商城网站建设关于数据查询与商品推荐解决方案，
深圳网站建设公司提醒对搜索词处理后，搜索引擎程序会从索引数据库中找到所有包含搜索词的商品。商品搜索时，主要是从商品的名称、品牌、类目、属性等数据中查询。识别分词与类目关系，与商品名称、品牌相关性，与关键属性、销售属性的相关性，从上架的商品中根据搜索排序规则返回商品。
商城网站建设关于搜索排序方案
搜索排序的因素主要分为四类:商品相关性、销量相关性、评论数、时效性等。
(1）商品相关性:主要是标题、类目、属性等因素的综合权衡。
(2）销量相关性:主要是考虑销量、价格等因素。销量可以取某一时间段(通常为最近7天）商品销售数量。价格则倾向于取同类商品的常用价格区间，例如男裤的常用价格区间是200~500元，价格在这一区间内的商品就排在前面。
(3）评论数:主要是计算商品的好评度、评论数。
(4）时效性:参考商品最近上架时间、最新更新日期。
综合各种相关性因素，综合算出的排序分值对商品进行排序。在商品搜索排序中还会有个性化推荐因素，会根据用户消费轨迹、所在地区来进行个性化推荐。例如根据个性化原则，不同地区的人搜索相同的关键词，当地的店铺会优先展示。另外，根据买家的消费主张和浏览轨迹，会给买家贴标签，比如当笔者搜索“牛仔裤”的时候，出现的搜索结果都是高客单价的男性牛仔裤。
前面讲到过，搜索相当于流量入口。对一些特大的电商平台（比如天猫）来说，搜索规则的设定对店铺运营和客单量有着很大的影响，对搜索规则的定义和平衡更加复杂，会加上一些店铺的维度，增加评级高的店铺商品权重。
【商城网站建设关于商品筛选方案】
在商品搜索结果页，或者选择类目进入时，在结果页中都会有相关的商品筛选条件。商品筛选能够建立用户与目标商品的更短路径，从而加快决策进程。商品筛选条件主要有价格区间、品牌、服务、分类、商品属性等。
(1）价格区间主要是让用户选择目标商品的价位区间，并且提供一些常用的价格区间选择。现在淘宝、天猫、京东都对一些常用关键词的推荐价格区间做了一定的数据处理，例如提示43%用户会选择279~432元的价格区间。
(2）品牌筛选是从搜索结果商品中聚类选择出常用品牌，提供给用户进行选择。聚类一般是根据搜索结果中的品牌商品数生成，品牌根据热度或人工定义规则排序。
图3-18手机移动端的搜索结果页条件筛选
(3）服务筛选是指商品的服务标签，例如京东自营、分期购、次日达、天猫与淘宝等。
(4）分类和商品属性密不可分。在搜索时，匹配的商品往往不是从某单一类目中选择，而是从多类目中选择，但是商品属性又跟随类目变动。所以商品属性条件往往是从与搜索关键字契合度最高的类目中选择的。例如在搜索“苹果”时，结果商品会从手机、水果、手机配件、电脑等许多类目中选择，但是商品属性条件是从手机类目中选择。当我们筛选时，将分类条件修改成水果，结果页中的属性也会随之变动。
在搜索引擎中，相关属性的筛选排序需要另外定义设置，不是所有的关键属性、销售属性都会添加到筛选条件中，也不是按照添加商品填写的顺序来排序，而是根据用户习惯来定义。筛选使用越多的属性，排序越靠前。
在搜索类目时，有时需要用户选择类目。在搜索二级类目时展示二级类目，同时给出三级类目选择，按照类目数量排序，可点击进入三级类目进行属性筛选。当搜索品牌时，无法聚类到某一类目下，也可以显示多个三级类目让用户选择。
商品搜索与筛选密不可分，涉及的数据非常多，做起来可深可浅，功能的丰富度要从业务需求出发。作为产品经理，要衡量开发成本和平台需求。
商城网站建设关于商品推荐方案
在电商网站里进行商品推荐，可以提高整个网站商品销售的有效转化率，增加商品销量。通过用户已经浏览、收藏、购买的记录，更精准地理解用户需求，对用户进行聚类、打标签，推荐用户感兴趣的商品，帮助用户快速找到需要的商品，适时放大需求，售卖更加多样化的商品。甚至在站外推广时，能够做个性化营销。
商品推荐分为常规推荐、个性化推荐。常规推荐是指商家选择一些固定商品放在推荐位，或者基于商品之间的关联性，进行相关的商品推荐。例如:在用户买了奶瓶之后推荐奶粉。个性化推荐指基于用户购物习惯，根据商品特性来进行推荐。例如“看过此商品后的顾客还购买的其他商品”推荐项。
电商系统中的商品推荐位一般有:首页运营Banner最底部的位置(“猜你喜欢”或“为你推荐”)、购物车最底部的位置(“猜你喜欢”或“为你推荐”)、商品详情页中部(“看了又看”、“买了又买”、“为你推荐”等）、用户签到等位置。还有这两年兴起的内容电商，通过社区做内容来提高转化率。
【商城网站建设关于常规推荐方案】
常规推荐的商品不会因为用户不同产生差异，主要是根据运营配置的活动或固定商品（商品精选）。除了在固定推荐位选定某些商品进行配置，例如选取10件固定商品放在签到页进行推荐，还有一些固定规则的动态配置商品，例如图3-2o所示的商品销量排行榜、商品收藏排行榜、某品类的销量排行榜（图书类目就有许多排行榜），这类根据浏览、收藏、销售数据做的商品统计在常规推荐时会经常用到，对用户的消费决策影响也比较大。
近两年崛起的内容电商也属于商品推荐的一种，很多平台都开始在内容上发力，越来越多的消费者在看直播、看自媒体文章、看帖子的过程中购买商品。例如淘宝的微淘、京东的觅生活（Meelife)、小红书等。
在移动互联网形态下，用户目的性较强的商品浏览逐渐减少，更倾向于活动推荐或个性化推荐。但简单的商品列表和标语描述的冲击力已然不够，内容电商将商品嵌入到文案或者视频中，通过详细的描述消费感受和商品特点，激起用户的同理心，这样的购物消费更容易产生冲动性消费，而非计划性消费。
在内容电商中，除了平台商家自己产生内容，还应允许用户产生内容(UserGenerated Content，UGC)，并且对之进行激励。内容形式有长图文、视频推荐、直播推荐等多种，在内容中嵌入商品购买入口，在浏览时可以直达商品，增加购买转化率。对内容进行分类打标，可以缩短用户查找的路径。建立内容社区，提供评论、关注、种草（收藏)、赞赏等多种互动方式，增加用户黏性，提供分享到其他社交平台（微信、微博等）的功能。在内容中尽量推荐统一风格或同一场景的商品，增加商品之间的关联性。
随着货架式电商时代逐渐过去，内容电商推荐的优势逐步凸显，特别在垂直行业，如美妆、母婴等，内容电商为中小型电商公司突破流量黑洞提供了机会。好了，
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