【权重基本原理】——一文读懂什么是权重

电商行业工作多年，泡在派代多年，一直期待有一套理论能够系统地归纳电商运营的本质，总结现象背后的原理，然后解释电商运营工作中的各种现象。从日常中提炼出智慧，再用智慧指导日常的运营工作，最终形成知识的深度凝结、深度沉淀。写下此文以抛砖引玉，希望能够冷静地建立并检验有关电商运营的理论体系，正所谓论辩出真知，不足之处欢迎猛烈拍砖。

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什么是权重？

作为电商运营，对权重一词一定不陌生，我们常常听说刷单会降权、改标题会降权、改主图会降权等等，那到底什么是权重呢？

先看下百科的解释：权重是指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度，倾向于贡献度或重要性。

我们常说的权重其实是搜索排序的决策因子。做电商，客服、发货、售后等工作相对都好解决，让大家觉得困难的在于获取流量，倘若有无穷无尽的流量，那么只需坐地数钱就好，想想都美滋滋。要想在平台内获取大量流量，就需要一个好的排名，而好的排名则离不开较高的权重。

派代网会怎么搞？

我们先来思考一个问题——我们正在浏览的派代网，他是如何解决帖子的排序问题的？

作为电商人的聚集地，如今派代总帖子数已超过36万篇，并以每日百篇的速度持续高速增长。派代是用什么方法筛选优质的帖子呢？哪些排在前面，哪些排在后面，哪些会被优先推送到派友面前？这背后遵循的逻辑是什么呢？

这30多万帖子，全靠派代网员工挨个读一遍然后手动排序肯定是不现实的，这需要极大的人力物力成本。普遍做法是通过算法模型，给每个帖子进行加权计算，并按照权重值进行降序排列，将权重值最高的、“最好”的帖子优先展现在用户面前。

而要进行权重计算则离不开最基础的原料——数据，那么数据从何而来呢？我们以派代网为例：

收集数据——权重的基础原料

用户打开派代网，看到帖子列表，从中选择感兴趣的话题点击进入，进行浏览阅读，觉得有价值的会收藏，有共鸣的会在评论区打call，有疑问会在评论区讨论，觉得作者写得不错没看过瘾的，还会点开作者的头像看看有没有更多的系列文章。以上是用户在论坛内的主要行动轨迹。

正是基于以上的行为，论坛会在后台统计每个用户的动作，进而形成多个数据纬度，例如展现量、点击量、停留时长、收藏数、评论数、访问深度等。

在用户点击鼠标浏览的同时，论坛将用户的行为记录为计算机语言——数据，从计算机的视角出发，在它眼中看到的用户的浏览行为是这样的：

用户打开派代网，看到帖子列表——后台形成展现量数据

从中选择感兴趣的话题点击进入——后台形成点击量数据

进行浏览阅读——后台形成停留时长数据

觉得有价值的会收藏——后台形成收藏数数据

有共鸣的会在评论区打call，有疑问会在评论区讨论——后台形成评论数数据

觉得作者写得不错没看过瘾的，还会点开作者的头像看看有没有更多的系列文章——后台形成访问深度数据

通过给这些数据进行加权计算，最终得到一个综合权重分，通过综合权重分的高低判断哪些帖子是优质的，进而给优质的帖子更多的曝光机会。

至于说帖子的内容究竟怎么样，是生动有趣还是味如嚼蜡，计算机并没有判断的能力，他像一个小孩子站在我们面前，我们看着帖子，他则观察我们的态度：我们是津津有味地看还是一目十行敷衍了事地看？他虽看不懂文章却能通过我们的态度来评判帖子的好坏。

算法是如何加权的呢？

有了数据如何加权计算呢？我们来看一个简单的例子。

某中学三年级有100名学生，某次期末的考试结果如下。通常的排名方式是按照各科成绩直接相加得出总成绩，再对总成绩进行降序排列（从大到小排列），总分排名的结果是学号49号的若雨同学排名年级第一，总分降序排名如图：