权重是什么意思|权重基本原理( 五 )

某个产品月销5000件，这是销量高的产品吗？看同行，同行是最低1万件起步还是最高月销1000件。
数学语文英语三科都是96，这是尖子生吗？看同学，同学是双百分起步还是90分就算最高分。
所有的数据指标优秀与否，并没有一组固定不变的参考值，比如是500或是10000 。在淘宝平台内，作为比较系，是取同行业的平均值作为参考值，每个细分行业都会有不同行业的特点，每个行业的标准也都来自这个行业的整体表现，因此相对公正、客观。淘宝的数据参考值有两个，一个是行业同层平均，另一个是行业同层优秀。同层优秀是指行业top 10%的平均值，假设如果总共有100人的话，就是前10名成绩的平均值；同层平均是指行业top 40%的平均值，假设如果总共有100人的话，就是指前40名成绩的平均值。

同层级是指平台根据店铺的销售额体量，划分了1-7共7个层级，跟打游戏一样划定青铜、黄金等段位，青铜对青铜、黄金对黄金，我们匹配的都是相近销售额体量，相同层级的竞争对手。无论行业大盘如何波动，同层级的商家都是相似的起点，就看同样环境下谁跑的更快、谁跑的更稳。
产品也好，店铺也好，是往上走还是往下走，对比两条参考线即可一目了然。比如，虽然产品数据每日飙升，但飙升速度小于行业均值速度，那么逆水行舟不进则退，当以行业均值作为水平线时，上升速度b就是在走下坡路了，如下图。

算法的目的就是为了排出高低。好与不好，数据说了算，数据是增还是减，买家说了算。数据其实是千万个买家共同决策的结果，而数据的高低又决定了排名的先后。
差距是如何产生的
拿淘宝平台来说，竞争从展现之初就开始了，我们以200个展现为例，模拟一下产品是如何一步步拉开差距的。
| 展现（曝光量）：在统计时间内，商品在搜索被展现的次数。
这里模拟搜索结果页中的前40个产品，假设买家搜索关键词后都会展现在买家面前，而买家最终选择其中一个进行点击。200个展现换句话说就是有200个买家同时到达这个页面，这40个产品都被看到，但只有一个产品被点击，下面模拟200个买家到达搜索结果页后选择不同产品的结果。

我们可以发现，同样是第1页的位置，在同样是200个买家到达这个页面后，每个产品都拿到了200个展现量这个数据（40个产品都被看到了），强势的产品拿走了大量的点击量（如图最高20个），弱势的产品甚至一个展现量都没有，一些富得流油，一些饿得半死。40个产品同时到达了第1页的位置，但不同的数据表现将决定着他们下一次的排名位置。这40个产品中top3点击量分别是1号产品20个、5号产品18个、2号产品16个，对应的点击率为1号产品：10%、2号产品9%、3号产品8% 。
经过这200个展现的周期后，按照点击率的降序排列，得到了新的排序，此时各个产品获取点击量的能力高下立见，同时也决定着这些产品今后的命运：把这40个产品的成绩放到全年级进行排名：尖子生被分到加强班冲击清华北大，优秀学生好好培养一下冲击一本线、普通学生加把劲争取考上二本、成绩差一点的学生考个好一点的专科，重点是别捣乱就行。如此循环往复清华北大的学霸和专科生的学渣就是这样拉开差距的，与其说是高考成绩区分了学霸和学渣，不如说日常的表现才是决定学霸与学渣的根本原因。
权重算法的回归
数据通过买家的比较产生，平台依据业务逻辑设计加权算法，最终通过产品的数据表现反过来概括产品的竞争能力。就好像年级总成绩排名并不是只求分数的高低，分数是一个学生学习能力的部分体现，最终是想用分数排名来实现对学生学习能力强弱的排名，最终的排序，实际上是综合竞争能力强弱的排序。
所有加权算法的原材料都是体现买家真实意愿的基础数据，比如点击量、支付人数等。数据通过比较产生，权重再依据数据概括竞争能力的强弱，加权算法的目的是通过数据勾勒出产品竞争能力轮廓，并以此作为决策依据，将竞争力强的产品排在前列。
得到好的排名并不是终极目标，拥有好的排名只完成了一半，另一半更重要的是证明自己配得上现在的排名，并且值得拥有更好的排名，值得到达更高的地方，这是一个不断自我证明的动态的过程。