召回模型是數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的核心環(huán)節(jié)，它決定了用戶能否看到與自己相關(guān)的內(nèi)容，從而影響用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。

傳統(tǒng)的召回模型通?；谟脩舻男袨閿?shù)據(jù)和內(nèi)容的特征數(shù)據(jù)，通過一些簡單的規(guī)則或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來計(jì)算用戶和內(nèi)容的匹配度，然后按照一定的排序規(guī)則，向用戶推薦最匹配的內(nèi)容。

然而，這種方法存在一些局限性，比如數(shù)據(jù)稀疏、內(nèi)容冷啟動、用戶興趣變化等，導(dǎo)致召回效果不理想。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是近年來出現(xiàn)的一些人工智能大模型，如GPT-3、BERT、DALL-E等，為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規(guī)模的參數(shù)和數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它們能夠在多個領(lǐng)域和任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的性能，甚至超越人類的水平。

人工智能大模型的優(yōu)勢在于它們能夠從海量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到豐富的知識和語義，從而實(shí)現(xiàn)對用戶和內(nèi)容的深度理解，進(jìn)而提高召回的精度和效率。

本文將從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹如何應(yīng)用人工智能大模型實(shí)現(xiàn)基于綜合分析的召回模型，主要包括基于用戶興趣的召回模型和基于語義理解的召回模型，以及它們在電商、廣告營銷和用戶增長等數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景和效果。

旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營人員了解人工智能大模型的潛力和價(jià)值，以及如何利用它們來優(yōu)化數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)的召回效果。

一、基于用戶興趣的召回模型

用戶興趣是指用戶對某些內(nèi)容或主題的偏好程度，它是影響用戶行為和決策的重要因素。

用戶興趣的分析和挖掘，是數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的常見需求，比如為用戶推薦感興趣的商品、廣告、文章、視頻等。

傳統(tǒng)的基于用戶興趣的召回模型，通常采用協(xié)同過濾、矩陣分解、主題模型等方法，來從用戶的行為數(shù)據(jù)中提取用戶的興趣特征，然后根據(jù)用戶的興趣特征和內(nèi)容的特征，計(jì)算用戶和內(nèi)容的相似度，從而實(shí)現(xiàn)召回。

然而，這種方法存在一些問題，比如：

• 數(shù)據(jù)稀疏：當(dāng)用戶或內(nèi)容的數(shù)量很大時，用戶的行為數(shù)據(jù)往往是稀疏的，即用戶只對少數(shù)的內(nèi)容有過行為，這導(dǎo)致了用戶的興趣特征不完整，無法覆蓋用戶的多樣性和個性化需求。
• 內(nèi)容冷啟動：當(dāng)有新的內(nèi)容出現(xiàn)時，由于缺乏用戶的行為數(shù)據(jù)，無法有效地計(jì)算內(nèi)容的特征，從而無法將新內(nèi)容推薦給可能感興趣的用戶。
• 用戶興趣變化：用戶的興趣并不是固定不變的，而是隨著時間、場景、情緒等因素的變化而變化的，如果只依賴于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，無法及時捕捉用戶的興趣變化，從而降低召回的準(zhǔn)確性和實(shí)時性。

為了解決這些問題，我們可以借助人工智能大模型，來實(shí)現(xiàn)基于用戶興趣的召回模型。

人工智能大模型能夠從海量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到用戶的興趣分布和內(nèi)容的語義表示，從而實(shí)現(xiàn)對用戶和內(nèi)容的深度理解，進(jìn)而提高召回的精度和效率。

具體來說，我們可以采用以下的步驟：

第一步，利用人工智能大模型，如GPT-3，來生成用戶的興趣標(biāo)簽

GPT-3是一個基于自回歸的語言模型，它能夠根據(jù)給定的文本，生成任意的后續(xù)文本，從而實(shí)現(xiàn)多種自然語言處理的任務(wù)，如文本生成、文本摘要、文本分類等。

我們可以利用GPT-3的文本分類功能，來根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，生成用戶的興趣標(biāo)簽。

例如，如果用戶的行為數(shù)據(jù)包括瀏覽了一些關(guān)于旅游、美食、攝影的內(nèi)容，那么我們可以輸入以下的文本給GPT-3：

• 用戶的行為數(shù)據(jù)：瀏覽了一些關(guān)于旅游、美食、攝影的內(nèi)容
• 用戶的興趣標(biāo)簽： GPT-3會根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，生成以下的文本：
• 用戶的興趣標(biāo)簽：旅游、美食、攝影

這樣，我們就得到了用戶的興趣標(biāo)簽，它們可以反映用戶的興趣分布和偏好。

我們可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景，選擇不同的興趣標(biāo)簽的類別和數(shù)量，比如可以選擇一些通用的興趣標(biāo)簽，如體育、音樂、電影等，也可以選擇一些細(xì)分的興趣標(biāo)簽，如足球、搖滾、科幻等。我們也可以根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)的時間窗口，來生成不同的興趣標(biāo)簽，比如可以選擇近期的行為數(shù)據(jù)，來生成當(dāng)前的興趣標(biāo)簽，也可以選擇長期的行為數(shù)據(jù)，來生成穩(wěn)定的興趣標(biāo)簽。這樣，我們就可以捕捉用戶的興趣變化，從而提高召回的實(shí)時性。

第二步，利用人工智能大模型，如BERT，來提取內(nèi)容的語義表示

BERT是一個基于自編碼的語言模型，它能夠根據(jù)給定的文本，生成文本的語義表示，從而實(shí)現(xiàn)多種自然語言理解的任務(wù)，如文本相似度、文本分類、命名實(shí)體識別等。我們可以利用BERT的文本相似度功能，來根據(jù)內(nèi)容的文本，提取內(nèi)容的語義表示。

例如，如果內(nèi)容是一篇關(guān)于旅游的文章，那么我們可以輸入以下的文本給BERT：

文章標(biāo)題：北京的冬日魅力 文章內(nèi)容：北京是一座有著悠久歷史和文化的城市，每個季節(jié)都有不同的風(fēng)情和魅力。冬天的北京，尤其值得一游，不僅可以欣賞到雪景、冰雕、燈會等美麗的景觀，還可以品嘗到各種美味的食物，感受到濃濃的年味。本文將為你介紹北京冬日的幾個必去的景點(diǎn)，以及一些旅游的小貼士，希望你能在北京度過一個難忘的冬日之旅。

文章的語義表示： BERT會根據(jù)文章的標(biāo)題和內(nèi)容，生成以下的文本：

文章的語義表示：[0.23, -0.12, 0.45, …, -0.34] 這是一個由BERT生成的高維的向量，它可以反映文章的語義信息，比如主題、風(fēng)格、情感等。我們可以利用這個向量，來計(jì)算文章和其他內(nèi)容的語義相似度，從而實(shí)現(xiàn)召回。

我們可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景，選擇不同的內(nèi)容的文本，比如可以選擇內(nèi)容的標(biāo)題、摘要、正文等，也可以選擇內(nèi)容的標(biāo)簽、關(guān)鍵詞、評論等。我們也可以根據(jù)內(nèi)容的類型，選擇不同的人工智能大模型，比如可以選擇BERT、XLNet、RoBERTa等，來提取文本內(nèi)容的語義表示，也可以選擇DALL-E、CLIP、BigGAN等，來提取圖像內(nèi)容的語義表示。這樣，我們就可以覆蓋不同類型和形式的內(nèi)容，從而提高召回的覆蓋率和多樣性。

第三步，利用人工智能大模型，如GPT-3，來匹配用戶的興趣標(biāo)簽和內(nèi)容的語義表示

GPT-3不僅可以生成文本，還可以處理文本，比如根據(jù)給定的文本，生成一些相關(guān)的文本，或者根據(jù)給定的文本，選擇一些合適的文本。我們可以利用GPT-3的文本選擇功能，來根據(jù)用戶的興趣標(biāo)簽和內(nèi)容的語義表示，匹配最相關(guān)的內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)召回。

例如，如果用戶的興趣標(biāo)簽是旅游、美食、攝影，那么我們可以輸入以下的文本給GPT-3：

用戶的興趣標(biāo)簽：旅游、美食、攝影

內(nèi)容的語義表示：[0.23, -0.12, 0.45, …, -0.34], [0.15, 0.32, -0.27, …, 0.41], [0.07, -0.19, 0.36, …, -0.29], … 內(nèi)容的標(biāo)題：北京的冬日魅力，上海的夜生活，廣州的美食之旅，…

最相關(guān)的內(nèi)容： GPT-3會根據(jù)用戶的興趣標(biāo)簽和內(nèi)容的語義表示，生成以下的文本：

最相關(guān)的內(nèi)容：北京的冬日魅力，廣州的美食之旅 這是GPT-3根據(jù)用戶的興趣標(biāo)簽和內(nèi)容的語義表示，選擇出的最相關(guān)的內(nèi)容的標(biāo)題，它們可以作為召回的結(jié)果，向用戶推薦。

我們可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景，選擇不同的匹配的標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)量，比如可以選擇最相關(guān)的內(nèi)容，也可以選擇最新的內(nèi)容，最熱門的內(nèi)容等，也可以選擇一定數(shù)量的內(nèi)容，比如前十個，前二十個等。這樣，我們就可以實(shí)現(xiàn)基于用戶興趣的召回模型，從而提高召回的精度和效率。

二、基于語義理解的召回模型

語義理解是指對文本或圖像等內(nèi)容的含義和邏輯的理解，它是自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺的核心任務(wù)之一。

語義理解的分析和應(yīng)用，是數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的常見需求，比如為用戶推薦與查詢語句相關(guān)的內(nèi)容、為用戶提供智能問答服務(wù)、為用戶生成個性化的內(nèi)容等。

傳統(tǒng)的基于語義理解的召回模型，通常采用一些基于規(guī)則或統(tǒng)計(jì)的方法，來從內(nèi)容中提取一些關(guān)鍵詞或?qū)嶓w，然后根據(jù)用戶的查詢語句，匹配相關(guān)的內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)召回。

然而，這種方法存在一些問題，比如：

• 語義歧義：當(dāng)用戶的查詢語句或內(nèi)容中含有多義詞或模糊詞時，無法準(zhǔn)確地理解用戶的意圖或內(nèi)容的含義，從而導(dǎo)致召回的結(jié)果不準(zhǔn)確或不相關(guān)。例如，當(dāng)用戶輸入“蘋果”時，可能是指水果，也可能是指公司，如果只根據(jù)關(guān)鍵詞匹配，無法區(qū)分用戶的真實(shí)需求，從而召回了一些不相關(guān)的內(nèi)容。
• 語義缺失：當(dāng)用戶的查詢語句或內(nèi)容中缺少一些關(guān)鍵的信息時，無法完整地理解用戶的意圖或內(nèi)容的含義，從而導(dǎo)致召回的結(jié)果不完整或不全面。例如，當(dāng)用戶輸入“最好的手機(jī)”時，可能是指最好的手機(jī)品牌，也可能是指最好的手機(jī)型號，也可能是指最好的手機(jī)功能，如果只根據(jù)關(guān)鍵詞匹配，無法補(bǔ)全用戶的需求，從而召回了一些不全面的內(nèi)容。
• 語義復(fù)雜：當(dāng)用戶的查詢語句或內(nèi)容中含有一些復(fù)雜的語法或邏輯時，無法有效地理解用戶的意圖或內(nèi)容的含義，從而導(dǎo)致召回的結(jié)果不準(zhǔn)確或不相關(guān)。例如，當(dāng)用戶輸入“比iPhone 12更好的手機(jī)”時，可能是指比iPhone 12更好的手機(jī)品牌，也可能是指比iPhone 12更好的手機(jī)型號，也可能是指比iPhone 12更好的手機(jī)功能，如果只根據(jù)關(guān)鍵詞匹配，無法解析用戶的需求，從而召回了一些不準(zhǔn)確的內(nèi)容。

為了解決這些問題，我們可以借助人工智能大模型，來實(shí)現(xiàn)基于語義理解的召回模型。人工智能大模型能夠從海量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到語言的語法和邏輯，從而實(shí)現(xiàn)對用戶的查詢語句和內(nèi)容的深度理解，進(jìn)而提高召回的精度和效率。具體來說，我們可以采用以下的步驟：

第一步，利用人工智能大模型，如GPT-3，來生成用戶的查詢語句的語義表示

GPT-3不僅可以生成文本，還可以處理文本，比如根據(jù)給定的文本，生成一些相關(guān)的文本，或者根據(jù)給定的文本，選擇一些合適的文本。我們可以利用GPT-3的文本生成功能，來根據(jù)用戶的查詢語句，生成用戶的查詢語句的語義表示。例如，如果用戶的查詢語句是“蘋果”，那么我們可以輸入以下的文本給GPT-3：

用戶的查詢語句：蘋果

用戶的查詢語句的語義表示： GPT-3會根據(jù)用戶的查詢語句，生成以下的文本：

用戶的查詢語句的語義表示：[水果，公司，品牌，手機(jī)，電腦，…] 這是一個由GPT-3生成的列表，它可以反映用戶的查詢語句的語義信息，比如用戶可能想要查詢的內(nèi)容的類別和屬性等。

我們可以利用這個列表，來匹配相關(guān)的內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)召回。

我們可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景，選擇不同的查詢語句的語義表示的類別和數(shù)量，比如可以選擇一些通用的語義表示，如水果、公司等，也可以選擇一些細(xì)分的語義表示，如品牌、手機(jī)等。

我們也可以根據(jù)用戶的查詢語句的復(fù)雜度，選擇不同的人工智能大模型，比如可以選擇GPT-3、T5、GPT-Neo等，來生成查詢語句的語義表示。這樣，我們就可以解決語義歧義、語義缺失、語義復(fù)雜等問題，從而提高召回的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

第二步，利用人工智能大模型，如BERT，來提取內(nèi)容的語義表示

這一步與基于用戶興趣的召回模型中的第二步相同，不再贅述。

第三步，利用人工智能大模型，如GPT-3，來匹配用戶的查詢語句的語義表示和內(nèi)容的語義表示。

這一步與基于用戶興趣的召回模型中的第三步相同，不再贅述。

三、人工智能大模型在數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景和效果

通過上述的介紹，我們可以看到，人工智能大模型可以幫助我們實(shí)現(xiàn)基于綜合分析的召回模型，從而提高數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)的召回效果。

那么，人工智能大模型在數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中有哪些具體的應(yīng)用場景和效果呢？

下面，我們將舉一些例子，來說明人工智能大模型在電商、廣告營銷和用戶增長等數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景和效果。

1. 電商

電商是數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的重要領(lǐng)域，它涉及到商品的展示、推薦、搜索、評價(jià)等多個環(huán)節(jié)，其中，召回模型是影響用戶購買行為的關(guān)鍵因素。

利用人工智能大模型，可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更全面、更多樣的商品召回，從而提高用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。

例如，當(dāng)用戶在某個電商平臺上搜索“蘋果手機(jī)”，我們可以利用基于語義理解的召回模型，來根據(jù)用戶的查詢語句的語義表示，匹配相關(guān)的商品的語義表示，從而召回最相關(guān)的商品，如iPhone 12、iPhone 11、iPhone SE等，同時，我們也可以召回一些與用戶查詢語句相關(guān)的商品，如蘋果手機(jī)殼、蘋果手機(jī)充電器、蘋果手機(jī)耳機(jī)等，從而提供更全面的商品信息，增加用戶的選擇空間。

另外，我們也可以利用基于用戶興趣的召回模型，來根據(jù)用戶的興趣標(biāo)簽，匹配相關(guān)的商品的語義表示，從而召回最感興趣的商品，如用戶喜歡攝影，我們可以召回一些拍照效果好的商品，如iPhone 12 Pro、iPhone 12 Pro Max等，從而提供更個性化的商品推薦，增加用戶的購買意愿。

2. 廣告營銷

廣告營銷是數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的重要領(lǐng)域，它涉及到廣告的投放、展示、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化等多個環(huán)節(jié)；其中，召回模型是影響用戶點(diǎn)擊行為的關(guān)鍵因素。利用人工智能大模型，可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更高效、更創(chuàng)新的廣告召回，從而提高用戶的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率。

例如，當(dāng)用戶在某個社交媒體平臺上瀏覽內(nèi)容時，我們可以利用基于用戶興趣的召回模型，來根據(jù)用戶的興趣標(biāo)簽，匹配相關(guān)的廣告的語義表示，從而召回最感興趣的廣告，如用戶喜歡旅游，我們可以召回一些旅游相關(guān)的廣告，如旅游攻略、旅游優(yōu)惠、旅游產(chǎn)品等，從而提高用戶的點(diǎn)擊意愿。

另外，我們也可以利用基于語義理解的召回模型，來根據(jù)用戶的查詢語句或內(nèi)容，匹配相關(guān)的廣告的語義表示，從而召回最相關(guān)的廣告，如用戶搜索“蘋果手機(jī)”，我們可以召回一些蘋果手機(jī)相關(guān)的廣告，如蘋果手機(jī)的新品發(fā)布、蘋果手機(jī)的優(yōu)惠活動、蘋果手機(jī)的評測文章等，從而提高用戶的點(diǎn)擊率。

此外，我們還可以利用人工智能大模型，如GPT-3，來生成一些創(chuàng)意的廣告文案或廣告圖像，從而提高廣告的吸引力和創(chuàng)新性。

3. 用戶增長

用戶增長是數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的重要領(lǐng)域，它涉及到用戶的獲取、留存、活躍、轉(zhuǎn)化等多個環(huán)節(jié)，其中，召回模型是影響用戶留存和活躍的關(guān)鍵因素。利用人工智能大模型，可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更多樣、更有趣的內(nèi)容召回，從而提高用戶的留存率和活躍度。

例如，當(dāng)用戶在某個內(nèi)容平臺上閱讀文章時，我們可以利用基于用戶興趣的召回模型，來根據(jù)用戶的興趣標(biāo)簽，匹配相關(guān)的文章的語義表示，從而召回最感興趣的文章，如用戶喜歡美食，我們可以召回一些美食相關(guān)的文章，如美食攻略、美食故事、美食評測等，從而提高用戶的閱讀興趣。

另外，我們也可以利用基于語義理解的召回模型，來根據(jù)用戶的查詢語句或內(nèi)容，匹配相關(guān)的文章的語義表示，從而召回最相關(guān)的文章，如用戶搜索“蘋果手機(jī)”，我們可以召回一些蘋果手機(jī)相關(guān)的文章，如蘋果手機(jī)的新聞、蘋果手機(jī)的技巧、蘋果手機(jī)的對比等，從而提高用戶的閱讀滿意度。

此外，我們還可以利用人工智能大模型，如GPT-3，來生成一些有趣的內(nèi)容，如文章的摘要、文章的評論、文章的延伸等，從而提高內(nèi)容的豐富性和趣味性。