写在大模型时代，对搜广推算法的浅层思考

从 2023 年至今，随着以GPT大模型的火热，整个算法圈子都或多或少的受到了影响。搜广推算法作为互联网核心的应用算法，在未来也会受到大模型的启发，而最近天工团队就推出了结合大模型的AI搜索，可以说是迈出了第一步。本文想简单探讨一下，这个时间点，还值得入行去做搜广推吗。

一）算法岗凉了吗

首先，我们从知乎的历年帖子来分析，其实从2018年开始，算法岗就开始对校招生进行"劝退了"。下面是整理的每年知乎热帖的标题：

• 2018 是否值得进入
• 2019 供大于求
• 2020 一片红海诸神黄昏
• 2021 灰飞烟灭
• 2022 人间地狱
• 2023 无人生还

从上面的描述可以看到，每一年的标题变得越来越魔幻，从供大于求到无人生还了。也就是说虽然好多人都知道这个行业已经接近饱和了，但是还是不断的涌入，最终导致了岗位需求远大于实际人数。当然，我个人理解主要有下面几个原因，简单做下总结：

1. 搜广推本身是依托于用户的增量而提升变现效率，而经过这些年的发展，大部分app的用户数量其实处于基本稳定，或者下降的状态，现在争夺的其实已经是所谓的老用户了。技术吃不到用户增量的红利，就在指标上没有提升，导致了岗位需求的下降
2. 近几年的经济效益一直不好，用户没有钱，广告金主也没有钱。搜广推只有广告是距离收入最近的岗位，受影响很大。而广告主的预算缩减和对roi的考虑，使得广告收入少了很多。而搜推本身是靠提高用户的留存，拉新来隐式的促使用户进行消费，现在用户也没有钱了。在计算整个部门的ROI时就会发现，大概率搜推的ROI都很低，甚至是负的，这也就要进行缩减预算或者直接开猿节流
3. 学校学习的内容和企业实际应用起来还是有明显差距，在人数不断上涨的时候，就只能对校招生的要求不断上涨就卡入门条件，从而减少企业招聘的压力。当然有很多企业现在也不再进行校招了

我们再进一步去认真分析知乎的一些帖子，会发现不管是算法还是开发岗，都也是一片红海了。也就是整个计算机行业都已经处于一种饱和的状态，底层基础开发人数众多，但是高精深的专家偏少。而我们绝大部分人找的工作也是底层的开发工作，这也就导致了不管是后端开发还是算法岗位，都已经很难再接受新人了。

二）深入思考

那么我们在这里深入思考一下这个问题，搜广推还有没有就业前景呢，还值得做吗。在这里，我想先阐述一下观点，搜广推已经是一个普通的计算机岗位，想靠它获取高薪、实现财富跃迁的时代已经过去了。

如果是新人，本身没有相关从业经历，基本是不建议花费大量时间去准备相关的面试。而如果你在这个行业已经做了5年以上，转行的代价也比较大，可以考虑尝试结合大模型，探索下一代的产品形态，应该会是搜广推的下一个机会。

再考虑一下，是否值得做呢。

很显然，这个岗位还会是一个有需求的岗位，因为互联网行业的主要变现渠道还是广告、电商以及游戏。这三个渠道，其实还是吸引定向的用户，去付费自己的产品或者是点击广告从而带来收入。

也就是，按照目前互联网的生态，如何拉新、留存用户是必不可少的。搜广推都是基于这种生态下的技术，只要这种互联网的生态和获客方式没有发生本质的变化，那么肯定会需要相关的技术。

在大模型时代，所有的APP都值得重做一遍，或许能为我们带来更新的产品形态和用户的交互模式。在这种新的交互模式下，是否可以带来新的技术革新，需要时间和各位从业者的努力。

从目前的发展来说，由于大模型的推理性能和耗时问题，大模型和推荐系统结合的模式主要以提示词工程为主，也就是利用提示词模板的方式去构造用户和历史行为的提示词，然后去针对当前用户进行推荐。主流的互联网公司都在探索和研究中，但从公开的论文情况来看，还是属于比较初期的探索过程。

三）未来发展方向

最后，我们用发展的眼光来看现在的大模型技术，做一个简单的展望。AI 大模型的时代，所有的 APP、所有的内容都将被 AI 重塑，同时也会产生属于这个时代的"滴滴",“抖音” 。 但是到目前为止，我们还没有真正看到一款这种的app的问世，或许在未来不久这种app的出现会打破现在互联网的格局。

1、技术展望

从搜索角度来看，你怎么能保证大模型整理的数据都是对的呢，都是你真正想要的内容。搜索的质量如何提升，这些都是和大模型结合的方向，也是搜索下一个潜在的增长点。

其次，大模型的发展使得网上充斥了很多AI生成的内容，这些内容的质量不一，对推荐算法其实也带来了挑战。如何识别低质量的内容，并根据用户真实的兴趣去做推荐是一个可以探索的点。

现在主流的广告展示，一般包括开屏、首页、信息流、详情页位置的投放。而大模型的交互是对话机器人，你直接和大模型聊天获取自己的回答，这种状态下，应该是怎么样的广告投放呢。是将广告嵌入到大模型的回答之中，还是在外面放置广告位都是可以探索和考虑的点。

2、个人感悟

大家可以思考一下，以后的搜索，你不需要从互联网中海量的资料中自己去进行查找，大模型都给你整理好了，简单高效，但真的会是一件很棒的事情吗。当你打开知乎、小红书、抖音这种主流的app，里面全部都是大模型生成的文章，图片，真的不会有审美疲劳吗

从用户角度来看，天工的AI搜索，会展示搜到的网页信息，以及自己聚合的结果。展示的结果数量是少了，但是给与你的选择也少。你的所有检索结果都被大模型所劫持，只要厂商愿意，他可以使用大模型提供输出自己想要的内容，包括在回答之中植入广告。

我们常说的一个概念信息茧房，也就是指人们的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。算法时代，信息茧房堵塞了人们本应获取信息的渠道，使得普通人更难获取全面的正确信息。而大模型时代，算法效果更强，输出的内容更加符合你的兴趣，很容易加剧这种现象的发生，我们都是普通人，这种事情对个人来说不见得是一件好事。

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。