根据维基百科的解释，长尾（LongTail）是2004年克里斯•安德森在给《连线》杂志的文章中首次使用的词汇，用以描述某种经济模式如亚马逊。长尾术语也普遍使用于统计学中，如对财富分布或词汇应用的统计。长尾理论的基本原理是：只要存储和流通的渠道足够大，需求不旺或销量不佳的产品所共同占据的市场份额可以和那些少数热销产品所占据的市场份额相匹敌甚至更大。即众多小市场汇聚成可与主流大市场相匹敌的市场能量。
克里斯•安德森认为，由于成本和效率的因素，过去人们只能关注重要的人或重要的事，如果用正态分布曲线来描绘这些人或事，人们只能关注曲线的“头部”，而将处于曲线“尾部”、需要更多的精力和成本才能关注到的大多数人或事忽略。
例如，在销售产品时，厂商关注的是少数几个所谓“VIP”客户，“无暇”顾及在人数上居于大多数的普通消费者。而在网络时代，由于关注的成本大大降低，人们有可能以很低的成本关注正态分布曲线的“尾部”，关注“尾部”产生的总体效益甚至会超过“头部”。例如，Google是世界上最大的网络广告商，它没有一个大客户，收入完全来自被其他广告商忽略的中小企业。安德森认为，网络时代是关注“长尾”、发挥“长尾”效益的时代。
克里斯•安德森喜欢从数字中发现趋势。一次跟eCast首席执行官范•阿迪布的会面，后者提出一个让安德森耳目一新的“98法则”，改变了他的研究方向。范•阿迪布从数字音乐点唱数字统计中发现了一个秘密：听众对98%的非热门音乐有着无限的需求，有98%的音乐都被播放或购买过，非热门的音乐集合市场无比巨大，无边无际。听众几乎盯着所有的东西！他把这称为“98法则”。
安德森意识到阿迪布那个有悖常识的“98法则”，隐含着一个强大的真理。于是，他系统研究了亚马逊、Blog、Google、eBay、Netflix等互联网零售商的销售数据，并与沃尔玛等传统零售商的销售数据进行了对比，观察到一种符合统计规律的现象。这种现象恰如以数量、品种二维坐标上的一条需求曲线，拖着长长的尾巴，向代表“品种”的横轴尽头延伸，长尾由此得名。
长尾在2004年10月号《连线》发表后，迅速成了这家杂志历史上被引用最多的一篇文章。特别是经过吸纳无边界智慧的博客平台，不断丰富着新的素材和案例。安德森沉浸其中不能自已，终于打造出一本影响商业世界的畅销书《长尾理论》。
简单的说，所谓长尾理论是指，当商品储存流通展示的场地和渠道足够宽广，商品生产成本急剧下降以至于个人都可以进行生产，并且商品的销售成本急剧降低时，几乎任何以前看似需求极低的产品，只要有卖，都会有人买。这些需求和销量不高的产品所占据的共同市场份额，可以和主流产品的市场份额相比，甚至更大。商业和文化的未来不在于传统需求曲线上那个代表“畅销商品”的头部；而是那条代表“冷门商品”经常为人遗忘的长尾。
举例来说，一家大型书店通常可摆放10万本书，但亚马逊网络书店的图书销售额中，有四分之一来自排名10万以后的书籍。这些“冷门”书籍的销售比例正以高速成长，预估未来可占整个书市的一半。这意味着消费者在面对无限的选择时，真正想要的东西、和想要取得的渠道都出现了重大的变化，一套崭新的商业模式也跟着崛起。
我们知道很多长尾的成功案例，但也有很多失败者并没有真正理解长尾的实现条件。
首先，长尾统计的是销量，并非利润。
管理成本是其中最关键的因素。销售每件产品需要一定的成本，增加品种所带来的成本也要分摊。所以，每个品种的利润与销量成正比，当销量低到一个限度就会亏损。理智的零售商是不会销售引起亏损的商品。这就是二八定律的基础。
超市是通过降低单品销售成本，从而降低每个品种的止亏销量，扩大销售品种。为了吸引顾客和营造货品齐全的形象，超市甚至可以承受亏损销售一些商品。但迫于仓储、配送的成本，超市的承受能力是有限的。
互联网企业可以进一步降低单品销售成本，甚至没有真正的库存，而网站流量和维护费用远比传统店面低，所以能够极大地扩大销售品种。比如亚马逊就是如此。而且，互联网经济有赢者独占的特点，所以网站在前期可以不计成本、疯狂投入，这更加剧了品种的扩张。
如果互联网企业销售的是虚拟产品，则支付和配送成本几乎为0，可以把长尾理论发挥到极致。Google的adwords、iTunes音乐下载都属于这种情况。可以说，虚拟产品销售天生就适合长尾理论。
展示类广告也同样如此，之前，普通个人网站几乎没有盈利机会。类似Google adsense通过在小网站上发布相关广告，带给站长们一种全新的低门槛的盈利渠道。同时，把众多小网站的流量汇集成为统一的广告媒体。
其次，要使长尾理论更有效，应该尽量增大尾巴。
也就是降低门槛，制造小额消费者。不同于传统商业的拿大单、传统互联网企业的会员费，互联网营销应该把注意力放在把蛋糕做大。通过鼓励用户尝试，将众多可以忽略不计的零散流量，汇集成巨大的商业价值。
当然，在这里还有一个降低管理成本的问题。如果处理不好，客服成本会迅速上升，成为主要矛盾。Google是通过算法降低人工管理工作量，但也仅仅做到差强人意。
使用长尾理论必须小心翼翼，保证任何一项成本都不随销量的增加而激增，最差也是同比增长。否则，就会走入死路。最理想的长尾商业模式是，成本是定值，而销量可以无限增长。这就需要可以低成本扩展的基础设施，SEM其实完全符合长尾理论可以成功的客观条件。
小吴的账户遇见了瓶颈，公司前期不求成本一味抢夺市场份额争取流量。现在每日转化数据已经趋于稳定，但前期为了求量而使用粗犷的投放方式让成本无比难看。现阶段想维持每日量级并开始优化账户以求性价比却无从下手，有人给小吴出主意说试试长尾，结果一发不可收拾……
首先，用二八法则把每日80%转化量关键词剔除后，把剩余关键词放入A词库。
其次，将搜索词报告内没有加入的搜索词加入A词库，其中包含大量主观看起来毫无关系的搜索词。
其次，将A词库用几乎病态的方式进行“丧心病狂式”分类（后续文章会给大家介绍这种关键词分类方式）。做到每个组关键词长度一致、属性一致、语气一致、用户心理停留区域一致，并且每组关键词不超过20个。当然细到这种程度每组关键词数量也不可能多……
其次，针对每组只写唯一性创意，如果你觉得一条创意怎么写都无法满足组内所有关键词想表达的内容请看上段文字并重新分类直到可以写出唯一性创意。
最后，将A词库所有关键词全部精准最低出价的方式上线。
A词库里的关键词虽然主观上看起来跟自身产品关联性不强，但因为高强度的分词和创意撰写足够到位、竞争强度低、低出价依然可以获得优秀的点击率，从而获得一定转化量级。
结果小吴很满意，平均转化成本降低30%、转化总量维持不变。当然这个项目也消耗了8个人的团队一个季度的时间。
在计划层级是最能把控长尾关键词的工具，一般情况下长尾词计划的消费要低于或等于整个账户日均消费的30%。并且长尾计划在质量度、点击率方面都会出现严重与其他计划的失衡。建议使用长尾理论时再开一个账户单独测试或进行账户层级数据分析时将长尾计划数据分开统计，主要是为了防止账户整体数据影响数据分析。
比如，你觉得长尾理论太牛了！隔天信誓旦旦要大显身手拼命低价精准加了一堆词，结果之前账户平均点击率5%，转天账户平均点击率不足1%。再碰上个不懂装懂的老板，那真是跳进黄河也洗不清了。更有甚者因为这个原因没拿到当月绩效让我请吃饭的，我当时一脸严肃的跟他说了一句“呵呵”。
