摘要

排序模型是数字化营销业务中的核心组件，它决定了用户看到的内容和广告的顺序和质量，从而影响了用户的满意度和转化率。传统的排序模型通常依赖于人工设计的特征和简单的机器学习算法，但这些方法在处理海量的数据和复杂的场景时，往往存在着特征不足、泛化能力差、效果不稳定等问题。随着人工智能大模型的出现和发展，我们有了一种新的方法来优化排序模型，即利用大模型的强大的表示能力和泛化能力，来提取更丰富的特征，以及构建更优秀的模型。本文将从产品经理的视角，介绍人工智能大模型优化排序模型的方法和步骤，以及在实际业务中的应用和效果。本文也将推荐一个专栏《用AI驱动数字化营销业绩增长》，该专栏由产品经理独孤虾（全网同号）主持，旨在分享更多关于如何在电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务上应用人工智能大模型来优化业务的知识和经验。

数字化营销业务是指利用数字技术和渠道，来实现产品或服务的推广和销售，以及用户的获取和留存的一系列活动。数字化营销业务包括了电商、广告营销、用户增长等多个领域，它们都有一个共同的特点，就是需要通过排序模型，来为用户提供最合适的内容和广告，从而实现用户的满意度和转化率的提升。

排序模型是指根据用户的特征、行为、偏好等信息，以及内容或广告的特征、价值、效果等信息，来计算用户对内容或广告的相关性或喜好程度，从而对内容或广告进行排序的一种模型。排序模型的输出通常是一个分数或者一个概率，表示用户对内容或广告的兴趣或者点击的可能性。排序模型的输入通常是一个向量或者一个矩阵，表示用户和内容或广告的特征。排序模型的目标通常是最大化用户的满意度和转化率，即让用户看到最相关或最喜欢的内容或广告，从而提高用户的点击、购买、留存等行为的概率。

排序模型的应用场景非常广泛，例如：

• 电商领域：商品推荐、搜索结果排序、个性化营销等

• 广告营销领域：广告投放、广告匹配、广告效果预估等

• 用户增长领域：内容分发、社交网络、信息流等

排序模型的重要性不言而喻，它直接影响了数字化营销业务的核心指标，例如：

• 电商领域：销售额、客单价、复购率等

• 广告营销领域：广告收入、广告ROI、广告CTR等

• 用户增长领域：用户数、活跃度、留存率等

因此，如何优化排序模型，是数字化营销业务中的一个关键问题，也是产品经理和运营人员需要不断探索和解决的一个挑战。

人工智能大模型优化排序模型的方法

传统的排序模型通常依赖于两个方面的工作：

• 特征工程：即从原始的数据中提取出有用的特征，用于表示用户和内容或广告的信息，例如用户的年龄、性别、地域、兴趣标签、浏览历史、购买行为等，以及内容或广告的标题、描述、类别、价格、评分、点击率等。特征工程是排序模型的基础，它决定了排序模型能够利用的信息的多少和质量，从而影响了排序模型的效果。

• 模型优化：即从已有的特征中学习出一个能够预测用户对内容或广告的相关性或喜好程度的模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等。模型优化是排序模型的核心，它决定了排序模型能够拟合数据的复杂度和泛化能力，从而影响了排序模型的效果。

然而，传统的排序模型在处理海量的数据和复杂的场景时，往往存在着以下的问题：

• 特征不足：即从原始的数据中提取出的特征，无法充分地反映用户和内容或广告的真实信息，例如用户的隐性偏好、内容或广告的隐性主题、用户和内容或广告的相互作用等。这些特征往往是难以用人工设计的方式来获取的，而且可能随着时间和环境的变化而变化，导致特征的不稳定和不准确。

• 泛化能力差：即从已有的特征中学习出的模型，无法适应新的数据和场景，例如新的用户、新的内容或广告、新的需求等。这些模型往往是过于依赖于特定的数据分布和假设，而缺乏对数据的深层次的理解和抽象，导致模型的过拟合和欠拟合。

• 效果不稳定：即排序模型的输出，无法保证在不同的时间和环境下，都能达到预期的效果，例如用户的满意度和转化率等。这些效果往往是受到多种因素的影响，例如用户的心理状态、内容或广告的质量、竞争对手的策略等，导致效果的波动和下降。

为了解决这些问题，我们需要一种新的方法来优化排序模型，即利用人工智能大模型的强大的表示能力和泛化能力，来提取更丰富的特征，以及构建更优秀的模型。人工智能大模型是指利用大规模的数据和计算资源，以及先进的深度学习技术，来训练出能够处理多种任务和场景的通用的人工智能模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。人工智能大模型的优势在于：

• 基于大模型的特征工程：即利用大模型的预训练和微调，来从原始的数据中提取出更丰富的特征，用于表示用户和内容或广告的信息。这些特征不仅包括了用户和内容或广告的基本属性，如年龄、性别、地域、标题、描述、类别等，还包括了用户和内容或广告的语义信息，如兴趣、主题、相似度等。这些语义信息往往是难以用人工设计的方式来获取的，因为它们涉及到对数据的深层次的理解和分析，而且可能随着时间和环境的变化而变化。而大模型，由于其强大的表示能力和泛化能力，能够从海量的数据中学习到这些语义信息，从而提高特征的质量和稳定性。例如，我们可以利用GPT-3这样的大模型，来生成用户的兴趣标签，这些标签不仅能够反映用户的显性偏好，如“喜欢看电影”、“喜欢听音乐”等，还能够反映用户的隐性偏好，如“喜欢看悬疑片”、“喜欢听摇滚乐”等。这样，我们就能够更准确地了解用户的需求和喜好，从而为用户推荐更合适的内容或广告。或者，我们可以利用BERT这样的大模型，来计算用户和内容或广告的匹配度，这个匹配度不仅能够反映用户和内容或广告的表面的相关性，如“用户搜索了手机，内容或广告是手机相关的”等，还能够反映用户和内容或广告的深层的相关性，如“用户搜索了手机，内容或广告是用户喜欢的品牌或型号的”等。这样，我们就能够更精确地评估用户对内容或广告的兴趣或点击的可能性，从而为用户展示更优质的内容或广告。

• 基于大模型的模型优化：即利用大模型的端到端和多任务，来从已有的特征中学习出一个能够预测用户对内容或广告的相关性或喜好程度的模型。这些模型不仅能够处理多种类型和格式的数据，如文本、图像、音频、视频等，还能够处理多种目标和指标，如点击率、转化率、收益等。而且，这些模型能够自适应地调整模型的结构和参数，以适应不同的数据和场景，从而提高模型的复杂度和泛化能力。例如，我们可以利用Transformer这样的大模型，来构建一个能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种数据的排序模型，这个模型能够利用Transformer的自注意力机制，来捕捉数据之间的长距离的依赖关系，从而提高模型的表达能力和理解能力。这样，我们就能够更全面地考虑用户和内容或广告的多方面的信息，从而为用户提供更丰富的内容或广告。或者，我们可以利用CapsuleNet这样的大模型，来构建一个能够同时优化点击率、转化率、收益等多种指标的排序模型，这个模型能够利用CapsuleNet的动态路由机制，来动态地分配数据的权重，从而提高模型的灵活性和鲁棒性。这样，我们就能够更平衡地考虑用户和内容或广告的多个目标和指标，从而为用户提供更合理的内容或广告。

人工智能大模型优化排序模型的步骤

人工智能大模型在数字化营销业务中的应用，不仅带来了机遇，也带来了挑战。例如，在数据预处理方面，人工智能大模型需要大量的高质量的数据来进行训练和测试，这就要求产品经理和运营人员能够有效地收集、清洗、标注和管理数据，以保证数据的完整性、准确性和一致性。在模型构建方面，人工智能大模型需要大量的计算资源和时间来进行训练和优化，这就要求产品经理和运营人员能够合理地选择和配置模型的结构、参数和超参数，以保证模型的稳定性、可靠性和可扩展性。在模型评估方面，人工智能大模型需要多维度的指标和方法来进行评估和比较，这就要求产品经理和运营人员能够全面地考虑模型的效果、效率、成本、风险等因素，以保证模型的有效性、合理性和可解释性。在模型优化方面，人工智能大模型需要不断地进行更新和迭代，以适应不断变化的用户需求和市场环境，这就要求产品经理和运营人员能够灵活地调整和改进模型的策略、规则和逻辑，以保证模型的灵敏性、创新性和竞争力。在模型部署方面，人工智能大模型需要与其他系统和平台进行集成和协作，以实现营销排序模型的在线应用和实时反馈，这就要求产品经理和运营人员能够有效地协调和沟通模型的接口、协议和标准，以保证模型的兼容性、互操作性和安全性。利用人工智能大模型优化排序模型的一般步骤如下：

• 数据预处理：即对原始的数据进行清洗、筛选、采样、标注等操作，以保证数据的质量和有效性，以及符合大模型的输入要求。数据预处理是排序模型的基础，它决定了排序模型能够利用的数据的多少和质量，从而影响了排序模型的效果。例如，我们可以对用户的行为数据进行去噪、去重、去冷启动等操作，以提高数据的信度和覆盖度，这样，我们就能够排除一些无效的或者重复的数据，以及增加一些新的或者稀缺的数据，从而提高数据的代表性和多样性。或者，我们可以对内容或广告的文本数据进行分词、词性标注、实体识别等操作，以提高数据的结构化和可解释性，这样，我们就能够将文本数据转化为一些有意义的单词或者实体，以及标注它们的属性和关系，从而提高数据的可读性和可用性。

• 模型构建：即根据业务的需求和目标，选择合适的大模型，以及进行必要的预训练和微调，以适应特定的数据和场景。模型构建是排序模型的核心，它决定了排序模型能够拟合数据的复杂度和泛化能力，从而影响了排序模型的效果。例如，我们可以根据数据的类型和格式，选择GPT-3、BERT、DALL-E等不同的大模型，这些大模型都是利用大规模的数据和计算资源，以及先进的深度学习技术，来训练出能够处理多种任务和场景的通用的人工智能模型，它们都有着强大的表示能力和泛化能力，能够从数据中提取出更丰富的特征，以及构建出更优秀的模型。以及根据数据的规模和分布，进行不同程度的预训练和微调，这些预训练和微调都是利用一些特定的数据和目标，来对大模型进行一些定制化的训练和调整，它们都有着提高模型的适应性和效率的作用，能够让大模型更好地适应特定的数据和场景，以及更快地达到预期的效果。

• 模型评估：即根据业务的指标和标准，对模型的输出进行测试和分析，以评估模型的效果和性能，以及进行必要的调优和优化。模型评估是排序模型的检验，它决定了排序模型能够达到的效果和性能，从而影响了业务的目的和价值。例如，我们可以根据业务的核心指标，如点击率、转化率、收益等，对模型的输出进行离线和在线的评估，这些评估都是利用一些真实的或者模拟的数据和反馈，来对模型的输出进行一些量化或者质化的检测和分析，它们都有着验证模型的有效性和可靠性的作用，能够让我们了解模型的优势和不足，以及模型对业务的影响和贡献。以及根据评估的结果，进行参数的调整和特征的增删，这些调整和增删都是利用一些经验或者算法，来对模型的结构和参数，以及输入的特征进行一些优化或者改进，它们都有着提高模型的准确性和稳定性的作用，能够让模型更好地拟合数据和场景，以及更稳定地输出结果。

• 模型部署：即根据业务的环境和条件，将模型的输出应用到实际的场景中，以实现业务的目的和价值，以及进行必要的监控和维护。模型部署是排序模型的实践，它决定了排序模型能够应用的范围和方式，从而影响了业务的可用性和可持续性。例如，我们可以根据业务的规模和复杂度，选择合适的部署方式，如云端、边缘、端侧等，这些部署方式都是利用一些硬件或者软件，来将模型的输出传输或者存储到一些特定的位置或者设备，它们都有着满足业务的需求和条件的作用，能够让模型的输出更快地或者更安全地到达用户和内容或广告的端点。以及根据业务的变化和反馈，进行模型的更新和迭代，这些更新和迭代都是利用一些新的数据和目标，来对模型进行一些重新的训练和调整，它们都有着提高模型的可用性和可持续性的作用，能够让模型更好地适应业务的变化和反馈，以及更及时地提供最优的结果。

结语

排序模型是数字化营销业务中的核心组件，它决定了用户看到的内容和广告的顺序和质量，从而影响了用户的满意度和转化率。利用人工智能大模型优化排序模型，是一种新的方法，它能够利用大模型的强大的表示能力和泛化能力，来提取更丰富的特征，以及构建更优秀的模型，从而提高排序模型的效果和性能。本文从产品经理的视角，介绍了人工智能大模型优化排序模型的方法和步骤，以及在实际业务中的应用和效果。希望本文能够对你有所帮助和启发。

如果你想了解更多关于如何在电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务上应用人工智能大模型来优化业务的知识和经验，欢迎关注我的个人号“产品经理独孤虾”（全网同号），以及我的专栏《用AI驱动数字化营销业绩增长》，我会在那里分享更多的干货和案例，以及与你交流和互动。谢谢你的阅读和支持。