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用户召回是许多企业在做网络营销的时候都会采用的一种营销方法,而今天我们就一起来了解一下,网络营销用户召回方法都有哪些。
在互联网公司当中召回相关的工作岗位其实不多,工作量也比较少。这并不是它不重要,而是它实在没有太多可做的。目前电商行业除了一些顶级的公司会用上一些先进的方法之外,其他公司可能还是在用一些比较古老的策略,比如热门商品召回、协同过滤召回等等。
主要有这么几个原因,一个原因是受到业务的限制比较深,不仅行业之间没有共通性,甚至不同的公司也不一定可以用同一套方案。比如音乐推荐和商品推荐,召回的逻辑肯定不一样,再比如淘宝和唯品会的面向人群以及商品情况也都不同,用户习惯可能也不一样,也不一定就能够使用同一套方案。
另外一个原因是召回这一块承载的流量比较大,很难经得起大的折腾。比如每一个用户到了页都会看到商品推荐,基本上页的流量就等于推荐系统的流量。所以召回引擎一定要保证效率和性能,因为后面的排序是性能开销的大头,所以前面要尽可能地留出空间,给后面的系统使用。
我们拍拍脑袋可能会想到很多看起来很不错的策略,但是实际上这些策略并没有这么简单,因为我们面向的可能是一个海量的内容库,比如电商公司里面上亿甚至十亿的商品。再好的策略可能都得打个问号,究竟能不能抗住这么大的流量?
后一个原因是一些先进的手段要求很高,并不是什么公司都有条件用。举个例子,比如召回当中有一个比较先进的方法叫做向量召回。也就是把一个商品使用神经网络映射成一个向量,然后根据用户之前的行为召回一些相似度很高的向量。由于神经网络的泛化性能比较好,我们可以召回出一些普通的方法召回不了的优质商品。但问题是这种方案对于数据的准确性以及模型的性能要求很高,别人用起来效果出色,是因为别人的数据质量高,系统成熟。对于中小型公司而言,这两条是很难保证的,所以一些听起来特别牛叉的方案可能只有大公司在用。
结合这么几点,会得到一个结论,就是对于中小型公司的召回策略来说,其实基本上可以认为是固定的。可能也会有些改进,但是很有限。他们也很难招到水平非常高的架构师,让整个系统升级换代。并且也没有人能保证升级换代一定会有更好的效果。
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