每次打开电商平台，首页推荐的商品总能精准戳中你的需求。刚想买双跑步鞋，首页就推了新款跑鞋；前脚搜了儿童玩具，后脚直播间就开始卖积木。这背后不是巧合，而是平台算法在悄悄工作。
推荐系统的底层逻辑
电商平台的推荐系统核心是“用户-物品”匹配模型。系统会先收集你的行为数据：浏览、点击、加购、下单、停留时长，甚至鼠标滑动轨迹。这些数据被打包成“用户画像”，比如“25-30岁男性，偏爱运动装备，周末活跃，价格敏感度中等”。
接着，系统用协同过滤或深度学习模型计算你和商品之间的匹配分。协同过滤简单说就是“和你相似的人买了啥”，而深度学习则能捕捉更复杂的模式，比如“买瑜伽垫的人常在晚上9点后下单”。
搜索排序不只是关键词匹配
你在搜索框输入“保温杯”，出来的结果并不是按库存或上架时间排的。平台有一套复杂的排序算法，通常叫作“Search Ranking Model”。它会综合考虑多个因子：
- 商品转化率（多少人看了最终下单）
- 用户评分和评价质量
- 店铺服务质量（退货率、发货速度）
- 是否参与促销活动
- 与当前用户的匹配度
这意味着，一个评分4.9但转化低的保温杯，可能排不过一个4.7分但销量高的同类商品。
个性化推送的技术实现
以常见的Embedding + DNN架构为例，用户和商品都被映射到同一个向量空间。当两个向量距离近，系统就认为“这个用户可能喜欢这个商品”。
user_vector = model.encode_user({
"age": 28,
"gender": "male",
"browsing_history": ["sports_shoes", "fitness_gear"],
"price_preference": "mid_range"
})
item_vector = model.encode_item({
"category": "sports_shoes",
"brand_popularity": 0.85,
"conversion_rate": 0.12
})
similarity = cosine_similarity(user_vector, item_vector)这个相似度值越高，商品在你首页出现的概率就越大。很多平台还会加入实时反馈机制，比如你快速划走某类商品，系统几秒内就会降低同类推荐权重。
价格策略背后的算法博弈
你有没有发现，同一款充电宝，在不同人手机上价格不一样？这不是错觉。动态定价算法会根据用户的历史购买力、比价行为、甚至设备型号调整展示价格。iPhone 用户看到的默认选项往往更高配高价，而安卓中端机型用户更容易被推性价比款。
商家后台的“智能出价”功能也在影响曝光。比如两个商家卖同款T恤，系统会通过历史数据预测谁的转化更强，然后把流量倾向预测表现更好的那一方，形成“强者愈强”的马太效应。
算法也有盲区
再聪明的算法也搞不定冷启动问题。新用户没行为数据，新商品没曝光记录，系统只能靠规则兜底，比如推全站热销榜。这时候人工运营干预就很重要，比如给新品打标签“编辑推荐”，帮算法渡过冷启动期。
另外，过度依赖转化率会导致内容同质化。你刷半天首页，全是类似的低价爆款，真正有设计感的小众商品反而难出头。一些平台开始引入多样性打散策略，强制插入一定比例的非热门商品，避免用户审美疲劳。
电商平台的算法不是黑箱，而是一套持续演化的规则系统。它既懂你，也在试探你。下次刷到“刚好想要”的商品时，不妨想想：是你在选货，还是货在选你？