推荐算法可以做到千人千面,但是千人千面的流量利用效率一定是优于人工分发吗?

直观的感觉是," 推给用户 ta 可能喜欢的 ",一定比 " 推给用户大家都喜欢的 " 点击转化更高,但事实的确如此吗?

刘彦彬 winshy QQ 音乐 高级产品经理 7 天前 18:52

在绝大多数情况下,个性化推荐的效率都比传统的编辑推荐高很多,一般会高出 20%-30%。

但在个别 case 上,比如前段时间林肯公园主唱去世,QQ 音乐的编辑推了林肯公园的一些歌单,在这类热门事件上,热门话题的传播度和点击率都会较高。

冷门或个性化的推荐通常会比较准确,比如你经常听 ACG,如果有天我给你推了鬼畜,可能并不是每个听 ACG 的用户都能接受。而如果推了其他流派音乐的经典曲目,通常点击率等效果都会比较好。

因此个性化推荐本身是用户喜欢的,但在热门事件时推荐对应的音乐也会取得好的结果。

追问:除了爆点事件的 case(比如刚提到的林肯公园),推荐算法在点击转化上,会因为推荐应用场景的不同而效果不同嘛?

同一个商品在不同的场景下,点击率肯定是有差别的。

比如在商品详情页下,用户对该商品的目的很强,所以应该推这个商品相似的其他商品。但在用户主页上,用户可能需要看到符合 ta 偏好的一系列商品。这样,同一个商品出现在这两个场景下,效果就会很不同。我们自己的实验也证明了这一点。

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