指的是淘宝系统会根据性别、年龄、风格、消费能力、购物偏好、购买记录等给买家多维度打标。在前期推广定位准确，淘宝系统会自动识别给商家推荐到一些精准的用户群体。

淘宝根据顾客的特征和需求，在页面为每个人提供个性化的宝贝展示，每个人看到的zhidao商品都是自己喜欢的宝贝，目的在于提升客户体验和转化率。

例如：某个女性用户曾经在淘宝上只买过一次奶粉，那么很难认定这个用户就一定是一位妈妈。假如这个女性用户的年龄在25-35岁之间，还经常在淘宝上购买跟婴儿相关的商品，并且每次购买奶粉的时间间隔很有规律，那么几乎就可以认定这位女性用户是一位妈妈了。

扩展资料影响用户标签的因素：

1、行为特征

用来记录用户的行为操作信息。例如App的日启动次数、周启动次数、月启动次数、评论活跃度、最近浏览页面及浏览时间等

2、基本属性

描述用户的一些基本特征，用来反映用户的通用信息。例如用户ID、昵称、性别、年龄、手机号、城市、注册时间、活跃度、流失倾向等。

3、消费特征

用来记录用户的下单购买行为。此处可以用RMF模型记录用户的最近购买时间、消费价格、消费频率等。

4、交易属性

记录一些交易的偏好。例如订单总数、交易额、支付时间间隔等。兴趣偏好：主要是针对性的找一些兴趣点，用来区分用户。兴趣偏好往往结合日常营销推广活动设置。