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对内容创作者来说,只有清楚自己的内容是如何触达用户的,才能够更好地“包装”和“加工”内容。一篇内容有机会触达用户,是因为它能够被机器理解;一篇内容有机会扩散给足够多的用户,则是因为它能够收获用户的满意点击。服务于机器、服务于人,这样的内容才能够在推荐系统中获得良好的分发量。更详细的内容,会在后续章节中进行探讨。
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产品经理
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对产品经理来说,理解推荐系统架构有助于更好地优化产品体验、迭代分发策略,主要表现在以下几方面:
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第一,完善用户画像。
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通过上面的介绍我们知道,一个用户的画像越完善,就越能让一次查询的语义变得丰富,从而获得更多的候选集合,进而可能得到更好的推荐体验。
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以NBA为例,每年的6月下旬到10月底,是休赛期。在这一时段内,除了偶尔哪个球星的花边消息还算得上NBA相关新闻外,基本看不到什么有关NBA的内容。对推荐系统来说,如果对用户的认知只停留在NBA这一个兴趣点上,那么这段时间显然没有办法给用户提供优质的消费内容。只有知道用户尽可能多的兴趣,内容推荐的体验才不至于因某一内容源的断供而跳崖。
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完善用户画像既可以通过尽可能多的外部渠道数据塑造用户来实现,也可以借助产品设计和运营活动引导用户多沉淀行为来实现。以支付宝为例,一次过年的集五福活动,就让它收集了数以亿计的关系链数据。而紧随其后的蚂蚁森林、蚂蚁庄园等轻社交游戏,间接地丰富了用户的线下支付数据、用户的健康数据等。
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第二,优化信息召回。
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如果说用户画像的完善是一种输入层面的完善,那么召回的优化就是对输出候选集进行更好的调整。
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我们可以用企业的招聘过程来类比,招聘的诉求就是给合适的岗位(输入的意图)找到合适的人(输出的信息),最终面试环节就代表了最后的排序层。在进入最终面试环节前,不同的候选人会有不同的经历:有些人会经历简历筛选、笔试筛选、群面筛选,也有些人会通过内推渠道直接跳过简历筛选和笔试筛选环节,直接进入最终面试。
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如果你想优化一次招聘,是优化候选人集合(召回),还是调整最终面试环节(排序)?
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最终面试环节当然不应随便更改,作为一个排序环节,需要对所有候选人一视同仁,以保证公平性。就算你是老江湖,一样有可能在特定领域里水土不服;如果确实才华过人,初出茅庐的小将也定能过五关斩六将。
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既然不应该随便调整最终面试,那怎样才能让更合适的人进入最终面试环节呢?
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这就需要设置各种筛选维度,从不同角度进行召回:如果你是行业领军企业中的核心人员,那么基于行业口碑的背书,完全不需要笔试环节就可以直接进入面试;如果你是初出茅庐的新手,但是学习背景同岗位高度匹配,那么简历上陈述的信息就会帮助你通过简历筛选进入笔试环节。只有不同的筛选方式共同作用,才能做到查遗补缺,找到更好的候选人集合。
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这就是为什么我更建议大家修改召回模块而非排序模块的原因。修改召回模块扩充候选集合,能够让我们拥有更多可能性;而主观修改排序模块则极有可能让我们损失公平,降低效率。
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第三,完善规则系统,优化用户使用体验。
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由于规则是在排序环节之后生效的,对系统的影响最大,因此它是产品经理最强意志的体现。这主要体现在以下两方面:
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一方面,规则是最快的上线生效途径,可以用于纠偏、提权等操作。举个例子,在《中国有嘻哈》开播之前,大众是不知道红花会是什么的。彼时你搜索红花会,搜索引擎会告知你它是金庸先生《书剑恩仇录》里的一个江湖组织。而当《中国有嘻哈》开播后,所有人突然开始搜索红花会了,系统的滞后让它无法快速理解用户的真实意图。这时,产品经理就该进行规则干预了,标注红花会是一个嘻哈团体。
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另一方面,我们需要认识到的是:短期的干预是应该逐步被长期的机制所替换的。规则就像打补丁,短期打补丁能够遮住窟窿,但长期补丁叠补丁这衣服就没法穿了。太多的规则系统会严重增加系统的复杂度,降低可理解性。
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同样以“红花会”为例。在这个问题上,我们应该下力气解决系统的滞后性,让它能够更快速地实现搜索意图理解的进化(比如监控全网产出的新内容,分析其中的共现词汇特点)。如果有一天,有位流量明星主演了《书剑恩仇录》,那么大众对“红花会”的认知,是否又会重回武侠小说了呢?系统里配置的规则“红花会=嘻哈团体”是否又会变得不合时宜呢?
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我个人笃信的是:从长线来看,人力所能覆盖的规则语义和逻辑复杂度是无法胜过机器的。对于初始场景或应急情况,规则系统必不可少,是用于保证服务质量底线的措施。但随着系统的逐步复杂和进化,产品经理也应该学会退位,让机器不断逼近更好的上限。
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内容算法:把内容变成价值的效率系统 推荐的起点:断物识人
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尽管推荐系统中应用了各种高深的算法、架构,但其基础原理是朴素的:更好地了解待推荐的内容,更好地了解要推荐给的人,从而更高效地完成内容与人之间的对接。断物识人,是一切推荐行为的起点。
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