拼多多的千人千面已經經過多次改版升級現在已經迎來了第3個階段，我們先簡單的瞭解下不同階段的千人千面以及表現現象。
1千人千面1.0
拼多多初次引入千人千面，整個拼多多的千人千面邏輯也非常簡單，影響因素主要有商品類目和標題，以及買家瀏覽記錄來定向推薦。
買家購買、收藏、瀏覽過的會被系統記錄，做重定向標籤。買家有些也會看到，買家瀏覽的類目（記錄3級類目）例如買家瀏覽了釣魚竿，下次在推薦的位置就很容易看到。整體就這樣比較簡單。
2千人千面2.0
大約2018年下半年上限，上限後千人千面佔比已經對排名的影響就比較大了。在原有的千人千面1.0的基礎上增加了商品屬性還有用戶興趣點，大體來說就是相似商品相似店鋪已經興趣點的定向添加。
具體表現在系統對相似商品直接的加強，從屬性、標題、中抓取相似的商品以及店鋪，接着他們之間的重定向用戶共享，還有就是根據買家的行爲具體記錄買家的興趣點，符合興趣點的商品將也被定向推薦。
3千人千面3.0
開放與19年初，現在已經基本完善，平臺也將全量開放dmp。
那什麼是dmp呢？
dmp是根據系統最新的客戶標籤庫去做的。
目前平臺的人羣標籤有：
1、人羣屬性---按照性別、地區、年齡組成。
2、行業偏好---按照買家對不同類目產品的愛好（購買、收藏、點擊、搜索、分享）決定（類目、關鍵詞）。
3、消費能力---全平臺內消費（客單價、消費次數、消費總金額）以及類目消費（客單價、消費次數、消費總金額）。
4、用戶軌跡---店鋪和商品的重定向人羣。
以上是拼多多劃分買家人羣的標籤類型。
我們都知道千人千面就是系統定向推薦（對應商品、店鋪展現給對應買家看），所以我們必須要知道系統如何劃分商品給商品定標籤。
1、價格:對應消費者的消費能力標籤。
2、類目:對應行業偏好類目標籤。
3、屬性:對應人口屬性標籤。
4、標題:對應行業偏好關鍵詞搜索標籤。
5、用戶軌跡:對應用戶軌跡。
注意：這些標籤針對亦是商品也是店鋪的。
還有以前的千人千面定向（2.0版本）還在繼續重定向、相似商品、相似店鋪、子類目、興趣點依舊存在，他們的存在也不衝突。
跟重定向是一樣的，相似商品定向是系統抓取出和我們產品相似的（接着把相似商品的重客戶抓取到這種定向中）葉子類目定向（和行業偏好中的類目標籤一致）
相似店鋪（系統抓取出和我們店鋪相似的（接着把相似店鋪的重客戶抓取到這種定向中）興趣點(和行業偏好中的關鍵詞標籤一致）。
也就是3.0版本在2.0的基礎上增加了很多，如：
1、精細的價格段細分：（高客單價有救了）、不同類目的價格段、人羣的價格段。
2、人羣屬性細分：性別、年齡、地區
總結下還是簡單粗暴，要說怎麼用，高客單價的和細分消費者人羣少的大類目。例如之前賣100元的日系小清新連衣裙。
可以看出來20w左右的需求量。
佔比整個連衣裙10%不到的興趣客戶，也就是說，如果我這款商品在連衣裙分類頁第一名（只有10%的人可能有點興趣）。
這10%中又有多少現在感興趣，這樣點擊率和轉化率就會特別低。而如果按照這種千人千面的定向不論我們付費的千人千面定向推廣還是系統的千人千面定向推薦，這樣最終的點擊轉化效果都會非常直觀。