"内容推荐在电商的应用.pdf 是一篇关于如何在电商领域应用内容推荐算法的文档,由阿里巴巴-搜索事业部的王国鑫分享。文档涵盖了内容电商的主要挑战、系统框架、主要工作以及心得体会,重点关注了推荐算法在不同场景、模态下的运用,并详细介绍了系统的各个组成部分和技术流程。"
在电商行业中,内容推荐扮演着至关重要的角色,它能够提升用户的购物体验,增加用户粘性,从而提高点击率(CTR)、页面浏览量(PV)、独立访客数(IPV)和交易额(GMV)。然而,内容电商面临着多种挑战,如场景的多样化、模态的多变性以及多目标优化问题。场景分散体现在图片集、文本、短视频、中长视频、直播等多种形态,每种形态又有不同的展示方案。同时,推荐系统不仅要考虑用户行为指标,还需要兼顾内容生态的建设。
系统框架包括多个关键模块,如推荐入口(TPP、SP)、AB测试系统(ABFS)、个性化推荐(QP)、后端服务(BE)、实时推荐(RTP)、个性化广告(PAIPS和PAITF)、Porsche、Igraph、Blink等。这些模块共同构成了从用户特征、行为日志到模型训练、召回、排序、投放的完整流程。
召回阶段涉及宝贝召回链路(如I2i2a、I2i2feed、I2a)和内容召回链路(如u2follow、U2watch、flowA2a、A2a),这些召回策略用于从海量商品和内容中找出潜在的相关项。接着,通过向量召回和FeedFeature处理,对图文、视频、直播等不同类型的内容进行召回。
内容理解、智能展示和投放算法是内容推荐的关键环节。内容理解包括对文本特征、商品特征、主题特征和场景特征的分析,如主题质量体系、主题价值分级和主题标签建设。智能展示则涉及卡片、胶囊等样式策略,以及商品簇挖掘、关键词理解和LBS挖掘。投放算法则根据用户实时意图和多目标排序策略进行优化,确保内容的精准推送。
此外,系统还关注用户实时意图的挖掘,通过内部和外部画像,以及多维度属性、时空偏好和需求分类来深入理解用户。负反馈识别和购物决策阶段的分析有助于优化推荐效果。运营策略方面,包括热点预估、媒体/达人等级建设、流量分配和运营机制,都是为了提升整体业务指标,如宏观的大盘指标、各主题产品指标和用户粘性指标,以及微观的CTR、VV率、停留时间和GMV。
内容推荐在电商的应用涉及到复杂的数据处理、模型构建和策略优化,其目的是在满足用户个性化需求的同时,促进商业目标的实现,提高电商平台的竞争力和用户满意度。