摘要

召回模型是数字化营销业务中的核心组件之一，它可以帮助我们从海量的商品或内容中筛选出用户最可能感兴趣的候选项，从而提高转化率和用户满意度。然而，优化召回模型并不是一件容易的事情，它面临着数据不平衡问题和模型泛化能力问题等挑战。本文从产品经理的视角，介绍了如何利用人工智能大模型来应对这些挑战，以及在实际业务场景中的应用案例和效果。本文还推荐了一个专栏《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，旨在分享更多关于人工智能大模型在电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务上的应用和实践经验。

数字化营销业务是当今互联网行业的重要领域，它涵盖了电商、广告营销、用户增长等多个方面，其目标是通过各种渠道和方式，向用户提供个性化的商品或内容推荐，从而促进用户的消费行为和忠诚度。在数字化营销业务中，召回模型是一个关键的组件，它的作用是从海量的商品或内容库中，根据用户的特征和行为，筛选出一小部分用户最可能感兴趣的候选项，供后续的排序模型进行精细化的打分和排序。召回模型的效果直接影响了排序模型的输入质量，进而影响了最终的推荐效果和用户体验。因此，优化召回模型是数字化营销业务中的一个重要课题。

然而，优化召回模型并不是一件容易的事情，它面临着一些挑战，主要有以下两个方面：

• 数据不平衡问题。在数字化营销业务中，用户的兴趣和偏好往往是多样化和动态变化的，而商品或内容的分布往往是长尾化的，即少数的热门商品或内容占据了大部分的流量，而大多数的冷门商品或内容却很少被用户点击或购买。这就导致了正负样本的不平衡，即用户对某个商品或内容感兴趣的样本远远少于用户对某个商品或内容不感兴趣的样本。这种数据不平衡问题会使得召回模型的训练和评估变得困难，容易出现过拟合或欠拟合的现象，导致模型的泛化能力下降，无法有效地捕捉用户的真实兴趣和偏好。

• 模型泛化能力问题。在数字化营销业务中，用户的兴趣和偏好往往是隐含在用户的特征和行为中的，而这些特征和行为又是高维度、稀疏、非线性、复杂的，难以用简单的规则或公式来描述。因此，召回模型需要具备强大的特征提取和表示能力，以及强大的学习和推理能力，才能有效地从用户的特征和行为中挖掘出用户的兴趣和偏好，并根据这些兴趣和偏好来筛选出合适的候选项。然而，传统的召回模型，如基于规则的召回模型、基于协同过滤的召回模型、基于矩阵分解的召回模型等，往往是基于一些简化的假设和先验知识来构建的，它们的特征提取和表示能力，以及学习和推理能力，都有一定的局限性，难以适应复杂和多变的用户兴趣和偏好，从而影响了模型的泛化能力。

那么，如何应对这些挑战呢？只要掌握好方法，利用人工智能大模型可以有效地解决这些问题，提高召回模型的效果和效率。人工智能大模型是指那些具有大量参数、大规模数据、大计算能力的深度学习模型，它们可以从海量的数据中自动地学习到丰富的特征和知识，从而提高模型的表达能力和泛化能力。人工智能大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域已经取得了令人瞩目的成果，而在数字化营销业务中，人工智能大模型也有着广阔的应用前景和潜力。本文将从以下两个方面，介绍人工智能大模型在优化召回模型中的应用和效果：

• 如何利用人工智能大模型来解决数据不平衡问题，提高召回模型的训练和评估效果。

• 如何利用人工智能大模型来提高召回模型的特征提取和表示能力，提高召回模型的学习和推理能力。

在介绍这些内容的过程中，我还将结合一些实际的业务场景和应用案例，以及一些示意图和数据，来展示人工智能大模型在优化召回模型中的优势和效果。

数据不平衡问题

数据不平衡问题是指在数字化营销业务中，用户对某个商品或内容感兴趣的样本远远少于用户对某个商品或内容不感兴趣的样本，这种情况会导致召回模型的训练和评估变得困难，容易出现过拟合或欠拟合的现象，导致模型的泛化能力下降，无法有效地捕捉用户的真实兴趣和偏好。为了解决这个问题，我们可以利用人工智能大模型来提高召回模型的训练和评估效果。人工智能大模型具有以下几个优点：

• 人工智能大模型可以从海量的数据中自动地学习到丰富的特征和知识，从而提高模型的表达能力和泛化能力。这样，即使正负样本的比例不平衡，人工智能大模型也可以有效地区分用户的兴趣和偏好，避免过拟合或欠拟合的现象。

• 人工智能大模型可以利用多任务学习的方法，同时学习多个相关的任务，从而提高模型的效率和稳定性。例如，人工智能大模型可以同时学习召回任务和排序任务，或者同时学习召回任务和点击率预估任务，从而实现任务之间的知识共享和互补，提高模型的整体性能。

• 人工智能大模型可以利用迁移学习的方法，利用预训练的模型作为基础，再在特定的业务场景和数据上进行微调，从而提高模型的适应性和灵活性。例如，人工智能大模型可以利用在自然语言处理或计算机视觉领域预训练的模型，再在电商或广告营销领域进行微调，从而实现跨领域的知识迁移，提高模型的泛化能力。

下面，我们将通过一个实际的业务场景和应用案例，来展示人工智能大模型在优化召回模型中的效果。这个业务场景是电商平台的商品推荐，这个应用案例是淘宝的深度兴趣网络（DIN）。

淘宝是中国最大的电商平台之一，它每天要向数亿的用户推荐数千万的商品，这是一个典型的数字化营销业务场景。淘宝的商品推荐系统主要由两个部分组成：召回模型和排序模型。召回模型的作用是从海量的商品库中，根据用户的特征和行为，筛选出一小部分用户最可能感兴趣的候选商品，供后续的排序模型进行精细化的打分和排序。排序模型的作用是对召回模型的输出进行进一步的优化，根据用户的实时反馈和商品的实时信息，给每个候选商品一个合理的分数，从而实现最终的商品推荐列表。排序模型的效果直接影响了用户的点击率和购买率，进而影响了平台的收入和利润。

淘宝的召回模型面临着数据不平衡问题，即用户对某个商品感兴趣的样本远远少于用户对某个商品不感兴趣的样本，这种情况会导致召回模型的训练和评估变得困难，容易出现过拟合或欠拟合的现象，导致模型的泛化能力下降，无法有效地捕捉用户的真实兴趣和偏好。为了解决这个问题，淘宝的研发团队利用了人工智能大模型来提高召回模型的效果和效率，他们开发了一个名为深度兴趣网络（DIN）的模型，该模型具有以下几个特点：

• DIN是一个基于深度神经网络的召回模型，它可以从海量的用户行为数据中自动地学习到用户的兴趣和偏好，从而提高模型的表达能力和泛化能力。DIN的核心思想是动态地根据用户的实时行为和候选商品的特征，生成一个用户的兴趣向量，然后用这个兴趣向量和候选商品的特征向量进行匹配，从而计算出用户对候选商品的兴趣程度，作为召回模型的输出。

• DIN利用了多任务学习的方法，同时学习召回任务和排序任务，从而提高模型的效率和稳定性。DIN的召回任务和排序任务共享了相同的用户兴趣向量和商品特征向量，从而实现了任务之间的知识共享和互补，提高了模型的整体性能。DIN的召回任务和排序任务的损失函数是加权和的形式，从而可以灵活地调整两个任务的权重，平衡两个任务的优化目标。

• DIN利用了迁移学习的方法，利用预训练的模型作为基础，再在特定的业务场景和数据上进行微调，从而提高模型的适应性和灵活性。DIN的预训练模型是基于自然语言处理领域的BERT模型，该模型可以从大规模的文本数据中学习到丰富的语义和语法知识，从而提高模型的表达能力和泛化能力。DIN的微调模型是在淘宝的用户行为数据和商品数据上进行的，该数据包含了用户的点击、收藏、购买等行为，以及商品的标题、图片、价格等特征，从而提高模型的适应性和灵活性。

DIN的效果是非常显著的，它在淘宝的商品推荐场景中，相比于传统的召回模型，提高了10%以上的点击率和购买率，从而为淘宝带来了巨大的收益和竞争优势。下图是DIN的示意图，可以看到DIN的主要结构和流程。

DIN是一个典型的人工智能大模型在优化召回模型中的应用案例，它展示了人工智能大模型在解决数据不平衡问题，提高召回模型的训练和评估效果方面的优势和效果。当然，DIN并不是唯一的人工智能大模型，还有很多其他的人工智能大模型，如Transformer、GPT、BERT等，它们也可以用于优化召回模型，或者其他的数字化营销业务场景，如广告营销、用户增长等，从而实现更好的业绩和效果。

模型泛化能力问题

模型泛化能力问题是指在数字化营销业务中，用户的兴趣和偏好往往是隐含在用户的特征和行为中的，而这些特征和行为又是高维度、稀疏、非线性、复杂的，难以用简单的规则或公式来描述。因此，召回模型需要具备强大的特征提取和表示能力，以及强大的学习和推理能力，才能有效地从用户的特征和行为中挖掘出用户的兴趣和偏好，并根据这些兴趣和偏好来筛选出合适的候选项。然而，传统的召回模型，如基于规则的召回模型、基于协同过滤的召回模型、基于矩阵分解的召回模型等，往往是基于一些简化的假设和先验知识来构建的，它们的特征提取和表示能力，以及学习和推理能力，都有一定的局限性，难以适应复杂和多变的用户兴趣和偏好，从而影响了模型的泛化能力。为了解决这个问题，我们可以利用人工智能大模型来提高召回模型的特征提取和表示能力，提高召回模型的学习和推理能力。人工智能大模型具有以下几个优点：

• 人工智能大模型可以利用深度神经网络的结构，实现多层次、多维度、多模态的特征提取和表示，从而提高模型的表达能力和泛化能力。深度神经网络可以通过多个隐藏层，将原始的输入特征转化为更高层次、更抽象、更语义化的特征，从而捕捉到用户的兴趣和偏好的本质和内涵。深度神经网络还可以通过多种类型的神经元，如全连接层、卷积层、循环层、注意力层、自注意力层等，实现不同维度的特征提取和表示，从而捕捉到用户的兴趣和偏好的细节和变化。深度神经网络还可以通过多种类型的输入，如文本、图像、音频、视频等，实现不同模态的特征提取和表示，从而捕捉到用户的兴趣和偏好的多样性和丰富性。

• 人工智能大模型可以利用自注意力机制，实现动态的特征提取和表示，提高模型的学习和推理能力。自注意力机制是一种能够自动地学习特征之间的相关性和重要性的机制，它可以根据输入的特征和上下文，动态地生成一个权重矩阵，然后用这个权重矩阵对输入的特征进行加权求和，从而得到一个更有意义和更有用的特征向量。自注意力机制可以有效地解决传统的召回模型中的一些问题，如特征的稀疏性、冗余性、顺序性、局部性等，从而提高模型的学习和推理能力。

• 人工智能大模型可以利用预训练和微调的方法，实现快速的特征提取和表示，提高模型的效率和灵活性。预训练和微调的方法是指利用预训练的模型作为基础，再在特定的业务场景和数据上进行微调，从而提高模型的适应性和灵活性。预训练的模型是指那些在大规模的通用数据上进行过训练的模型，它们可以从海量的数据中学习到丰富的特征和知识，从而提高模型的表达能力和泛化能力。微调的模型是指那些在特定的业务场景和数据上进行过训练的模型，它们可以根据业务的需求和特点，调整模型的参数和结构，从而提高模型的适应性和灵活性。

下面，我们将通过一个实际的业务场景和应用案例，来展示人工智能大模型在优化召回模型中的效果。这个业务场景是广告营销平台的广告推荐，这个应用案例是腾讯的深度兴趣引擎（DIE）。

腾讯是中国最大的互联网公司之一，它拥有微信、QQ、腾讯视频等多个知名的社交、娱乐、信息等平台，它每天要向数亿的用户推荐数百万的广告，这是一个典型的数字化营销业务场景。腾讯的广告推荐系统主要由两个部分组成：召回模型和排序模型。召回模型的作用是从海量的广告库中，根据用户的特征和行为，筛选出一小部分用户最可能感兴趣的候选广告，供后续的排序模型进行精细化的打分和排序。排序模型的作用是对召回模型的输出进行进一步的优化，根据用户的实时反馈和广告的实时信息，给每个候选广告一个合理的分数，从而实现最终的广告推荐列表。排序模型的效果直接影响了用户的点击率和转化率，进而影响了平台的收入和利润。

腾讯的召回模型面临着模型泛化能力问题，即用户的兴趣和偏好往往是隐含在用户的特征和行为中的，而这些特征和行为又是高维度、稀疏、非线性、复杂的，难以用简单的规则或公式来描述。因此，召回模型需要具备强大的特征提取和表示能力，以及强大的学习和推理能力，才能有效地从用户的特征和行为中挖掘出用户的兴趣和偏好，并根据这些兴趣和偏好来筛选出合适的候选广告。然而，传统的召回模型，如基于规则的召回模型、基于协同过滤的召回模型、基于矩阵分解的召回模型等，往往是基于一些简化的假设和先验知识来构建的，它们的特征提取和表示能力，以及学习和推理能力，都有一定的局限性，难以适应复杂和多变的用户兴趣和偏好，从而影响了模型的泛化能力。为了解决这个问题，腾讯的研发团队利用了人工智能大模型来提高召回模型的效果和效率，他们开发了一个名为深度兴趣引擎（DIE）的模型，该模型具有以下几个特点：

• DIE是一个基于自注意力机制的召回模型，它可以利用自注意力机制，实现动态的特征提取和表示，提高模型的学习和推理能力。DIE的核心思想是动态地根据用户的实时行为和候选广告的特征，生成一个用户的兴趣向量，然后用这个兴趣向量和候选广告的特征向量进行匹配，从而计算出用户对候选广告的兴趣程度，作为召回模型的输出。

• DIE利用了预训练和微调的方法，实现快速的特征提取和表示，提高模型的效率和灵活性。DIE的预训练模型是基于自然语言处理领域的BERT模型，该模型可以从大规模的文本数据中学习到丰富的语义和语法知识，从而提高模型的表达能力和泛化能力。DIE的微调模型是在腾讯的用户行为数据和广告数据上进行的，该数据包含了用户的点击、浏览、评论等行为，以及广告的标题、图片、标签等特征，从而提高模型的适应性和灵活性。

• DIE利用了多模态的特征提取和表示，实现多样化的召回模型，提高模型的覆盖率和多样性。DIE可以同时处理文本、图像、音频、视频等多种类型的输入，从而实现不同模态的特征提取和表示，从而捕捉到用户的兴趣和偏好的多样性和丰富性。DIE还可以根据不同的业务场景和需求，选择不同的模态组合，从而实现多样化的召回模型，提高模型的覆盖率和多样性。

DIE的效果是非常显著的，它在腾讯的广告推荐场景中，相比于传统的召回模型，提高了15%以上的点击率和转化率，从而为腾讯带来了巨大的收益和竞争优势。下图是DIE的示意图，可以看到DIE的主要结构和流程。

DIE是一个典型的人工智能大模型在优化召回模型中的应用案例，它展示了人工智能大模型在解决模型泛化能力问题，提高召回模型的特征提取和表示能力，提高召回模型的学习和推理能力方面的优势和效果。当然，DIE也不是唯一的人工智能大模型，还有很多其他的人工智能大模型，如Transformer、GPT、BERT等，它们也可以用于优化召回模型，或者其他的数字化营销业务场景，如电商、用户增长等，从而实现更好的业绩和效果。

召回模型是数字化营销业务中的一个重要环节，它的作用是从海量的候选项中，根据用户的特征和行为，筛选出一小部分用户最可能感兴趣的候选项，供后续的排序模型进行精细化的打分和排序。人工智能大模型可以利用深度神经网络的结构，实现多层次、多维度、多模态的特征提取和表示，从而提高模型的表达能力和泛化能力。人工智能大模型还可以利用自注意力机制，实现动态的特征提取和表示，提高模型的学习和推理能力。人工智能大模型还可以利用预训练和微调的方法，实现快速的特征提取和表示，提高模型的效率和灵活性。本文通过两个实际的业务场景和应用案例，来展示人工智能大模型在优化召回模型中的效果，。这两个案例都证明了人工智能大模型在解决模型泛化能力问题，提高召回模型的特征提取和表示能力，提高召回模型的学习和推理能力方面的优势和效果，从而为数字化营销业务带来了巨大的收益和竞争优势。如果你想了解更多关于人工智能大模型在数字化营销业务中的应用和实践经验，欢迎关注我的个人号“产品经理独孤虾”（全网同号），我在我的专栏《用AI驱动数字化营销业绩增长》中，会定期分享更多的内容和案例，希望能够对你有所帮助和启发。