要讲组货系统之前，我们需要先讲一下货品标签系统。什么是货品标签系统呢？
打个比方，一个商品，它有多维度的属性，比如说是什么品牌的商品，什么品类的商品，价格区间是什么，颜色是什么，这是商品天生的，且比较基础的一些商品属性。
再深入一点去看，除了这些商品天生的基础属性以外，还有一个维度的属性，那就商品在后天的使用过程中，和用户之间产生了联系而生成的属性，这类属性比如说有热卖商品，价优商品等等。
除了商品天生的基础属性，以及和用户产生联系后的商品属性，还有一种属性，是运营层面的属性。比如说，运营会将一部分商品定位为618热卖商品，那么这部分商品就有了2024年618热卖商品的这么一个属性。
这三类属性，组成了货品标签系统的一个多维度标签，每个属性，不管是天生的属性，还是后天的属性，还是运营定制的属性，都理解为是一个标签。每一个标签代表着多个商品，简单来说，一个标签，就是一个单维度的货池。
在实际的生产过程中，我们会使用这些标签做什么呢？
第一种场景，我们会通过这些标签，来在搜推系统上面，进行人工的干预。也就是我们所说的策略操作。比如说，我们召回了1000个商品，那么我们想要这1000个商品里面的价格比较低的商品提权5位，那么我们就可以对比价格来进行这个操作，但是如果我们类似这种进位退位的逻辑很多，而召回能召回的商品属性是有限的，那么我们最好将这种逻辑归纳为一种通用逻辑，这个时候标签的意义就出现了，所有的退位进位都是来比对标签的，商品有这个标签就进行进位退位操作，没有就不管。
第二种场景，就是搜推系统里面，有一个功能叫做左抽筛选面板，它是将商品的一些标签，展示在c端，这样用户可以通过这个标签，来筛选查询商品。
第三种场景，就是组货系统了，我之前说过，标签，是一个单维度的货池，但是我们在实际的生产中，需要的货池肯定不是一个简单的单维度的货池，比如说我们可能需要一个adidas的红色的鞋子，那就是三个维度的货池的交集，因此就出现了组货系统。
组货系统提供了将各个标签，通过多层嵌套的与，或，非的逻辑，圈选出货池的逻辑，能够给到运营和商务来创造他们所需要的货池逻辑，这样的话，在实际的app中，每一个场景下面都可以定制化出一个最基础的货池出来，当有一个基础的货池逻辑之后，在这个基础货池的前提后，来进行个性化推荐。
那么除此之外，我们还能做到更多。
我们提供的，是关于货池的各个方面的组合，不管是单维度的标签系统，还是多维度的组货系统，但是这些货池，在实际的生产过程中，有没有产生作用呢？或者说，产生的作用大不大呢？
这个时候，我们需要回收货池在实际的生产过程中产生的效果了，这个效果是如何来界定呢？
一般来说，货池在实际的生产过程中，其效果主要体现在曝光，点击，收藏，加购，下单等数据上。
因此，我们要回收这部分的数据，为每个货池提供确切的数据支撑，这样的话，我们才能更好的挑选和组合货池，并且逐步的优化货池，为产品提供更好的效益增幅。
组货系统，从来不是一个孤立的系统，它是平台，但是更是一个更为拥抱变化，拥抱业务的中台系统。
因此，我在实际的应用过程中，会更为全面的审视自己的系统，在实际的开发过程中，会更加注重系统自身在业务上的反馈，为整个系统生态，提供更为有力的支撑。
