有哪些標籤系統做得特別優秀的產品？

01-15

現在網上的資訊實在是太爆炸了，任何一個互聯網產品都會面臨信息、資料過多而對用戶造成困擾的問題，而這一問題可以通過分類或者標籤來緩解。那麼，有哪些標籤系統做得特別優秀的產品呢？
PS：為什麼知乎上關注的問題不可以分類或者加標籤？ - 產品

很多產品的 tag 系統是用戶不可見的，是產品內部使用，用於推薦演算法。正如 @Lei Wang 提到的「蝦米之所以推薦做得那麼准，就是因為標籤打得好」。

題主，這裡指的，應該是用戶可見的 tag 系統。

用戶使用 tag 本質是內容查找。用戶進行內容查找會使用搜索、分類、tag 等等。

搜索是內容查找，在資訊、文章等內容時，非常高效。因此，儘管早些年的 blog 的標籤系統被很廣泛的使用，但並沒有產生「特別優秀」的產品。

分類是內容查找，例如，淘寶。用戶進行內容查找時，優先使用分類。因為，你買一雙鞋子、一個手機，這個內容的屬性是非常具體的。因此，此類產品也不會出現「特別優秀」的產品。

標籤系統做得好，那麼，一定是此類產品通過標籤系統，能夠更高效地幫助用戶解決內容查找的需求。書、圖片、視頻、音樂、遊戲，此類產品，通過 tag 能非常高效得解決用戶查找的問題。

因此，很多 tag 系統非常優秀的產品也是此類產品。

豆瓣讀書

P 站イラストコミュニケーションサービス[pixiv(ピクシブ)]

豌豆莢

網易雲音樂

第一個是，豆瓣的書、影、音。

豆瓣電影的標籤分類絕對業界領先，可能是因為之前的某位產品負責人能力很強。

視頻網站建媒資庫時，首選的標籤源是時光和豆瓣。

豆瓣音樂之前做過一些實驗室產品，眾包打tag，厲害的。

豆瓣讀書，用戶自發寫的tag質量很不錯。

第二個是，淘寶的買家評價，裡面有標籤的形態，看起來是引入了語義識別，很贊。

應用寶。

不算是傳統意義上面向用戶的 tag，是幫助解決搜索問題的 tag，

這是 WSDM 上騰訊的一個分享，是基於 tag 的語義檢索系統。

參考：Semantic Matching in App Search

http://www.wsdm-conference.org/2015/wp-content/uploads/2014/03/WSDM-TalkSemantic-Matching-in-App-Search.pdf

イラストコミュニケーションサービス[pixiv(ピクシブ)]

標籤和分類的設置，都是幫助系統理解事物的，分類一般是顯性存在的；而標籤，一般為隱形的。

1，［隱形標籤］理性事物的最強標籤系統，應該是搜索引擎——大量吞吐網頁，分解內容，匯總關鍵詞，關聯網頁關係——拆解用戶的搜索詞，給到結果；

2，［顯性標籤］商品類相關：淘寶的商品錄入，目錄是比較固定的——對接用戶多樣化的搜索和推薦（肯定有一個厚重的中間層），是推薦邏輯和演算法的基礎；

相對於搜索引擎和電商平台，豆瓣，下廚房等相對簡單多了（是相對而言的）。

不同的產品內容決定標籤分類的難度，例如我也在參與的音樂方面，分類的維度千變萬化，還要迎合用戶口味，相對較難。參加過豆瓣的內測（兩個人聽歌打TAG來尋找共同tag）這方面也一直在了解業內信息，其實國外產品實驗的時間更早，比較代表性的就是 Spotify和Pandora

【自己沒怎麼體驗過的】

Pandora早年找了專業音樂人人工給曲庫打標籤，豆瓣早年應該也是這麼做的，不過潘多拉在2000年就這麼做了。網易雲音樂：個性化推薦為何那麼難

這個計劃將一群音樂家和愛好音樂的技術人員聚到了一起，他們在每首歌上花上 20 到 30 分鐘的時間，通過一個個基因，來描述一首歌的音樂旋律、和聲、節奏、樂器、譜曲、編排等。為了保證統計上的可靠性，10% 以上的音樂不止有一個音樂家去分析。

Spotify收購了一系列優秀的小團隊來優化他的曲庫和標籤

比如http://musicianguide.cn/tan-mi-spotify-di-chou-you-gong-chang-echo-nest

藉助The EchoNest對每一首Spotify歌曲的詳盡分析，編輯可以通過輸入與熱門程度等Taste Profile特性或者像拍子這樣的可量化元素對應的參數來篩選音樂。而更酷的是，他們能夠根據實際聲音特點來呈現歌曲，如「原生」或者「響度」。

總之做分類不難，加入口味標籤幫助個性化演算法確實還是很複雜的事情。

而購物類，淘寶的分類大概從來沒有明晰過，以前易趣的時候也沒有很好的體驗。但其實這個領域是有很多很不錯的網站的。

【自己深入體驗過的】：

ヤフオク! - 日本最大級のネットオークションサイト日本雅虎拍賣網站

我可以通過很短的零碎關鍵字找到我需要買的商品。依靠他的非常詳細的商品分類。

例子：比如我現在喜歡收集wonderfrog，是一個日本手作家自己設計的青蛙形態的玩偶。日文名是他的音譯ワンダーフロッグ本來就是很小眾，加上賣家可能都懶的寫這個名字。可能他們就叫他青蛙，蛙型人？等等等。那麼我想買到心儀的絕版青蛙，我是這麼做的：

用wonder的片假名作為關鍵字，在下圖分類里逐個看搜索結果

日語不好……大概翻譯：玩具、遊戲&>可以換衣服的人偶/character doll/costume doll

所以我通過這個方法買買買了好多orz，用這個方法還能找到很多很小眾的收藏品。

反觀淘寶。淘寶的玩具分類

媽媽我讀書少我……

日本的很多購買動漫、遊戲、明星周邊類型的網站都有很厲害的分類、標籤系統，還有一個體驗過的是ゲーム?古本?DVD?CD?トレカ?フィギュア通販ショップの駿河屋

說來有點丟臉，比如這個明星照片搜索

我可以通過一個明星來檢索到有和他一起合照的明星，從裡面選出我要的組合orz

恩…我就不反觀淘寶了/

試試亞馬遜

恩……當然亞馬遜作為綜合網站要在明星周邊下大功夫不太現實。我只是舉例表明駿河屋確實很厲害。直戳腦殘粉心靈深處。恩。大概就這樣？

https://yande.re

用的好的產品首推新浪博客。在發表博文的主流程中加入了打標籤、自動生成tag的行為，對引導和培養用戶習慣都很有幫助。做的不好的應該屬新浪微博，沒有將打標籤動作加入主流程，誰會願意為了一條已經發布了的微博加標籤呢？標籤的功能主要是歸類整理、精準搜索；一個簡單的標籤功能，實際上是為了未來的精準訂閱、內容聚合、圖形化搜索做伏筆。因此，做好標籤需要考慮兩點：標準化標籤＋自定義標籤相結合；打標籤的過程加入到產品主流程。

E-Hentai.org -- Free Hentai, Doujinshi, Manga, CG Sets, H-Anime

_(:зゝ∠)_

非常贊同 @林翔的觀點，許多產品的tag是對用戶不可見的，用於演算法的優化，比如前些陣子知乎對網易雲音樂的剖析。

目前常用app里還有一些可見的tag經常被用戶用到，算是比較成功的典型。舉一些例子吧。

百度地圖

美團

instagram：類似於微博話題，通過話題可以關注一些有趣的人，手機最近不能科學上網，就不截圖了。

網易雲課堂

微信（這馬賽克打的我心塞塞的……）

Tumblr（太羞羞我就不截圖了，順帶推薦這款輕博客軟體，界面簡潔現代，交互方式也很特別）

想到了再添加進來

維基百科

請問各位大俠，通過「標籤」（tag）找內容時，一般應該是「全匹配」方式還是「模糊匹配」方式？

比如，在豆瓣上一本書，有「外國文學」的標籤，沒有「文學」的標籤。那麼我通過「文學」標籤找書時，這本書應該被找出來嗎？

x-art

重新做標籤功課中.....灰常感謝樓上的各位尤其是我愛大棉被的回答，受益匪淺！

amazon

lofter

蝦米音樂，蝦米之所以推薦做得那麼准，就是因為標籤打得好