用户兴趣和语义理解，让人工智能大模型为你的数字化营销业务找到最佳召回
一、基于用户兴趣的召回模型召回模型是数字化营销业务中的核心环节，它决定了用户能否看到与自己相关的内容，从而影响用户的满意度和转化率。
传统的召回模型通常基于用户的行为数据和内容的特征数据，通过一些简单的规则或机器学习算法，来计算用户和内容的匹配度，然后按照一定的排序规则，向用户推荐最匹配的内容。
然而，这种方法存在一些局限性，比如数据稀疏、内容冷启动、用户兴趣变化等，导致召回效果不理想。
随着人工智能技术的发展，特别是近年来出现的一些人工智能大模型，如GPT-3、BERT、DALL-E等，为召回模型提供了新的思路和方法。
人工智能大模型是指那些具有超大规模的参数和数据的深度学习模型，它们能够在多个领域和任务上表现出惊人的性能，甚至超越人类的水平。
人工智能大模型的优势在于它们能够从海量的数据中学习到丰富的知识和语义，从而实现对用户和内容的深度理解，进而提高召回的精度和效率。
本文将从产品经理的视角，介绍如何应用人工智能大模型实现基于综合分析的召回模型，主要包括基于用户兴趣的召回模型和基于语义理解的召回模型，以及它们在电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务中的应用场景和效果。
旨在帮助产品经理和运营人员了解人工智能大模型的潜力和价值，以及如何利用它们来优化数字化营销业务的召回效果。
用户兴趣是指用户对某些内容或主题的偏好程度，它是影响用户行为和决策的重要因素。
用户兴趣的分析和挖掘，是数字化营销业务中的常见需求，比如为用户推荐感兴趣的商品、广告、文章、视频等。
传统的基于用户兴趣的召回模型，通常采用协同过滤、矩阵分解、主题模型等方法，来从用户的行为数据中提取用户的兴趣特征，然后根据用户的兴趣特征和内容的特征，计算用户和内容的相似度，从而实现召回。
然而，这种方法存在一些问题，比如：
- 数据稀疏：当用户或内容的数量很大时，用户的行为数据往往是稀疏的，即用户只对少数的内容有过行为，这导致了用户的兴趣特征不完整，无法覆盖用户的多样性和个性化需求。
- 内容冷启动：当有新的内容出现时，由于缺乏用户的行为数据，无法有效地计算内容的特征，从而无法将新内容推荐给可能感兴趣的用户。
- 用户兴趣变化：用户的兴趣并不是固定不变的，而是随着时间、场景、情绪等因素的变化而变化的，如果只依赖于用户的历史行为数据，无法及时捕捉用户的兴趣变化，从而降低召回的准确性和实时性。
为了解决这些问题，我们可以借助人工智能大模型，来实现基于用户兴趣的召回模型。
人工智能大模型能够从海量的数据中学习到用户的兴趣分布和内容的语义表示，从而实现对用户和内容的深度理解，进而提高召回的精度和效率。
具体来说，我们可以采用以下的步骤：
第一步，利用人工智能大模型，如GPT-3，来生成用户的兴趣标签
GPT-3是一个基于自回归的语言模型，它能够根据给定的文本，生成任意的后续文本，从而实现多种自然语言处理的任务，如文本生成、文本摘要、文本分类等。
我们可以利用GPT-3的文本分类功能，来根据用户的行为数据，生成用户的兴趣标签。
例如，如果用户的行为数据包括浏览了一些关于旅游、美食、摄影的内容，那么我们可以输入以下的文本给GPT-3：
- 用户的行为数据：浏览了一些关于旅游、美食、摄影的内容
- 用户的兴趣标签： GPT-3会根据用户的行为数据，生成以下的文本：
- 用户的兴趣标签：旅游、美食、摄影
这样，我们就得到了用户的兴趣标签，它们可以反映用户的兴趣分布和偏好。
我们可以根据不同的业务场景，选择不同的兴趣标签的类别和数量，比如可以选择一些通用的兴趣标签，如体育、音乐、电影等，也可以选择一些细分的兴趣标签，如足球、摇滚、科幻等。我们也可以根据用户的行为数据的时间窗口，来生成不同的兴趣标签，比如可以选择近期的行为数据，来生成当前的兴趣标签，也可以选择长期的行为数据，来生成稳定的兴趣标签。这样，我们就可以捕捉用户的兴趣变化，从而提高召回的实时性。
第二步，利用人工智能大模型，如BERT，来提取内容的语义表示
BERT是一个基于自编码的语言模型，它能够根据给定的文本，生成文本的语义表示，从而实现多种自然语言理解的任务，如文本相似度、文本分类、命名实体识别等。我们可以利用BERT的文本相似度功能，来根据内容的文本，提取内容的语义表示。
例如，如果内容是一篇关于旅游的文章，那么我们可以输入以下的文本给BERT：
文章标题：北京的冬日魅力 文章内容：北京是一座有着悠久历史和文化的城市，每个季节都有不同的风情和魅力。冬天的北京，尤其值得一游，不仅可以欣赏到雪景、冰雕、灯会等美丽的景观，还可以品尝到各种美味的食物，感受到浓浓的年味。本文将为你介绍北京冬日的几个必去的景点，以及一些旅游的小贴士，希望你能在北京度过一个难忘的冬日之旅。
文章的语义表示： BERT会根据文章的标题和内容，生成以下的文本：
文章的语义表示：[0.23, -0.12, 0.45, …, -0.34] 这是一个由BERT生成的高维的向量，它可以反映文章的语义信息，比如主题、风格、情感等。我们可以利用这个向量，来计算文章和其他内容的语义相似度，从而实现召回。
我们可以根据不同的业务场景，选择不同的内容的文本，比如可以选择内容的标题、摘要、正文等，也可以选择内容的标签、关键词、评论等。我们也可以根据内容的类型，选择不同的人工智能大模型，比如可以选择BERT、XLNet、RoBERTa等，来提取文本内容的语义表示，也可以选择DALL-E、CLIP、BigGAN等，来提取图像内容的语义表示。这样，我们就可以覆盖不同类型和形式的内容，从而提高召回的覆盖率和多样性。
第三步，利用人工智能大模型，如GPT-3，来匹配用户的兴趣标签和内容的语义表示
GPT-3不仅可以生成文本，还可以处理文本，比如根据给定的文本，生成一些相关的文本，或者根据给定的文本，选择一些合适的文本。我们可以利用GPT-3的文本选择功能，来根据用户的兴趣标签和内容的语义表示，匹配最相关的内容，从而实现召回。
例如，如果用户的兴趣标签是旅游、美食、摄影，那么我们可以输入以下的文本给GPT-3：
用户的兴趣标签：旅游、美食、摄影
内容的语义表示：[0.23, -0.12, 0.45, …, -0.34], [0.15, 0.32, -0.27, …, 0.41], [0.07, -0.19, 0.36, …, -0.29], … 内容的标题：北京的冬日魅力，上海的夜生活，广州的美食之旅，…
最相关的内容： GPT-3会根据用户的兴趣标签和内容的语义表示，生成以下的文本：
最相关的内容：北京的冬日魅力，广州的美食之旅 这是GPT-3根据用户的兴趣标签和内容的语义表示，选择出的最相关的内容的标题，它们可以作为召回的结果，向用户推荐。
我们可以根据不同的业务场景，选择不同的匹配的标准和数量，比如可以选择最相关的内容，也可以选择最新的内容，最热门的内容等，也可以选择一定数量的内容，比如前十个，前二十个等。这样，我们就可以实现基于用户兴趣的召回模型，从而提高召回的精度和效率。
二、基于语义理解的召回模型
语义理解是指对文本或图像等内容的含义和逻辑的理解，它是自然语言处理和计算机视觉的核心任务之一。
语义理解的分析和应用，是数字化营销业务中的常见需求，比如为用户推荐与查询语句相关的内容、为用户提供智能问答服务、为用户生成个性化的内容等。
传统的基于语义理解的召回模型，通常采用一些基于规则或统计的方法，来从内容中提取一些关键词或实体，然后根据用户的查询语句，匹配相关的内容，从而实现召回。
然而，这种方法存在一些问题，比如：
- 语义歧义：当用户的查询语句或内容中含有多义词或模糊词时，无法准确地理解用户的意图或内容的含义，从而导致召回的结果不准确或不相关。例如，当用户输入“苹果”时，可能是指水果，也可能是指公司，如果只根据关键词匹配，无法区分用户的真实需求，从而召回了一些不相关的内容。
- 语义缺失：当用户的查询语句或内容中缺少一些关键的信息时，无法完整地理解用户的意图或内容的含义，从而导致召回的结果不完整或不全面。例如，当用户输入“最好的手机”时，可能是指最好的手机品牌，也可能是指最好的手机型号，也可能是指最好的手机功能，如果只根据关键词匹配，无法补全用户的需求，从而召回了一些不全面的内容。
- 语义复杂：当用户的查询语句或内容中含有一些复杂的语法或逻辑时，无法有效地理解用户的意图或内容的含义，从而导致召回的结果不准确或不相关。例如，当用户输入“比iPhone 12更好的手机”时，可能是指比iPhone 12更好的手机品牌，也可能是指比iPhone 12更好的手机型号，也可能是指比iPhone 12更好的手机功能，如果只根据关键词匹配，无法解析用户的需求，从而召回了一些不准确的内容。
为了解决这些问题，我们可以借助人工智能大模型，来实现基于语义理解的召回模型。人工智能大模型能够从海量的数据中学习到语言的语法和逻辑，从而实现对用户的查询语句和内容的深度理解，进而提高召回的精度和效率。具体来说，我们可以采用以下的步骤：
第一步，利用人工智能大模型，如GPT-3，来生成用户的查询语句的语义表示
GPT-3不仅可以生成文本，还可以处理文本，比如根据给定的文本，生成一些相关的文本，或者根据给定的文本，选择一些合适的文本。我们可以利用GPT-3的文本生成功能，来根据用户的查询语句，生成用户的查询语句的语义表示。例如，如果用户的查询语句是“苹果”，那么我们可以输入以下的文本给GPT-3：
用户的查询语句：苹果
用户的查询语句的语义表示： GPT-3会根据用户的查询语句，生成以下的文本：
用户的查询语句的语义表示：[水果，公司，品牌，手机，电脑，…] 这是一个由GPT-3生成的列表，它可以反映用户的查询语句的语义信息，比如用户可能想要查询的内容的类别和属性等。
我们可以利用这个列表，来匹配相关的内容，从而实现召回。
我们可以根据不同的业务场景，选择不同的查询语句的语义表示的类别和数量，比如可以选择一些通用的语义表示，如水果、公司等，也可以选择一些细分的语义表示，如品牌、手机等。
我们也可以根据用户的查询语句的复杂度，选择不同的人工智能大模型，比如可以选择GPT-3、T5、GPT-Neo等，来生成查询语句的语义表示。这样，我们就可以解决语义歧义、语义缺失、语义复杂等问题，从而提高召回的准确性和相关性。
第二步，利用人工智能大模型，如BERT，来提取内容的语义表示
这一步与基于用户兴趣的召回模型中的第二步相同，不再赘述。
第三步，利用人工智能大模型，如GPT-3，来匹配用户的查询语句的语义表示和内容的语义表示。
这一步与基于用户兴趣的召回模型中的第三步相同，不再赘述。
三、人工智能大模型在数字化营销业务中的应用场景和效果
通过上述的介绍，我们可以看到，人工智能大模型可以帮助我们实现基于综合分析的召回模型，从而提高数字化营销业务的召回效果。
那么，人工智能大模型在数字化营销业务中有哪些具体的应用场景和效果呢？
下面，我们将举一些例子，来说明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中的应用场景和效果。
1. 电商
电商是数字化营销业务中的重要领域，它涉及到商品的展示、推荐、搜索、评价等多个环节，其中，召回模型是影响用户购买行为的关键因素。
利用人工智能大模型，可以实现更精准、更全面、更多样的商品召回，从而提高用户的满意度和转化率。
例如，当用户在某个电商平台上搜索“苹果手机”，我们可以利用基于语义理解的召回模型，来根据用户的查询语句的语义表示，匹配相关的商品的语义表示，从而召回最相关的商品，如iPhone 12、iPhone 11、iPhone SE等，同时，我们也可以召回一些与用户查询语句相关的商品，如苹果手机壳、苹果手机充电器、苹果手机耳机等，从而提供更全面的商品信息，增加用户的选择空间。
另外，我们也可以利用基于用户兴趣的召回模型，来根据用户的兴趣标签，匹配相关的商品的语义表示，从而召回最感兴趣的商品，如用户喜欢摄影，我们可以召回一些拍照效果好的商品，如iPhone 12 Pro、iPhone 12 Pro Max等，从而提供更个性化的商品推荐，增加用户的购买意愿。
2. 广告营销
广告营销是数字化营销业务中的重要领域，它涉及到广告的投放、展示、点击、转化等多个环节；其中，召回模型是影响用户点击行为的关键因素。利用人工智能大模型，可以实现更精准、更高效、更创新的广告召回，从而提高用户的点击率和转化率。
例如，当用户在某个社交媒体平台上浏览内容时，我们可以利用基于用户兴趣的召回模型，来根据用户的兴趣标签，匹配相关的广告的语义表示，从而召回最感兴趣的广告，如用户喜欢旅游，我们可以召回一些旅游相关的广告，如旅游攻略、旅游优惠、旅游产品等，从而提高用户的点击意愿。
另外，我们也可以利用基于语义理解的召回模型，来根据用户的查询语句或内容，匹配相关的广告的语义表示，从而召回最相关的广告，如用户搜索“苹果手机”，我们可以召回一些苹果手机相关的广告，如苹果手机的新品发布、苹果手机的优惠活动、苹果手机的评测文章等，从而提高用户的点击率。
此外，我们还可以利用人工智能大模型，如GPT-3，来生成一些创意的广告文案或广告图像，从而提高广告的吸引力和创新性。
3. 用户增长
用户增长是数字化营销业务中的重要领域，它涉及到用户的获取、留存、活跃、转化等多个环节，其中，召回模型是影响用户留存和活跃的关键因素。利用人工智能大模型，可以实现更精准、更多样、更有趣的内容召回，从而提高用户的留存率和活跃度。
例如，当用户在某个内容平台上阅读文章时，我们可以利用基于用户兴趣的召回模型，来根据用户的兴趣标签，匹配相关的文章的语义表示，从而召回最感兴趣的文章，如用户喜欢美食，我们可以召回一些美食相关的文章，如美食攻略、美食故事、美食评测等，从而提高用户的阅读兴趣。
另外，我们也可以利用基于语义理解的召回模型，来根据用户的查询语句或内容，匹配相关的文章的语义表示，从而召回最相关的文章，如用户搜索“苹果手机”，我们可以召回一些苹果手机相关的文章，如苹果手机的新闻、苹果手机的技巧、苹果手机的对比等，从而提高用户的阅读满意度。
此外，我们还可以利用人工智能大模型，如GPT-3，来生成一些有趣的内容，如文章的摘要、文章的评论、文章的延伸等，从而提高内容的丰富性和趣味性。
本文由 @产品经理独孤虾 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
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