常常在电视里看到这样场景：嫌疑人犯罪逃离后，警察会找目击证人，请他们描述嫌疑人样貌，描述越仔细越清晰，越容易找到嫌疑人。

但是，如果只知道身高、体重、穿什么衣服，这样只是一个大概的画像，那么警察还会找到更多的目击者，搜集更具体的信息。终于，有目击者看到这个嫌疑人左脸的嘴唇下面有个大大的痣，穿着无袖篮球湖人24号球服，粗壮的手臂上有个hello kitty的纹身。OK！那么这个嫌疑人基本跑不了了。

这就是画像。通过了解嫌疑人的各种特征，画出这个人，甚至可以了解这个人。

亚马逊也一样！它就是“警察”，它也通过更多信息来找到自己客户的人群画像。通过对人群画像归类来推荐关联产品给他们，提高购买转化率。也就是说，亚马逊通过分析具体的某一类人会喜欢某一个产品，然后展示给他们，让他们更快地做出购买决策。你看看卖家后台“品牌分析”页面里，有一项“人数统计”，其作用就是统计出到你店铺购买的客户都是什么样的。

这里包括年龄、家庭收入、教育、性别、婚姻状况等。

但是这只是你的店铺的客户信息。亚马逊拥有的是所有客户的信息，它掌握的信息就要精细得多，这样系统就可以给每个客户画像、归类。同一个画像的人归为一类，如果某个产品合适这一类的人，就会推荐给同类的其他人。

有了人群画像，就可以关联流量了，站内流量可以分为三个大类：

搜索流量

关联流量

广告流量

严格地说，其实它们都是关联流量，这就是同一个搜索词，不同人搜出来内容不一样的原因。不同人看到的广告不一样，这就是国内常说的“千人千面”。

因为亚马逊已经把客户的像画好了，归类好了，就会给客户展示出最大概率需要购买的产品。

产品销售好了，客户就慢慢涨起来，滚雪球一样，飞轮一样，销售越来越快。因为卖得越多，亚马逊得到的数据就越多，画像就越精准，推荐的人购买率也就越高。这也是爆款转化率很高的原因。

那亚马逊是怎么画像的呢？

举个例子，你是卖汽配的。

第一个客户购买，亚马逊通过数据知道，男，23岁，高中学历，拥有二手卡罗拉。

第二个客户购买，亚马逊通过数据知道，男，27岁，高中学历，拥有二手卡罗拉。

第三个客户购买，亚马逊通过数据知道，男，25岁，本科学历，拥有二手卡罗拉。

那么要获得第四个客户，亚马逊在帮助你做关联流量时，会推荐给谁呢？

系统会推荐给20~30岁，男，拥有二手卡罗拉的人。这样，购买率是不是高了很多？

可以理解到：

亚马逊内部流量的高转化的逻辑是人群画像，搜索流量/关联流量/广告流量都受人群画像的影响。

亚马逊大力打击刷单，就是因为刷单影响其精准画像，影响客户体验。

（文章内容属作者个人观点，不代表CoGoLinks结行国际赞同其观点和立场。本文经作者授权转载，转载需经原作者授权同意）