AIGC引领未来：搜索引擎、广告系统与推荐系统的重塑与革新_aigc与推荐引擎技术的结合

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在AIGC（AI生成内容）技术的推动下，搜索引擎、广告系统与推荐系统正经历着深刻的变革。这项技术不仅极大地提升了内容生成的效率与质量，还为用户与信息之间构建了更加智能、个性化的交互桥梁。

一、搜索引擎的智能化升级

1. 语义理解的飞跃

传统搜索引擎主要依赖于关键词匹配来检索信息，而AIGC技术则使搜索引擎能够深入理解用户查询的语义含义。通过对自然语言处理技术的运用，搜索引擎能够更准确地把握用户的搜索意图，从而提供更加精准、个性化的搜索结果。这种转变不仅提升了搜索效率，还极大地改善了用户体验。

2. 对话式搜索的兴起

AIGC技术还催生了对话式搜索的兴起。这种搜索方式允许用户以自然语言的形式与搜索引擎进行交互，仿佛在与一个智能助手对话。对话式搜索能够更好地理解用户的复杂需求和上下文信息，从而提供更加全面、深入的搜索结果。例如，微软的新必应搜索引擎就集成了ChatGPT技术，实现了对话式搜索的功能。

3. 跨模态检索的探索

随着AIGC技术的不断发展，跨模态检索也成为了搜索引擎领域的一个研究热点。跨模态检索能够打破文本、图像、视频等不同模态之间的壁垒，实现跨模态的信息检索与融合。这种技术将为用户提供更加多元化、丰富化的搜索结果，满足用户在不同场景下的信息需求。

二、广告系统的智能化转型

1. 个性化创意生成

AIGC技术为广告系统带来了个性化创意生成的可能性。传统的广告创意需要广告人员手动撰写和设计，而AIGC技术则能够自动生成符合用户兴趣与品牌调性的广告内容。这不仅提高了广告创作的效率，还降低了人力成本。同时，个性化创意生成还能够提升广告的针对性和吸引力，从而提高广告效果。

2. 实时优化投放策略

AIGC技术还能够根据用户的实时反馈和行为数据，对广告投放策略进行实时优化。通过对用户数据的深度挖掘和分析，广告系统能够更准确地了解用户的兴趣和需求变化，从而调整广告投放的时机、渠道和形式等策略。这种实时优化能力将大大提升广告的转化率和ROI（投资回报率）。

3. 内容与广告深度融合

AIGC技术还促进了内容与广告的深度融合。在对话式搜索和推荐系统中，广告不再是以往那种生硬地插入在内容中的形式，而是与内容深度融合、相互补充。这种深度融合的广告形式不仅能够提升用户体验，还能够提高广告的点击率和转化率。

三、推荐系统的精准化与智能化

1. 精准推荐算法

AIGC技术为推荐系统提供了更加精准的推荐算法。通过对用户历史行为数据的深度挖掘和分析，推荐系统能够更准确地了解用户的兴趣和偏好变化，从而为用户推荐更加符合其需求的内容。这种精准推荐算法将大大提升用户的满意度和粘性。

2. 长尾内容发现

除了热门内容外，AIGC技术还能够帮助推荐系统发现那些被忽视的长尾内容。这些长尾内容虽然受众较小但具有独特的价值和吸引力。通过将这些长尾内容推荐给感兴趣的用户群体，推荐系统不仅能够丰富用户的阅读体验还能够促进内容的多样化和繁荣。

3. 内容生产与消费闭环

AIGC技术还促进了推荐系统构建内容生产与消费的闭环生态。在这个生态中用户不仅是内容的消费者还是内容的生产者或参与者。他们可以通过与推荐系统的交互来产生新的内容或参与到现有内容的创作中来。这种闭环生态将激发用户的创造力和参与热情从而推动内容的持续更新和迭代。

AIGC技术正在深刻地改变着搜索引擎、广告系统与推荐系统的面貌。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，这些领域将迎来更加智能化、个性化、精准化的未来。

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《搜广推策略产品经理——互联网大厂搜索+广告+推荐案例》

编辑推荐

• 本书全面介绍了搜索引擎、广告系统和推荐系统的各个模块
• 本书包含丰富的阿里、字节和美团等互联网大厂的实际应用案例
• 本书介绍了与策略产品经理工作紧密相关的机器学习知识，能够让读者深入理解策略优化的底层逻辑

内容简介

《搜广推策略产品经理——互联网大厂搜索+广告+推荐案例》通过通俗易懂的语言和生动形象的案例向读者介绍互联网大厂的搜广推产品技术体系和前沿的 AI 技术应用，是一本兼具 AI 技术理论和行业策略优化实践的工具书。

本书分为 6 章，第 1 章介绍 AI 时代下的新型产品经理岗位——策略产品经理；第 2 章介绍策略产品经理必备的机器学习基础知识；第 3、 4、 5 章分别介绍当前互联网大厂的推荐场景、搜索场景和广告场景里的先进策略产品设计以及落地应用效果；第 6 章结合行业实际落地案例介绍前沿的 AI 技术应用。

本书适合任何对搜广推策略产品经理岗位感兴趣的读者阅读。在搜广推领域从事运营和技术工作的读者也可通过阅读本书了解更多产品视角的策略设计和优化思路。

作者简介

徐修建，前第四范式AI解决方案专家，为国内多家大型零售和金融企业提供过AI咨询服务，曾为国内领先的零售企业从0到1搭建搜索引擎和推荐系统;现为某互联网大厂商业化策略产品专家，负责站内推荐广告投放平台建设和流量策略设计。伦敦大学国王学院数据科学硕士，知乎科技互联网领域知名博主，人人都是产品经理网站专栏作家，公众号“King James讲策略主理人；熟悉搜索引擎、广告系统和推荐系统的产品技术体系，拥有丰富的搜广推领域实战经验。

目录

第1章　AI时代下的产品经理

1.1 产品经理岗位的变迁 / 2

1.2 策略产品经理概览 / 5

1.2.1 策略产品经理的具体工作 / 5

1.2.2 策略产品经理分类 / 5

1.3 策略产品经理的能力要求 / 8

1.4 策略产品经理的思维要求 / 9

1.5 互联网公司的策略部门 / 10

1.6 小结 / 11

第2章　策略产品经理必备机器学习知识

2.1 机器学习入门 / 13

2.2 机器学习和AI的关系 / 14

2.3 机器学习全流程 / 16

2.3.1 问题定义 / 17

2.3.2 数据处理 / 19

2.3.3 特征工程 / 21

2.3.4 模型训练 / 21

2.3.5 模型评估 / 23

2.3.6 模型应用 / 23

2.4 机器学习常见指标 / 24

2.4.1 分类模型离线评估指标 / 24

2.4.2 回归模型离线评估指标 / 28

2.4.3 聚类模型离线评估指标 / 28

2.5 工业界常见算法 / 31

2.5.1 逻辑回归 / 31

2.5.2 K近邻算法 / 32

2.5.3 贝叶斯模型 / 34

2.5.4 K聚类算法 / 37

2.5.5 决策树 / 38

2.5.6 深度神经网络 / 43

2.6 梯度下降法 / 50

2.6.1 案例引入 / 50

2.6.2 梯度下降法简介 / 52

2.7 工业界算法的选择 / 54

2.8 小结 / 55

第3章　推荐策略

3.1 引入 / 57

3.1.1 推荐系统应用的标志性事件 / 57

3.1.2 推荐系统兴起的原因 / 59

3.2 推荐系统概述 / 60

3.2.1 推荐系统简介 / 60

3.2.2 推荐系统发展的4个阶段 / 61

3.2.3 推荐系统整体架构 / 62

3.2.4 常见效果评估指标 / 66

3.3 推荐策略产品经理画像 / 71

3.4 数据处理 / 72

3.4.1 常见的底层数据表 / 73

3.4.2 数据表的加工 / 73

3.4.3 数据归一化和标准化 / 73

3.5 推荐系统召回策略 / 77

3.5.1 3种召回策略 / 77

3.5.2 多路召回架构 / 79

3.5.3 基于规则的召回 / 81

3.5.4 基于协同过滤的召回 / 86

3.5.5 基于向量的召回 / 95

3.5.6 双塔模型 / 99

3.5.7 召回策略的效果评估 / 102

3.6 推荐系统粗排策略 / 103

3.6.1 基于规则的粗排策略 / 104

3.6.2 基于模型的粗排策略 / 104

3.6.3 粗排策略效果评估 / 105

3.7 推荐系统精排策略 / 105

3.7.1 学习目标 / 105

3.7.2 算法选择 / 106

3.7.3 特征构造 / 106

3.7.4 特征选择 / 109

3.7.5 特征编码 / 112

3.7.6 模型训练 / 114

3.7.7 效果评估 / 117

3.7.8 模型应用和迭代 / 117

3.8 推荐系统重排策略 / 117

3.8.1 概述 / 118

3.8.2 全局最优策略 / 118

3.8.3 用户体验策略 / 120

3.8.4 流量调控策略 / 121

3.8.5 综合性重排 / 121

3.9 推荐结果样式创意策略 / 122

3.9.1 概述 / 122

3.9.2 样式策略 / 124

3.9.3 创意策略 / 129

3.10 推荐系统用户体验策略 / 134

3.10.1 产品功能 / 134

3.10.2 底层策略 / 136

3.10.3 主观评估 / 137

3.11 推荐系统冷启动策略 / 138

3.11.1 产品设计 / 138

3.11.2 底层策略 / 140

3.12 推荐系统的整体推荐机制 / 141

3.12.1 电商推荐场景的流量分发机制 / 141

3.12.2 短视频推荐场景的流量分发

机制 / 142

3.13 AB Test实验 / 144

3.13.1 AB Test整体介绍 / 144

3.13.2 AB Test实验完整机制 / 145

3.13.3 实验效果的可信性评估 / 148

3.14 小结 / 149

第4章　搜索策略

4.1 引入 / 151

4.1.1 搜索引擎的5个时代 / 151

4.1.2 搜索引擎的分类 / 153

4.2 搜索引擎概述 / 154

4.2.1 搜索引擎简介 / 154

4.2.2 搜索引擎整体架构 / 155

4.2.3 常见效果评估指标 / 159

4.3 搜索策略产品经理画像 / 161

4.4 搜索引擎实体识别 / 162

4.4.1 实体识别是什么 / 162

4.4.2 实体体系构建 / 163

4.5 搜索引擎词库 / 163

4.6 搜索引擎物料索引 / 164

4.6.1 正排索引 / 164

4.6.2 倒排索引 / 165

4.7 搜索引擎查询语义理解 / 166

4.7.1 归一化 / 166

4.7.2 纠错 / 167

4.7.3 分词 / 170

4.7.4 实体识别 / 174

4.7.5 类目预测 / 175

4.7.6 查询改写 / 178

4.8 搜索引擎召回策略 / 178

4.8.1 基本架构 / 178

4.8.2 文本相关性召回 / 179

4.8.3 语义相关性召回 / 181

4.8.4 个性化召回 / 184

4.8.5 效果评估 / 185

4.9 搜索引擎粗排策略 / 185

4.9.1 粗排公式 / 185

4.9.2 分数融合 / 187

4.10 搜索引擎精排策略 / 188

4.10.1 相关性排序 / 188

4.10.2 多目标排序 / 188

4.10.3 特征工程 / 188

4.10.4 PageRank算法 / 189

4.11 搜索引擎重排策略 / 192

4.11.1 全局最优策略 / 192

4.11.2 用户体验策略 / 193

4.11.3 流量调控策略 / 193

4.12 搜索结果样式和创意策略 / 193

4.12.1 样式策略 / 193

4.12.2 创意策略 / 195

4.13 搜索结果用户体验策略 / 195

4.13.1 产品功能 / 195

4.13.2 底层策略 / 197

4.13.3 主观评估 / 197

4.14 搜索产品功能 / 198

4.14.1 搜索底纹 / 198

4.14.2 搜索联想词 / 199

4.14.3 搜索导航栏 / 201

4.14.4 搜索发现 / 202

4.14.5 搜索排行榜 / 203

4.14.6 搜索二次筛选 / 204

4.15 多模态搜索 / 206

4.15.1 以图搜图 / 206

4.15.2 识曲搜索 / 207

4.15.3 视频搜索 / 208

4.16 小结 / 209

第5章　广告策略

5.1 引入 / 211

5.1.1 广告基础入门 / 212

5.1.2 互联网广告概述 / 217

5.1.3 国内广告引擎简史 / 222

5.2 广告系统概述 / 224

5.2.1 广告平台简介 / 224

5.2.2 广告系统整体流程 / 229

5.2.3 常见效果评估指标 / 230

5.3 广告策略产品经理画像 / 233

5.3.1 广告策略产品经理 / 233

5.3.2 广告策略产品细分 / 234

5.4 广告投放策略 / 236

5.4.1 搜索竞价广告 / 236

5.4.2 推荐竞价广告 / 243

5.4.3 智能通投 / 246

5.4.4 合约广告 / 247

5.5 广告流量策略 / 248

5.5.1 流量接入 / 249

5.5.2 流量分发 / 250

5.5.3 流量联动 / 254

5.6 广告竞价机制 / 255

5.6.1 传统竞价拍卖机制 / 255

5.6.2 广告竞价机制应用 / 256

5.7 广告出价策略 / 261

5.7.1 基本知识 / 262

5.7.2 手动出价 / 264

5.7.3 智能出价 / 264

5.8 广告归因策略 / 274

5.8.1 整体介绍 / 274

5.8.2 多触点归因 / 276

5.8.3 跟单设置 / 277

5.9 广告创意策略 / 278

5.9.1 创意设置 / 279

5.9.2 图片生成 / 282

5.9.3 文案生成 / 285

5.9.4 创意优选 / 288

5.10 广告用户体验策略 / 290

5.11 广告审核策略 / 291

5.12 广告数据管理平台 / 291

5.13 广告诊断工具 / 294

5.14 小结 / 296

第6章　工业界前沿技术应用

6.1 强化学习 / 298

6.1.1 案例引入 / 298

6.1.2 强化学习概述 / 299

6.1.3 基于价值的强化学习 / 301

6.1.4 实际应用案例 / 304

6.2 联邦学习 / 306

6.2.1 联邦学习概述 / 306

6.2.2 横向联邦学习 / 307

6.2.3 纵向联邦学习 / 309

6.2.4 联邦迁移学习 / 312

6.2.5 实际应用案例 / 312

6.3 隐私计算 / 313

6.3.1 案例引入 / 313

6.3.2 隐私计算概述 / 314

6.4 边缘计算 / 317

6.4.1 案例引入 / 317

6.4.2 云计算概述 / 317

6.4.3 边缘计算概述 / 318

6.4.4 实际应用案例 / 319

6.5 小结 / 320
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