女性服装，以往通过搜索进店的用户可能什么样的都有，有了个性化搜索之后，带有「女性」「高购买力」「喜好欧美风」标识的用户通过搜索被更多地引导进店铺，这种方式带来的用户更为精准。

2）以买家和商家的数据为依据进行优化

个性化搜索，是以商家和买家作为搜索排序的主要参与者，搜索通过学习、识别买家的喜好和商家的货品特征，在买家与商家之间搭建买家-商品、买家-店铺的匹配关系，将符合店铺定位的用户引导进店。当商家特色越明显，人群定位越精准，就越能获得精准的新用户。

3）要求有更明确的店铺和商品定位

在淘宝平台上同一行业的店铺数量庞大，如何让自己的店铺脱颖而出，需要商家进行清晰的店铺定位分析，根据自身商品特色、优势，定位店铺目标人群，而不是盲目从众，发现并且专注服务好与你的商品符合的那一批人群。

4）要求花精力运营好用户

深入挖掘用户的需求，了解和分析用户喜欢什么样的商品、什么样的风格，能接受什么样的价格等，在了解的基础上满足、激发用户的需求。服务好你的目标用户，还可以结合会员营销工具，对用户针对性分层运营，进一步提升用户黏性。

5）基于买家行为的优先展示

个性化搜索会识别买家最近行为并形成相关标识，例如买家最近收藏过的店铺、最近浏览推荐、购买过的店铺、浏览过的店铺及该店有宝贝加入购物车等。搜索结果会优先显示有过买家此类行为的店铺，这说明在日常店铺运营过程中一定要注意对买家此类行为进行引导和培养。

天猫买家在众多商品中选择了某些商品浏览、收藏、加入购物车，那么代表他们更喜欢这类商品只是还没下单，再次搜索时匹配相应的商品，能进一步推动买家考虑下单，有益于拉动商家成交，提升流量的有效转化。搜索排序界面中的显示如图 2-12 所示。