电商使用UGC（用户生成内容）的策略主要包括以下几个方面：
用户评价
展示真实的用户评价和评分，增加商品的可信度。例如，电商平台可以展示未经删减的评价，以建立信任感。
通过用户评价，挖掘商品的优点和不足，进行个性化推荐。
晒单分享
鼓励用户分享购买和使用经验，通常以图片或视频的形式呈现。这可以增加内容的多样性和真实性，帮助其他用户了解商品的实际效果。
提供便捷的分享按钮和渠道，让用户可以轻松分享自己的购物体验和产品评价。
问答互动
用户之间或与平台之间的问答互动，有助于解决用户的疑虑和问题，提高用户满意度和参与度。
直播带货
通过直播形式展示商品，介绍商品特点、使用方法和促销信息等，增加用户的参与感和购买欲望。
利用UGC进行商品推荐
通过分析用户在平台上的浏览、搜索、收藏、购买等行为，挖掘用户的兴趣点，为推荐算法提供依据。
将用户兴趣进行标签化处理，以便将商品进行分类和匹配。
根据用户兴趣标签，建立推荐模型，实现个性化推荐。
从商品描述、用户评价等UGC内容中提取商品属性，如品牌、材质、款式等，进行关联推荐。
分析用户的浏览、搜索、购买等行为，了解用户的购物习惯和偏好，进行实时推荐。
通过收集和分析用户反馈数据，不断优化推荐算法的准确性和效果。
举办UGC活动
举办各类UGC活动，如产品试用、晒单、话题讨论等，吸引用户参与并贡献优质内容。
为KOL（关键意见领袖）提供专属的推广资源和支持，提高他们的影响力和贡献度。
与具有影响力的KOL合作，让他们在平台上发布优质UGC内容，吸引粉丝关注和参与。
建立UGC社区
建立专门的UGC社区，让用户可以在平台上自由分享购物体验、产品评价和心得，增加用户参与感和归属感。
提供丰富的互动功能，如点赞、评论、分享等，促进用户之间的交流和信息流通。
设立积分、等级等激励机制，鼓励用户在社区内积极参与和贡献优质内容。
推广UGC内容
在电商平台的社交媒体账号中发布消费者分享的内容，提高内容的曝光度和影响力。
通过A/B测试方法，比较不同推荐策略的效果，找到最优的推荐方案。
根据用户行为的动态变化，实时调整推荐算法的参数和策略，提高推荐的精准度。
通过以上策略，电商平台可以充分利用UGC内容，提高用户的购买决策依据，增强商品的销售转化率，并提升用户满意度和忠诚度。