要實現微商城的個性化推薦和智能推廣，可以考慮以下幾個方面：

1. 用戶數據收集與分析：通過微商城的用戶登錄、瀏覽行為、購買記錄等方式，收集用戶數據，并進行分析。可以利用機器學習和數據挖掘技術，對用戶的興趣、偏好和購買行為進行分析，以了解用戶的需求并進行個性化推薦。

2. 推薦系統的建立：基于用戶數據分析的結果，建立一個推薦系統。該系統可以根據用戶的興趣、購買歷史和行為模式，推薦相關的產品或內容。推薦算法可以包括基于內容的推薦、協同過濾推薦、深度學習模型等。

3. 商品標簽和屬性的設置：為每個商品設置相關的標簽和屬性，包括商品類別、品牌、規格、特性等。這些標簽和屬性可以作為推薦系統的輸入，以提高個性化推薦的精準度。

4. 智能廣告投放：將個性化推薦的結果應用于廣告投放，根據用戶的興趣和需求，進行精準的廣告定向。可以利用廣告平臺的智能推廣功能，將廣告推送給相關性較高的用戶群體。

5. A/B測試和優化：建立有效的實驗設計和監測機制，通過A/B測試來測試不同推薦策略和廣告投放效果。根據實驗結果進行調整和優化，不斷提升個性化推薦和智能推廣的效果。

6. 社交化推廣：結合微信、微博等社交媒體平臺，利用社交傳播的力量，進行用戶口碑營銷和社交化推廣。通過用戶分享、評論和點贊等社交行為，擴大產品的曝光率和影響力。

需要指出的是，個性化推薦和智能推廣是一個持續優化的過程，需要不斷收集和分析用戶反饋和行為數據，進行調整和改進，以逐步提高推薦和推廣的效果。同時，個性化推薦和智能推廣也需要遵循相關的隱私政策和法律法規，確保用戶數據的安全和隱私保護。