什么是流量分层，不是从流量性质；潜客新客老客这个角度讲，而是从流层级上升的趋势，简单说就是流量层级的影响要素。下半年做搜索的老板有没有发现一个现象，淘宝搜索流量爆发成波浪型阶梯式上涨，很难再像以前只要做支付买家数递增搜索就跟着涨？
我们嘴上经常说的关键词不同人群不同背后的逻辑就是这些，购物意图不同，背后的人群就是不一样的，比如开直通车关键词太杂，购物意图不聚焦测试基础属性人群是测试不出来的，因为购物意图在流转今天这个词明天那个词，怎么可能会精准。
以前统计算法模型还占很大一部分权重，从2019年下半年启用推荐搜索算法，真正进入了系统推荐算法时代，以前统计算法只要你一个点做的很好都可以撬动流星爆发，现在也能一时，当机器学习算法模型分析出有问题时流量就瞬间枯竭了。
为什么现在的搜索流量会波浪形阶梯式上涨也全是因为机器学习算法模型的算力和时效造成的。
一方面机器学习算法模型分析你产品根据你产品建模推荐需要一定的时间，第二个就是机器学习算法模型根据用户和商品交互产生的行为数据根据词召回和“向量"召回，由于词权重和向量权重的问题，不可能同时都获得权重，必须逐步一个层级一个层级各个击破。这就造成了波浪形阶梯式上涨的形态。
所以基于系统算法模型进行运营节奏调整和布局。得不到搜索流量的几大问题：第一：布局的词太大，竞争环境太恶劣根本没有机会，一般实战中就是直通车的词开的太大，没有指向性，搜索端的操作也是如此。
第二：人群标签的问题，人群标签首先是购物意图精准然后才是自定义属性标签，没有侧重购物意图的测试。
第三：种子人群标签的精准度，从用户和商品及行为数据三个方面考虑。
第四：词系布局的问题，词系布局就是词召回中如何提高词权重的问题所在。
第五：关键词和人群的点击率和转化率问题。
第六：就是人群流转带来的问题，体现在直通车智能拉新点击量占比过大，喜欢用抢位助手卡首屏，这两点是非常影响搜索的，多是因为使用"场景"不对。
还有另一个因素大家在熟悉不过-坑产因素。坑产因素怎么理解，如果你真想快速突破这一项的影响，不是你递增的多快多大，核心还真要看对手给不给你机会，对手在什么体量上。
你多的每一个搜索流星，都是抢不如你的竞争对手的，词召回和向量召回是机器学习模型核心分析与判断因素。
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