试想以下场景，你最近正在为婚礼穿什么而发愁，打开 Pinterest 网站，看到了很多新人拍摄的各式各样的婚纱照，觉得很心动。而图片链接可把用户直接引导至婚纱购买网站，在冲动与理性的混合推动下，顾客点击了购买按钮。于是，一个预料之外却又情理之中的购买行为就这样发生了。
Pinterest 于近期开发出了一套名为 Taste Graph 的工具软件，根据用户的近期行为数据给用户打上一系列标签，再给其精确对接商家广告。听上去似乎没什么，但以下 2 点值得注意：
Pinterest 表示，将解锁 5000 个用户兴趣点，这已经不是简单的“用户兴趣标签”了，简直就是一张“兴趣图谱”。能将用户行为数据做到如此精细，得感谢突破 2 亿的用户月活数，以及粉丝们旺盛的贴图需求。
这些数据不是静态的，而是会随着用户喜好的衰弱或增长，动态地为用户推荐广告。举个例子，某位 Pinner（Pinterest 对平台上发布图片用户的称呼）减少了在 Pinterest 上发布婚礼图片的频率，Taste Graph 也会自动减少为用户推荐婚礼广告的频率。
Pinterest 于今年开始探索如何利用用户图谱来改进其广告产品。要知道，广告主的目标越是精确，广告效果就越好，Pinterest 的回报自然就会越大。而且这种类似于原生广告的形式也不会过多破坏用户体验。
此外，Pinterest 还会给品牌商们展示出广告的转化率，无论是发布当天就带来转化，还是 3 个月后带来了转化，Pinterest 都能给品牌主们一一列出，以利于广告主们销售策略的调整。
今年年初，Pinterest 曾推出全新图片搜索功能 Lens，利用机器视觉技术，系统可以单独识别出现实世界、或照片中的物体，并给用户推荐平台上相似的商品。满足了用户在日常生活、照片中看到喜欢的物品时，想立即买下来的冲动。充分发挥了所谓的“冲动性消费”。我个人觉得，无论是 Taste Graph，还是 Lens，都缩短了用户的购买流程，达到让用户“一看就想剁手”的冲动。
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