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    曹天磊猜的没错，周浩也没否认。

    他说自己确实在开发一款即时通讯软件，准备布局社交，但并没透露太多，并不是不信任曹天磊，而是觉得没必要。

    曹天磊是技术大拿，一款已经快开发完成的产品不需要他再浪费精力，他需要的帮周浩构架其他的产品，或等PP要承载千万级用户进行语音、视频和文件传输这种庞大数据流时，再让他给出解决方案。

    眼下，有两个方面需要曹天磊加入，一个是《奇迹MU》，这是自己下一个现金来源，另一个，就是淘宝网。

    淘宝网需要强大的技术支持，一方面要给大量用户涌入时的解决方案，一方面还要给出完善、安全的交易环境，除此之外，还有个非常重要的关键：算法。

    淘宝网的算法是门非常精深的学问，就跟谷歌研究网页排序算法一样，把最适合用户、最能吸引用户、最能促使用户转化结果推荐给用户，增强用户体验、粘度，提高平台的整体转化率。

    这种算法不只是简单的推荐权重、排序权重公式，更重要的，是要依据用户行为习惯，做出精准的用户画像。

    “用户画像”对现在的互联网从业人员来说，还是一个陌生词，就连曹天磊都没系统研究过。

    当他问及周浩用户画像的根本时，周浩说：“如果我们将来做淘宝网，那么我们就可以通过用户的登陆IP，掌握用户所属的位置，不要小看这个功能，它首先就可以帮我们确定用户所处的地区，我们可以根据用户所属的地区，来判定用户所处地经济发展水平、平均薪资、大概的购买力。”

    曹天磊点点头，虽没做过电商，但周浩说的这一点很容易理解。

    周浩说：“其次，我们要记录用户每一次搜索的内容，从而分析他的兴趣。”

    曹天磊说：“明白，类似Cookies。”

    周浩笑着说：“就是我们自己记录用户cookies，根据他的兴趣，制定出一个用户画像的算法，比如，如果用户搜索或购买的，多是男性用品，我们就可以认定他为男性，如果多是女性用品，我们就认定她为女性，虽然这不绝对准确，但符合绝大部分情况，这种情况下，我们就可以适当向我们认定为女性的用户推荐女性物品。”

    “不过只知道性别还不够，我们还要根据她喜欢和感兴趣的东西，来判断她的年龄，如果她喜欢时尚服装，我们推断她应该不超过三十岁，如果她喜欢时尚服装的同时还看过书、文具，那么我们可以认定为她是学生，以现在互联网的普及程度，能在网上购物的学生，八成是大学生，那我们就可以暂时把她归类到女大学生，这样我们就可以向她推荐女大学生感兴趣的商品。”

    说着，周浩指着身边的卢雅彤，“假设有个女性用户，她的登陆IP是京城，而且她的收货地址在京城三环以内，而她名叫卢雅彤，那么我们就掌握了她的基本信息，但这还远远不够，我们还要根据她喜欢时装、化妆品、护肤品，推断她的年龄在20-30岁之间，还可以根据她关注的商品价位、她在平台的消费金额，来判定她的月收入，月薪如果超过一万元，那她就是高级女白领，这样我们可以重新精细我们的年龄判断，提升她的年龄底限到25岁左右，我们再去分析她的购买记录，发现她购买的商品都是同类型价格较高的，那么这个人的画像我们就能基本判断出来。”

    曹天磊面露惊喜，“这样的话，我们掌握的信息就是：卢雅彤，年龄在25岁左右，住在京城三环内，月薪过万，喜欢购买高品质的商品，喜欢服装和化妆品，这就非常详细了……”

    周浩笑着说：“还不够，比方说，她也偶尔关注过同年龄段的男属性商品，我们可以推断她并非单身，如果她关注孕妇产品，那么我们可以推断她已经结婚并在备孕，如果她关注婴儿用品，那么她可能已经怀孕或者已经有了孩子，我们掌握的用户画像越精确，我们就能越精准的把适合他们的商品推荐给他们，让他们发现，我们比其他网站更懂他，更能迎合他的喜好，这样我们就能一直领先其他竞争对手。”

    曹天磊震惊地看着周浩，毫不吝啬他的赞赏，“这个用户画像这实在太有用了，你对互联网的理解真