“个性化推荐”一直是一个褒贬不一的功能：一方面，消费者认为它是对浏览数据的“监控”，侵犯了个人隐私：另一方面，精准的个性化推荐却能帮助商家留住更多的消费者，侧面说明了消费者对个性化推荐的需求。
随着国外对隐私保护的愈发重视，距离主流浏览器全体禁用三方Cookie的时间也越来越近，独立站的个性化推荐之路该何去何从？
让我们带着以下几个问题继续阅读：
1. 什么是“个性化推荐”？
2. 为什么说独立站的“个性化推荐”将面临难题？
3. 结合第2个问题的答案，我们该如何继续达成有效的“个性化推荐”呢？
想好了吗?接下来让我们进入正题。
01 什么是“个性化推荐”？
听到“个性化推荐”这个词，相信各位“网购达人”都不会陌生。当我们在国内的电商平台上购物时，在“挑选物品→添加购物车→结算支付→查看物流”这一整套的购物流程中，其实都能看到个性化推荐的影子。让我们以淘宝为例：
图片来源：小编的淘宝
以上分别是淘宝APP上店铺、购物车、结算、查看物流这四个页面的截图，其中所推荐的产品大多来源于我们正在查看的店铺、最近搜索频率较高的词汇以及当前结算产品所配套的商品。
这其实就是个性化推荐的作用：通过覆盖全流程的不同推荐方式，向客户推荐具有潜在购买意向的产品，从而提高平均客单价（AOV）。
02 独立站“个性化推荐”所面临的问题
那么，作为在国内电商平台上已经较为成熟的个性化推荐体系，为什么放到独立站上反而会出现问题呢？这其实就涉及到平台与独立站之间的不同之处了，主要在于自身定位不同导致的数据来源差异。
首先，我们常说的电商平台其实是属于一个电商的聚合体，由平台吸引到一定的流量后再将引导至各个商家处成交，因此平台在产品范围方面是没有太多限制的，用户可以在平台上搜索所有产品词，而平台的个性化推荐可以根据用户的搜索词来推荐对应的产品；
独立站则不同，作为商家品牌的直接延伸，独立站内所上架的产品都是与商家直接相关的，因此个性化推荐所能对应的产品词是相对有限的，特别是对于初次打开独立站或站内购买次数较少的用户来说。
那么，之前的独立站是如何针对客户来进行个性化推荐的呢？这里我们就需要提到一个词：Cookie。
这个词其实并不少见，在浏览国外网站时，我们经常会看到这样一个弹窗：
图片来源：Dulux网站
它会询问我们是否接受Cookie以允许网站提供个性化的内容及广告等功能，并且还会将Cookie与广告、合作伙伴等分享。
你可以理解为，Cookie本身就是你所浏览的网站所记录下来的一小段文字，这段文字里面记载了你在这个网站上搜索查看了什么、停留时间、点击情况等等信息；在你当前打开网站上所记录的Cookie就是第一方Cookie，而从别的网站进行读取或写入的Cookie则叫第三方Cookie。
图片来源：网络
让我们再将话题转回独立站这边，当前独立站个性化推荐的数据来源其实很大一部分便是来源于我们在上面所提到的第三方Cookie——即通过你在其他网站上的浏览数据来判断你是哪种商品的潜在客户进行推荐。
我们在使用国内软件的时候也能遇上类似的情况，比如你在百度上搜索了某些关键词后，打开淘宝也能看见类似的商品推荐，这些就是第三方Cookie在起到一个信息传达的作用。
然而，随着国外对用户隐私数据保护的愈发重视，第三方Cookie的使用也成为了一个不可忽视的问题。早在2020年，Safari、Edge、Firefox等浏览器便已做出改变，在默认情况下完全禁用第三方Cookie的使用；而Google chrom团队在当时也宣布，将在未来两年内采取措施禁用第三方Cookie，今年Chrom也推出了Cookie独立分区（CHIPS）以及相关网站集功能，并将在24年第一季度为1％的用户禁用第三方Cookie进行测试。
图片来源：Chrom for developers
对于独立站而言，浏览器一直是其主要的访问载体，特别是Google Chrom作为占据着全球浏览器市场半壁江山（60％左右）的浏览器，其对第三方Cookie的禁用无疑会对独立站的个性化推荐带来巨大的影响。
图片来源：statcounter
那么，面对以后将到来的“无Cookie”时代，独立站该如何实现无Cookie的个性化推荐呢？
03 独立站该如何实现无Cookie推荐
那么在这一部分我们将提到一个词——人工智能。
在失去了第三方Cookie的帮助后，面对这种需要“冷启动”的情况，人工智能无疑是帮我们针对不同客户进行个性化推荐的最好方式。
通过提前定好的商品推销规则，针对缺少信息客户，根据固定条件、排除条件或对应的触发操作来覆盖不同的AI算法，代表着个性化推荐的内容可以根据客户的不同行为进行改变，无论是初次进站的客户还是复购时间长的客户都能取得不错的推荐效果，并且算法也会根据成交数据不断优化。
图片来源：Aftership
此外，部分依托第一方Cookie进行的个性化推荐也能通过算法统一进行，包括根据共同购买的产品频率智能推荐优惠捆绑包、根据类别以及关键词提供同类产品推荐、基于当前购买产品的类别和兼容性推荐配套产品、依据历史数据提供畅销产品等推荐方式都可以通过算法进行并不断迭代，在独立站上为客户提供与大型购物平台App类似的个性化推荐体验。
图片来源：Aftership
此外，由同一个插件进行全流程的推荐也能提高网站的响应速度、简化后台操作流程，这一类“隐藏成本”的减少也是我们不可忽视的。
对于即将到来的“无Cookie时代”而言，想要维系好客户购物体验将是独立站竞争的一个非常关键的点，也许就将成为打败竞争对手的“致命一击”。
总结
个性化推荐对于留住客户、建立信任以及保持相关性等方面而言至关重要，然而面对第三方Cookie将遭到禁用的未来趋势，这将成为一个挑战，特别是对于规模和数据量较小的独立站而言，由人工进行推荐或随机推荐都是不现实的，需要由机器学习参与不断进行优化迭代。
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