本文來自微信公眾號(hào)“智能體AI”。
隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，電商行業(yè)利用人工智能的力量提供更加個(gè)性化、智能化的商品推薦服務(wù)，極大提升了用戶體驗(yàn)和平臺(tái)轉(zhuǎn)化率。本文將通過對(duì)電商AI商品推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵流程進(jìn)行詳細(xì)剖析，幫助大家了解如何構(gòu)建高效的推薦系統(tǒng)。
一、端Web業(yè)務(wù)邏輯：個(gè)性化推薦的入口
在電商平臺(tái)中，前端Web是用戶與平臺(tái)交互的主要界面，也是商品推薦系統(tǒng)的入口。前端業(yè)務(wù)邏輯模塊主要通過分析用戶行為，實(shí)時(shí)獲取用戶偏好，為用戶提供個(gè)性化推薦。圖中劃分了幾個(gè)關(guān)鍵模塊：廣告推薦、私域運(yùn)營和Feed流推薦。這些模塊共同作用，確保用戶在瀏覽時(shí)獲得精準(zhǔn)的商品或廣告推薦。
1.1 廣告推薦模塊：精準(zhǔn)匹配用戶需求
- AI廣告推薦：通過AI算法對(duì)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，系統(tǒng)能實(shí)時(shí)推薦適合的廣告內(nèi)容。AI廣告推薦不僅僅是商品廣告，還包括個(gè)性化服務(wù)和優(yōu)惠信息。算法通常采用基于協(xié)同過濾、矩陣分解等方法，將廣告與用戶的興趣和歷史行為精準(zhǔn)匹配，增加點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率。
- 個(gè)性化廣告：系統(tǒng)基于用戶畫像進(jìn)行廣告投放。例如，用戶在前端頁面瀏覽了某些類別的商品，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)推薦相關(guān)的廣告。個(gè)性化廣告推薦不僅僅局限于商品銷售，還可以包括平臺(tái)的促銷活動(dòng)、增值服務(wù)等。通過這一方式，廣告內(nèi)容更貼合用戶需求，提高廣告的展示效果。
1.2 私域流量運(yùn)營：激活已有用戶資源
- 私域運(yùn)營池：私域流量運(yùn)營主要依靠電商平臺(tái)已有的用戶資源，通過分析用戶的長期行為數(shù)據(jù)，進(jìn)一步進(jìn)行精細(xì)化管理。通過AI模型，平臺(tái)可以實(shí)時(shí)追蹤私域用戶的行為變化，并為其推送個(gè)性化內(nèi)容。比如，為老用戶推送與其購買歷史相關(guān)的商品，或?yàn)殚L期未活躍的用戶推送專屬優(yōu)惠，激活其再次購買的意愿。
1.3 Feed流推薦：動(dòng)態(tài)內(nèi)容推送
- Feed流推薦：Feed流推薦是電商平臺(tái)中的一種常見信息流展示方式。通過該模塊，平臺(tái)可以根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)行為動(dòng)態(tài)調(diào)整推送的內(nèi)容。AI系統(tǒng)不斷從用戶的瀏覽、點(diǎn)擊、停留時(shí)間等行為中挖掘興趣點(diǎn)，優(yōu)化推薦算法，實(shí)時(shí)更新內(nèi)容流。這一模塊不僅可以推薦商品，還可以推送相關(guān)資訊、評(píng)價(jià)、促銷信息等。
二、群標(biāo)簽管理：精細(xì)化用戶分類
在人群標(biāo)簽管理模塊，系統(tǒng)通過對(duì)用戶行為的深入分析，將用戶劃分為不同的群體，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。用戶行為數(shù)據(jù)越豐富，標(biāo)簽劃分越精準(zhǔn)，從而提高推薦效果。圖中展示了四個(gè)不同類型的人群標(biāo)簽：自定義人群、云采集人群、流式人群和全量人群。這些標(biāo)簽不僅用于商品推薦，還可以用于廣告投放和促銷活動(dòng)設(shè)計(jì)。
2.1 自定義人群：基于運(yùn)營策略的精細(xì)化分類
- 自定義人群：這一模塊允許運(yùn)營人員根據(jù)特定的業(yè)務(wù)需求手動(dòng)定義用戶群體。比如，平臺(tái)可以將經(jīng)常購買高端商品的用戶群體定義為“高價(jià)值用戶”，為其推送專屬的高端商品推薦。此外，運(yùn)營人員還可以針對(duì)促銷活動(dòng)設(shè)定特定的人群標(biāo)簽，比如“頻繁購買電子產(chǎn)品的用戶”，確保每次促銷活動(dòng)的精準(zhǔn)性。
2.2 云采集人群：通過大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分類
- 云采集人群：通過云端數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集，系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)生成用戶標(biāo)簽。云采集人群管理是一種高度自動(dòng)化的方式，通過分析平臺(tái)內(nèi)的大量用戶行為數(shù)據(jù)，生成用戶群體。這一模塊特別適用于規(guī)模較大的電商平臺(tái)，能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量用戶進(jìn)行精準(zhǔn)分層管理，實(shí)現(xiàn)商品推薦的自動(dòng)化和精準(zhǔn)化。
2.3 流式人群：實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)標(biāo)簽更新
- 流式人群：基于用戶的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)不斷更新用戶的群體標(biāo)簽。比如用戶近期瀏覽了多次電子產(chǎn)品，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)整其標(biāo)簽為“電子產(chǎn)品感興趣用戶”，并在其下次登錄時(shí)推送相關(guān)商品推薦。流式人群標(biāo)簽的特點(diǎn)是動(dòng)態(tài)調(diào)整，能夠有效跟隨用戶興趣的變化，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的推薦。
2.4 全量人群：全局用戶的統(tǒng)一標(biāo)簽管理
- 全量人群：全量人群管理通過NRIPE技術(shù)（Next Generation Real-Time Identification&Personalization Engine），能夠?qū)λ杏脩暨M(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤與管理。即便是長期未登錄的用戶，系統(tǒng)也可以通過歷史數(shù)據(jù)與新的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，生成推薦內(nèi)容。全量人群管理確保推薦服務(wù)的覆蓋面，不僅針對(duì)活躍用戶，也包括潛在的沉默用戶。
三、策略管理：推薦算法的核心驅(qū)動(dòng)
策略管理模塊是整個(gè)AI推薦系統(tǒng)的核心。通過對(duì)用戶行為和商品數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)制定推薦策略，并通過各種算法模型實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。推薦策略不僅依賴于現(xiàn)有的算法模型，還可以通過運(yùn)營人員手動(dòng)設(shè)置，從而滿足不同場景的業(yè)務(wù)需求。圖中展示了多種推薦策略：ALS算法、歷史行為數(shù)據(jù)分析、自定義策略等。
3.1 ALS推薦算法：基于矩陣分解的協(xié)同過濾
- ALS（交替最小二乘法）：ALS是一種經(jīng)典的協(xié)同過濾算法，主要用于隱式反饋數(shù)據(jù)的推薦任務(wù)。它通過分解用戶和商品的交互矩陣，計(jì)算用戶和商品的隱向量，將用戶最有可能感興趣的商品推薦給他們。ALS算法特別適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，且能夠不斷更新用戶的興趣偏好，使推薦內(nèi)容更加精準(zhǔn)。
3.2 歷史行為數(shù)據(jù)分析：深入挖掘用戶偏好
- 歷史行為分析：用戶在平臺(tái)上的每一次點(diǎn)擊、瀏覽、購買等行為數(shù)據(jù)都會(huì)被存儲(chǔ)下來，形成歷史行為庫。系統(tǒng)通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，能夠有效挖掘用戶的興趣點(diǎn)，并在用戶的下一次訪問時(shí)推送相關(guān)商品。比如，用戶之前多次瀏覽過某一類商品，但沒有完成購買，系統(tǒng)會(huì)在合適的時(shí)機(jī)重新推送類似商品，促成交易。
3.3 自定義推薦策略：靈活滿足業(yè)務(wù)需求
- 自定義推薦策略：這一模塊允許運(yùn)營人員根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求手動(dòng)調(diào)整推薦策略。例如，平臺(tái)在促銷期間可以設(shè)置“新品優(yōu)先”策略，確保用戶首先看到最新上架的商品?；蛘邔?duì)于VIP用戶，可以設(shè)置專屬的高端商品推薦策略，增強(qiáng)用戶的黏性和忠誠度。自定義策略為平臺(tái)提供了更多靈活性，能夠根據(jù)不同場景進(jìn)行策略調(diào)整。
四、端智能算法與模型：推薦系統(tǒng)的計(jì)算引擎
后端智能算法模塊是整個(gè)推薦系統(tǒng)的核心計(jì)算引擎，它處理來自前端的大規(guī)模數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜的推薦算法生成個(gè)性化的推薦結(jié)果。圖中的后端部分展示了關(guān)鍵的智能算法模型：GBDT+LR模型、用戶畫像管理、AI模型自適應(yīng)優(yōu)化等，這些模塊共同作用，保證了推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
4.1 GBDT+LR模型：特征提取與預(yù)測的組合
- GBDT（梯度提升決策樹）：GBDT模型用于從用戶的行為數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵特征。通過多棵決策樹的組合，GBDT能夠自動(dòng)從用戶行為、商品特征中提取對(duì)推薦最有用的特征，作為后續(xù)預(yù)測模型的輸入。GBDT擅長處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，尤其是稀疏數(shù)據(jù)和分類任務(wù)。
- LR（邏輯回歸）：在GBDT提取的特征基礎(chǔ)上，邏輯回歸（LR）模型負(fù)責(zé)對(duì)用戶的點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率等進(jìn)行預(yù)測。GBDT+LR的組合是電商推薦系統(tǒng)中的經(jīng)典搭配，GBDT負(fù)責(zé)提取有效特征，LR負(fù)責(zé)進(jìn)行線性預(yù)測，這種組合在實(shí)際應(yīng)用中能顯著提升推薦的精度和效率。
4.2 用戶畫像管理：個(gè)性化推薦的基石
- 用戶畫像：每個(gè)用戶的歷史行為、興趣偏好、購買記錄等都會(huì)被轉(zhuǎn)化為一個(gè)“用戶畫像”。這一畫像會(huì)存儲(chǔ)在系統(tǒng)中，并在用戶每次登錄時(shí)進(jìn)行更新。通過不斷豐富和完善用戶畫像，系統(tǒng)能夠?yàn)橛脩籼峁└泳珳?zhǔn)的推薦。例如，一個(gè)經(jīng)常瀏覽電子產(chǎn)品的用戶會(huì)有一個(gè)“電子產(chǎn)品愛好者”的標(biāo)簽，系統(tǒng)會(huì)優(yōu)先為其推薦相關(guān)的商品。
五、AI模型自適應(yīng)與優(yōu)化：持續(xù)提升推薦精度
推薦系統(tǒng)中的AI模型必須具備自適應(yīng)能力，以應(yīng)對(duì)用戶行為的動(dòng)態(tài)變化和市場需求的波動(dòng)。系統(tǒng)通過AB測試和自適應(yīng)優(yōu)化技術(shù)，確保推薦模型能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整，從而始終提供最優(yōu)的推薦結(jié)果。
5.1 AB測試：驗(yàn)證推薦策略的有效性
- AB測試：通過AB測試，系統(tǒng)可以同時(shí)測試多種不同的推薦策略或模型，然后根據(jù)用戶的實(shí)際反饋，選擇最優(yōu)的策略。在電商平臺(tái)中，AB測試常用于新算法上線前的驗(yàn)證，通過將用戶分為兩組，分別使用不同的推薦策略，比較兩組的點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率等數(shù)據(jù)，從而判斷哪種策略更為有效。
5.2 自適應(yīng)優(yōu)化：實(shí)時(shí)更新模型
- 自適應(yīng)優(yōu)化：自適應(yīng)優(yōu)化技術(shù)通過對(duì)用戶實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)的分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦模型。比如，用戶的興趣偏好可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化，系統(tǒng)通過自適應(yīng)優(yōu)化技術(shù)，能夠快速捕捉到這些變化，并相應(yīng)調(diào)整推薦內(nèi)容。自適應(yīng)優(yōu)化確保了推薦系統(tǒng)的高效性和靈活性。
六、多場景擴(kuò)展應(yīng)用
電商推薦系統(tǒng)的應(yīng)用場景不僅限于商品推薦，還可以擴(kuò)展到其他場景，如廣告投放和促銷活動(dòng)。
- 廣告場景：利用AI模型對(duì)用戶進(jìn)行精細(xì)化畫像，電商平臺(tái)能夠在廣告投放中實(shí)現(xiàn)個(gè)性化。通過精準(zhǔn)的用戶標(biāo)簽，廣告可以推送給最有可能點(diǎn)擊和轉(zhuǎn)化的用戶，提升廣告投放的ROI。
- 促銷活動(dòng)推薦：在促銷活動(dòng)中，系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的歷史購買行為和實(shí)時(shí)瀏覽數(shù)據(jù)，定制個(gè)性化的促銷推薦方案，幫助提升活動(dòng)的參與度和轉(zhuǎn)化率。
七、總結(jié)
通過以上各模塊的協(xié)同作用，電商平臺(tái)能夠構(gòu)建一個(gè)高度個(gè)性化和動(dòng)態(tài)的推薦系統(tǒng)，為用戶提供精準(zhǔn)推薦的同時(shí)，也提升了平臺(tái)的整體銷售轉(zhuǎn)化率。AI驅(qū)動(dòng)的電商推薦系統(tǒng)在提高平臺(tái)轉(zhuǎn)化率、優(yōu)化用戶體驗(yàn)上具有顯著的優(yōu)勢。
未來，推薦系統(tǒng)將進(jìn)一步發(fā)展，尤其是在數(shù)據(jù)跨平臺(tái)整合、深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用等方面，推薦將更加精準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)真正的“千人千面”推薦。
