超级推荐
超级推荐与直通车定向及钻展单品有什么不同相似点：超级推荐与钻展单品、直通车定向，投放的链路基本相似 不同点：直通车定向和钻展单品，后面都会迁移到超级推荐中，提供独立的推荐场景管理后台
定向算法上，超级推荐重新架构了定向形式，从拉新，重定向划分，挖掘潜在需求和进行消费者的二次触达召回 在人群上可以让更自主的选择要投放的人群在投放流程上，提供了商品批量添加的能力，能够更便捷的进行宝贝的投放。
超级推荐是按什么扣费的？ 答：目前商品以及图文仅支持点击付费（cpc），直播支持点击付费（cpc）以及展现付费（cpm）两种扣费方式。
建计划的时候选择智能计划，为什么一直没有展现？ 答：智能计划是系统根据产品自身属性，定价，类目等多种元素自动进行设置人群包，出价，资源位的选择以及创意的建立，所以系统需要一定的周期进行判断和调整，肯定不如人为的调整更加灵活一些，有可能会出现人群包过少，出价低的情况导致展现较低，出现这种情况最好自己另外新建一个标准计划测试下是否是计划或者宝贝自身的问题，如果宝贝自身没有问题，那么可以给智能计划多一些时间进行自我调整。
DMP精选人群是什么？有必要圈定这部分人群吗？ 答：DMP精选人群是DMP进行推荐的个性化人群包，主要来源维度是店铺的主营类目行为人群以及在历年活动节点上类目中有过购买行为数据的人群。这部分人群的圈定要看推荐人群的精准度，看其是否符合产品的类目属性，如果符合可以先用稍低出价进行测试。
我的DMP还没有开通，如何开通DMP的人群呢？ 答：如果DMP还没有开通的话，是没有办法通过DMP圈定人群的
超级推荐计划的创意审核不通过是因为什么原因？ 答：首先要判断下上传的创意是否符合尺寸，格式等要求；其次，类目是否在资质要求上不符合标准，比如品牌的资质，行业的认证资质；图片是否出现恶俗广告，极限用语，负面营销，丑陋不雅，诱骗点击等，肖像侵权等问题。最后，建议大家，合规使用创意图片，共建绿色购物平台。
超级推荐的计划建立之后，点击率为什么那么低？有没有什么好的提升办法？ 答：如果出现点击率过低的情况，我们可以先通过两个主要的维度去分析
首先，我们所选择的人群是否精准，是否是对我的产品感兴趣的人群，因为超级推荐的展现模式是推荐式的展现，和直通车的搜索展现模式不同的是，消费者没有特别明确的购买需求，所以如果人群选择不精准，投放给了对于我的产品没有需求的人群，所导致的结果就是白白展现，不会吸引到流量引入
第二，要分析下我们的创意是否具备足够的吸引力，那么创意图片如果出现杂乱无章，卖点不明确，产品不清晰等情况下，消费者点击的欲望自然大大降低。最后，除了两大主要的维度，还可以从投放时间，投放地域，资源位溢价等维度去优化点击率。
超级推荐和直通车定向以及钻石展位单品是不是很多功能是重复的？如果同步会不会有冲突？答：超级推荐是在直通车定向以及钻展的单品功能的基础上进行整合升级而成的，所有功能有部分是重合的。
目前钻展的单品以及直通车的定向功能还没有完全转移到超级推荐，所以同步不会产生冲突。
我为什么用不了超级推荐吗？ 答：超级推荐的准入要求是：信誉一钻以上，DSR评分4.4以上；TM准入要求是：DSR评分4.4以上；达人的准入要求是：用户状态正常，账号综合评分符合标准。
超级推荐 顾名思义 是系统给你推荐流量 也就是说 你能拿到多少流量 并不是完全取决于 你的出价 你的排名高低对于新客来说 你的排名就是在超级推荐首猜位置的7 11 15 位置很接近能拿到多少流量是取决于 系统给你推荐的流量池子有多大！同时你在这个池子里面的点击率有多少！那么我们要考虑的第一个问题就是！超级推荐都是抓取买家哪些标签来跟宝贝匹配的！
超级推荐是如何评判用户账号质量的？
超级推荐的冷启动，是怎么回事？ 它的意思是超级推荐是根据用户心智，当下的搜索行为大数据感知你想要买什么东西就推荐给你什么宝贝！比如你想买笔记本，当你睡一觉之后醒来想买台式电脑，这个时候超级推荐是不知道的！这个是需要一个学习期那么冷启动落实到操作上面是 刚添加宝贝的时候 没点击没展现，需要等一段时间，如果你在冷启动时期修改了出价，那么就相当于再一次进入冷启动！切记不要频繁修改出价！冷启动是使用买家的静态数据，来给买家推荐宝贝的！
用户画像标签都是哪些！特别要注意的是风险控制！
超级推荐的核心维度是，点击率，千次展现价值千次展现成本 = 消耗 / 展现量 * 1000。超级推荐的加权动作是买家的动作点击率 深度浏览 收藏加购 成交 这几个动作是加权动作这个我们从超级推荐里面就可以看出来
超级推荐与直通车区别很大 就拿创意图来说 超级推荐是兴趣图 ，直通车是对比图 ，超级推荐可以拉起来手淘首页流量 直通车可以拉起来搜索流量 ，超级推荐展现体量很大是直通车的好几倍 超级推荐是不需要优化的，我知道现在很多人学到的看到的都是优化这个优化那个，我的经验和实操告诉你，不需要优化，你只需要解决一个点，就是人群的精准度把这个解决，超级推荐的所有问题都解决了！以上都是我实操中以及学习过程中总结出来的经验，希望能帮助到你！