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AI的本質(zhì)，就是解決復(fù)雜場(chǎng)景的效率問(wèn)題。

分享嘉賓：京東產(chǎn)品總監(jiān)@朱文偉

本文為1月7日人人都是產(chǎn)品經(jīng)理與騰訊大學(xué)聯(lián)合主辦的2017中國(guó)產(chǎn)品經(jīng)理大會(huì)·上海站嘉賓分享內(nèi)容整理總結(jié)，由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作伙伴@筆記俠 整理，部分內(nèi)容有修改：

今天我會(huì)結(jié)合AI和營(yíng)銷(xiāo)上的想法以及落地實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)，分享我們的一些思考。

一、數(shù)據(jù)是AI的根本

數(shù)據(jù)很重要。我們稱現(xiàn)在是人工智能的第三次浪潮。有兩個(gè)決定因素比較能論證這件事情是可以成功的：

第一是計(jì)算力。舉例來(lái)看：英偉達(dá)最近兩年的股票價(jià)格增長(zhǎng)是600%，從一家市值一百多億美金的公司，到現(xiàn)在已經(jīng)突破了一千兩百億，這是一個(gè)巨大的飛躍，得益于人工智能的興起。

第二是數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)在經(jīng)歷了這十幾二十年之后，已經(jīng)把用戶的習(xí)慣和數(shù)據(jù)慢慢從線下引到線上?，F(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代整體收集數(shù)據(jù)和清洗數(shù)據(jù)成本比以往要低得多，我們可以看一下數(shù)據(jù)的重要性。

這里涉及到兩部分，第一部分是數(shù)據(jù)的收集，第二部分是數(shù)據(jù)清洗。

1. 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集的來(lái)源：

京東擁有我認(rèn)為幾乎是互聯(lián)網(wǎng)上最完整、最精準(zhǔn)、最高、最長(zhǎng)完整鏈條的數(shù)據(jù)。

第一方面，京東商城一年有大幾千億的銷(xiāo)售額，十幾萬(wàn)的商家，10億以上的商品每天沉淀在平臺(tái)上，有大量的數(shù)據(jù)可以為整體的后續(xù)營(yíng)銷(xiāo)和人工智能建設(shè)服務(wù)。

第二方面，我不知道大家有沒(méi)有用過(guò)京東白條？實(shí)際上像京東白條，包括理財(cái)產(chǎn)品，對(duì)用戶來(lái)講是有非常高價(jià)值的數(shù)據(jù)。

第三方面，是物流。今年4月份，京東宣布整個(gè)物流子集團(tuán)成立，意味著京東物流從一個(gè)供給自身商城業(yè)務(wù)，擴(kuò)展到社會(huì)化物流。我們現(xiàn)在也開(kāi)始給大量的品牌方服務(wù)，可能這個(gè)商家在天貓開(kāi)店，但它是用京東的倉(cāng)庫(kù)，用京東的整個(gè)物流體系。各個(gè)地區(qū)行業(yè)的數(shù)據(jù)獲取可以更高，當(dāng)然數(shù)據(jù)是永遠(yuǎn)沒(méi)有止境的。

第四方面，東哥（劉強(qiáng)東在開(kāi)年大會(huì)上）也提了無(wú)界零售。我們現(xiàn)有八家京X計(jì)劃，包括騰訊，今日頭條，都是行業(yè)里最大的媒體和流量端。通過(guò)整個(gè)的數(shù)據(jù)清洗，讓我們的數(shù)據(jù)更完整。

數(shù)據(jù)收集的原則

互聯(lián)網(wǎng)真正地采集了大量的數(shù)據(jù)，這是人工智能的第一戰(zhàn)場(chǎng)。在數(shù)據(jù)整個(gè)收集過(guò)程里有幾個(gè)點(diǎn)，是我想強(qiáng)調(diào)的：

第一個(gè)，數(shù)據(jù)并非越多越好

如果有些數(shù)據(jù)是無(wú)效的，也不用刻意地生產(chǎn)很多畫(huà)像。

第二個(gè)，沒(méi)有應(yīng)用場(chǎng)景的畫(huà)像沒(méi)有任何價(jià)值

舉個(gè)例子，比如你喜歡吃核桃，你又打王者榮耀，你覺(jué)得王者榮耀知道你喜歡吃核桃這件事情有任何價(jià)值嗎？他可能給你出個(gè)核桃的裝備嗎？聽(tīng)上去好像沒(méi)有什么商業(yè)意義。

第三個(gè)，大部分畫(huà)像都是一種概率

大部分?jǐn)?shù)據(jù)，包括用戶畫(huà)像，你可以認(rèn)為它是一種概率。比如，在我們家大部分電商的消費(fèi)都是我來(lái)完成的，也會(huì)幫我老婆買(mǎi)一些女性用品，由于我其他行為也不多，可能我就會(huì)被定義為一個(gè)女性用戶。但實(shí)際上我在其他方面的行為并不是一個(gè)女性用戶，所以它會(huì)存在偏差。

第四個(gè)，不要過(guò)度關(guān)心用戶避免用戶焦慮

這個(gè)在互聯(lián)網(wǎng)早期比較多，總讓用戶填一些個(gè)人信息問(wèn)卷；其實(shí)很少有人會(huì)認(rèn)真地去填，所以盡量不要去打攪用戶。

再舉個(gè)例子，比如說(shuō)杜蕾斯很火，我可能算出來(lái)了，你兩周肯定會(huì)買(mǎi)一次。那到點(diǎn)了，我就在APP首頁(yè)全部推送杜蕾斯，被別人看見(jiàn)，你是會(huì)覺(jué)得隱私被侵犯的，所以盡量地避免過(guò)度去關(guān)心。

2. 數(shù)據(jù)清洗

有了完整數(shù)據(jù)之后，還是要落地到商品的數(shù)據(jù)、內(nèi)容的數(shù)據(jù)、店鋪品牌的數(shù)據(jù)，以及最重要的用戶畫(huà)像上。

我們?cè)谟幸惶讟?biāo)準(zhǔn)的體系收集用戶整體鏈路之后，基于畫(huà)像的過(guò)濾和清洗形成了幾個(gè)維度：

第一，人口屬性

比如你是哪里人？ 現(xiàn)在我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上都要實(shí)名認(rèn)證，通過(guò)你的身份證號(hào)可以得到你的性別、出生地，這些信息都是比較完整的（但我們絕對(duì)是保密的，我自己也都查不到每個(gè)用戶的信息）。當(dāng)然有很多數(shù)據(jù)是來(lái)自于金融，得益于我們的這些強(qiáng)關(guān)聯(lián)。

第二，用戶的屬性偏好

你在京東的很多行為，我們會(huì)定義你的品類(lèi)偏好，品牌偏好，包括商品的偏好，更細(xì)分的會(huì)在品類(lèi)上。

以購(gòu)買(mǎi)力舉例，你是買(mǎi)一千塊錢(qián)的手機(jī)，還是買(mǎi)一萬(wàn)塊錢(qián)的手機(jī)，這里會(huì)存在一個(gè)價(jià)格歧視的問(wèn)題；但這個(gè)價(jià)格不是說(shuō)一千塊錢(qián)的手機(jī)賣(mài)給你是一千，賣(mài)給他是一千五。而是說(shuō)由于品牌的影響，兩個(gè)商品的差異非常小；但由于我覺(jué)得你的溢價(jià)能力是比較強(qiáng)的，那可能就會(huì)把更貴的商品推給你。

第三，垂直標(biāo)簽

舉個(gè)例子，母嬰人群。很多人知道備孕的時(shí)候要吃葉酸，一旦你在京東買(mǎi)葉酸了，我就知道你可能離懷孕不久了。我們基于這個(gè)用戶的行為，可以推算出她在整個(gè)母嬰過(guò)程里面的狀態(tài)：是在懷孕周期，還是baby剛出生。從懷孕到兩歲的過(guò)程，我們都定義為母嬰人群。我可以在你的周期里給你推一段奶粉、二段奶粉、三段奶粉，這是一個(gè)非常強(qiáng)的應(yīng)用場(chǎng)景。

第四，外部標(biāo)簽

我們會(huì)有很多外部廣告投放，可以獲取到外部的一些用戶的標(biāo)簽，這是電商所不具備的。

二、AI的本質(zhì)是：解決復(fù)雜場(chǎng)景的效率問(wèn)題

AI可以結(jié)合營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，做很多在營(yíng)銷(xiāo)上的實(shí)際應(yīng)用。

在實(shí)際應(yīng)用中我們定義，AI是解決復(fù)雜場(chǎng)景的效率問(wèn)題。社會(huì)主義是提高生產(chǎn)力的很好的法寶，我覺(jué)得AI也是。

AI不僅僅是一個(gè)用戶產(chǎn)品，其實(shí)對(duì)內(nèi)部提升運(yùn)營(yíng)效率也特別有幫助。

舉一個(gè)不是那么復(fù)雜的場(chǎng)景：

案例：京東秒殺

1. 資源分配管理成本

我們?cè)?016年年初才開(kāi)始推秒殺的智能化，最早期是這樣做的：每天有十幾個(gè)秒殺場(chǎng)次，每個(gè)場(chǎng)次有50個(gè)商品，每個(gè)事業(yè)部不同的GMV目標(biāo)，之前是靠運(yùn)營(yíng)同事把這些坑位一個(gè)個(gè)分給事業(yè)部，現(xiàn)在通過(guò)AI來(lái)處理：第一個(gè)資源位和第五十個(gè)資源位產(chǎn)生的價(jià)值是完全不同的，如果是最后一個(gè)和第一個(gè)來(lái)比，可能GMV貢獻(xiàn)度只有10%。這會(huì)導(dǎo)致資源管理的成本非常高，因?yàn)橐_到每一個(gè)資源位來(lái)看它的效率。

2.?資源撬動(dòng)、激勵(lì)

從前端運(yùn)營(yíng)的角度，必然想把更好的商品放到更好的位置。

比如，三只松鼠本來(lái)賣(mài)五折，基于歷史銷(xiāo)售來(lái)看，五折其實(shí)不是一個(gè)很有競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格，我希望賣(mài)到三折。

現(xiàn)在是很難去要求的，因?yàn)槟憬o他的資源曝光已經(jīng)非常固化了。放在第十個(gè)坑位就是那么多曝光，只是三折的轉(zhuǎn)化率稍微高一點(diǎn)。

如果通過(guò)AI技術(shù)決定商家商品的坑位，商家能夠通過(guò)加強(qiáng)折扣力度提升排序，那么就能夠激勵(lì)商家給出更有競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格。

3. 復(fù)雜場(chǎng)景下的用戶行為差異

這個(gè)例子是跟用戶相關(guān)性更高的，特別典型。

現(xiàn)在是冬天，大部分同學(xué)從深圳來(lái)，他可能要帶很多衣服，因?yàn)樯钲诂F(xiàn)在氣候不是很寒冷；但是在北京，大家可能都穿著波司登（某羽絨服品牌）。所以不同區(qū)域，用戶其實(shí)有很大的差異，但不僅在于區(qū)域，可能在很多行為上會(huì)存在很大的差別。

基于單一頻道，我們有很多通用的模型，并且基于同一個(gè)頻道做了一些差異化建設(shè)。

第一個(gè)，考慮資源撬動(dòng)的問(wèn)題。不僅考慮打幾折，還要考慮這個(gè)折扣和歷史最低價(jià)、歷史銷(xiāo)售的對(duì)比；不僅考慮它自身的銷(xiāo)售怎么樣，還會(huì)考慮它在品類(lèi)里排行如何。針對(duì)秒殺這種強(qiáng)促銷(xiāo)的頻道，我們會(huì)更多地考慮它的銷(xiāo)售庫(kù)存——一件賣(mài)一百塊錢(qián)的商品，賣(mài)一賣(mài)一百件和賣(mài)一萬(wàn)件，對(duì)頻道的價(jià)值差異是非常大的。

第二個(gè)，看商品的實(shí)時(shí)效果。除了正常的數(shù)據(jù)以外，引入兩個(gè)基于這個(gè)頻道特性的數(shù)據(jù)：

• 預(yù)約量，我們會(huì)做24小時(shí)提前曝光?？催@個(gè)商品曝光之后，有多用戶真正關(guān)心它，愿意來(lái)?yè)尅?/li>
• 售謦率。實(shí)時(shí)跟進(jìn)銷(xiāo)售進(jìn)度，銷(xiāo)售進(jìn)度越高，會(huì)給一個(gè)權(quán)重。銷(xiāo)售很低的，從銷(xiāo)售補(bǔ)充的角度來(lái)講，也會(huì)給一些權(quán)重。

第三個(gè)，最重要的用戶的偏好。除了正常的品類(lèi)、品牌偏好之外，我們會(huì)加上品類(lèi)協(xié)同。可能這個(gè)用戶在A品類(lèi)沒(méi)有什么行為，但我們發(fā)現(xiàn)用戶在A品類(lèi)和B品類(lèi)上，是有一些銷(xiāo)售關(guān)聯(lián)度的，以及在某些品類(lèi)上可能會(huì)有復(fù)購(gòu)的問(wèn)題。比如你買(mǎi)個(gè)手機(jī)，一般人應(yīng)該不會(huì)在六個(gè)月到半年之內(nèi)再去買(mǎi)第二臺(tái)，這樣的商品我們往往會(huì)給它做降權(quán)。

基于這些模型，我們?nèi)プ稣w點(diǎn)擊率和訂單轉(zhuǎn)化的優(yōu)化，看哪些效率高，哪些效率不高?；谝粋€(gè)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，比如針對(duì)618、雙11、優(yōu)惠券等這樣強(qiáng)促銷(xiāo)的頻道，我們會(huì)給出不同的解決方案。

因?yàn)榇蟠倨陂g用戶的行為差異很大，我們會(huì)基于去年618或者去年雙11的數(shù)據(jù)，做專(zhuān)門(mén)的模型訓(xùn)練，讓用戶在這個(gè)周期里面的行為表現(xiàn)，更趨向于我們預(yù)測(cè)的現(xiàn)實(shí)結(jié)果。

可能有人覺(jué)得秒殺或者像淘寶、聚劃算、淘搶購(gòu)，它的促銷(xiāo)信息太強(qiáng)了，好像AI在里面也起不了什么效果，但從我們實(shí)際結(jié)果上來(lái)看，整體提升率能到30%。秒殺在雙11周期里面，11月1號(hào)我們的銷(xiāo)售額突破了一百億。通過(guò)AI這個(gè)模型的優(yōu)化，提升30%是一個(gè)非常大的量級(jí)。

哪些場(chǎng)景可以借助AI解決？

第一個(gè)，從運(yùn)營(yíng)端來(lái)看，人的數(shù)量永遠(yuǎn)是有限的。秒殺頻道有接近100號(hào)員工，這是一個(gè)非常大的量級(jí)。 京東內(nèi)部的活動(dòng)，每天線上有5000個(gè)，如果一個(gè)人負(fù)責(zé)一個(gè)活動(dòng)，也要需要5000個(gè)人，這個(gè)規(guī)模是不能再去擴(kuò)充的。

第二個(gè)，在京東這樣平臺(tái)（包括阿里），很多資源和流量都是按品類(lèi)來(lái)管理的，每個(gè)品類(lèi)都有銷(xiāo)售KPI，當(dāng)它做活動(dòng)的時(shí)候，比如生鮮做活動(dòng)，是不太可能賣(mài)家電的。

結(jié)合這樣兩個(gè)場(chǎng)景，我們?nèi)タ从袥](méi)有辦法提供一種更場(chǎng)景化的鏈路，來(lái)完成AI賦能。

案例：準(zhǔn)備婚禮

在操辦婚禮的時(shí)候，有很多事情要做：要買(mǎi)家電，要裝修房子，要買(mǎi)喜糖，都是一些跨品類(lèi)的長(zhǎng)鏈路的行為。那么，有沒(méi)有辦法把很多場(chǎng)景通過(guò)一個(gè)機(jī)器挖掘出來(lái)，再通過(guò)自動(dòng)化的方式有效組織，以非常簡(jiǎn)化的結(jié)構(gòu)推薦給用戶？

在這個(gè)過(guò)程里，有一些問(wèn)題是必須要解決的。

第一個(gè)問(wèn)題，場(chǎng)景怎么來(lái)？很多場(chǎng)景很細(xì)分，而且?guī)缀鹾苌儆幸粋€(gè)運(yùn)營(yíng)懂全局。

第二個(gè)問(wèn)題，內(nèi)容怎么來(lái)？場(chǎng)景里面有很多商品，有很多內(nèi)容，總要有一個(gè)地方來(lái)確定這個(gè)規(guī)則去選品。

第三個(gè)問(wèn)題，頭圖怎么來(lái)？頁(yè)面里會(huì)有個(gè)頭圖，它是一個(gè)氛圍圖。怎么生成？ 以及整體頁(yè)面結(jié)構(gòu)，頁(yè)面樣式怎么確定？

考慮到這個(gè)場(chǎng)景確實(shí)非常大，我們最后的結(jié)論是讓機(jī)器來(lái)完成所有的事情。

如果場(chǎng)景數(shù)量是一個(gè)非?？煽氐牧考?jí)，比如說(shuō)50個(gè)，可能有幾個(gè)運(yùn)營(yíng)同事就可以搞定了；但當(dāng)整個(gè)數(shù)量達(dá)到5000甚至更大的時(shí)候，人的力量是非常有限的，不可能為了這個(gè)頻道去招一千個(gè)人，從公司整體效率上來(lái)講也是不可行的。

同時(shí)所有的場(chǎng)景都在動(dòng)態(tài)變化。舉個(gè)例子，比如叮咚音箱，包括小雅音箱，它也是一個(gè)場(chǎng)景，但這個(gè)場(chǎng)景可能在最近兩年才起來(lái)，明年可能有另外的場(chǎng)景方向，這是需要一個(gè)動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程的，我們希望整體過(guò)程都是可以機(jī)器化生產(chǎn)的。

第一個(gè)：場(chǎng)景怎么來(lái)？

我們把這件事情真正地交給機(jī)器。我們清洗了大量底層的數(shù)據(jù)，把所有的商品、內(nèi)容、店鋪、商家、達(dá)人標(biāo)簽化。然后去看所有用戶的行為：搜索行為、訪問(wèn)行為以及去扒全網(wǎng)的，比如百度上熱搜，今天發(fā)生了什么變化，以及去看不同的人群?？倳?huì)有那么一群人，他的行為是領(lǐng)先的，我們稱他為達(dá)人。他可能先穿著這件衣服，由于他穿著這件衣服就引領(lǐng)時(shí)尚了。這些人在京東的行為是怎么樣的，我們希望可以把它聚類(lèi)出來(lái)，形成一個(gè)場(chǎng)景挖掘。

我們挖了至少上千的頻道、場(chǎng)景出來(lái)。

但是頻道、場(chǎng)景挖出來(lái)之后，至少要輸出到前端給用戶，純粹的后臺(tái)數(shù)據(jù)是無(wú)法完成這個(gè)事情的。所以我們又設(shè)計(jì)了一個(gè)機(jī)制叫場(chǎng)景生成器——機(jī)器挖掘結(jié)果出來(lái)之后，提交給人，這個(gè)人負(fù)責(zé)總結(jié)頻道的名字和副標(biāo)題。

我們知道，百度、京東、阿里可能都在做AI寫(xiě)作，我們?cè)趦?nèi)容生產(chǎn)上也做過(guò)很多這樣的嘗試，發(fā)現(xiàn)效果確實(shí)不太好。它寫(xiě)出來(lái)的東西（特別是這種短標(biāo)題），往往是人無(wú)法理解的，或者它可能是一個(gè)純粹的品類(lèi)詞，場(chǎng)景感非常弱；所以現(xiàn)在我們這部分是人在做的。確定名字之后，內(nèi)容質(zhì)量是人可以理解的場(chǎng)景下，我們會(huì)調(diào)用整個(gè)的場(chǎng)景頻道服務(wù)。

場(chǎng)景生成器的作用

第一，判斷品類(lèi)特征，找到適應(yīng)它結(jié)構(gòu)。比如我買(mǎi)快消品，你買(mǎi)可樂(lè)，幾乎沒(méi)有人會(huì)去看商品詳情頁(yè)，大部分人是在列表加購(gòu)，但是你去看3C商品，買(mǎi)手機(jī)的時(shí)候不太可能搜iPhone直接加購(gòu)，這個(gè)決策成本是不太可能在這么短的鏈路里完成的，我們基于這種不同場(chǎng)景會(huì)生成不同的頁(yè)面結(jié)構(gòu)。

第二，抓去場(chǎng)景下內(nèi)容自動(dòng)生成頭圖。京東內(nèi)容生態(tài)已經(jīng)生產(chǎn)了大量的內(nèi)容，在這里面，我們抓取合適這個(gè)場(chǎng)景的圖片，結(jié)合標(biāo)題生成頭圖。

第三，基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法召回排序。基于前面挖掘的結(jié)果，通過(guò)一系列召回策略，生成一個(gè)頻道，并且把它投到線上。

案例：怕熱星人

我們頻道4月份剛剛上線，在6月底的時(shí)候發(fā)現(xiàn)一個(gè)特別有意思的特征：運(yùn)動(dòng)飲料、家電（主要是空調(diào)、冰箱）這些商品的銷(xiāo)量，有非常一致性的提升，結(jié)合機(jī)器的推薦生成了這個(gè)頻道。

最好的時(shí)候，7月份和8月份這個(gè)單一頻道，占整體頻道銷(xiāo)售額的20%到30%。

案例：東家小院

這是一個(gè)名字特別有京東特征的頻道，東家小院是我們第一次通過(guò)整個(gè)大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像智能的方法，去嘗試一個(gè)“準(zhǔn)無(wú)人”運(yùn)營(yíng)的頻道。這個(gè)“準(zhǔn)”就是因?yàn)榍懊嫖覀內(nèi)斯?lái)定標(biāo)題，隨著技術(shù)進(jìn)步，理論上可以讓它變成一個(gè)完全無(wú)人運(yùn)營(yíng)的頻道，大家可以在京東APP的首頁(yè)入口非?？可系奈恢谜业剿?/p>

我們從500個(gè)頻道池里面選了6個(gè)露出在首頁(yè)，所有的入口都是基于用戶行為的個(gè)性化的，而且這個(gè)個(gè)性化是非常實(shí)時(shí)的，基本上你點(diǎn)了之后再刷一下就變了。同時(shí)，我們也做了整體到內(nèi)頁(yè)的入口圖的聯(lián)動(dòng)，內(nèi)頁(yè)也會(huì)基于所有用戶的行為做相關(guān)聯(lián)推薦，以及商品和內(nèi)容的個(gè)性化召回——這是我們第一次嘗試的一個(gè)完整的AI鏈路。

這是整體上線之后的一些數(shù)據(jù)表現(xiàn)：藍(lán)色是UV（Unique Visitor，網(wǎng)站獨(dú)立訪客），黃色線是GMV（Gross Merchandise Volume，成交總額）。

可以看到：從4月份開(kāi)始到12月份，GMV的增長(zhǎng)比UV還要大。

在這個(gè)過(guò)程里，我們做了非常多的模型優(yōu)化，并且最早的頻道從一百增長(zhǎng)到現(xiàn)在五百多，整體的效率在雙11周期達(dá)到了最高峰。

其實(shí)UV在12月份還在增長(zhǎng)，但為什么11月份對(duì)應(yīng)的GMV是高點(diǎn)？因?yàn)樵?1月份京東的用戶購(gòu)物熱情上漲，看到東西就買(mǎi)，導(dǎo)致我們頻道整體的銷(xiāo)售也出現(xiàn)峰值的情況（幽默）。這個(gè)UV數(shù)據(jù)現(xiàn)在差不多是幾百萬(wàn)的量級(jí)。

三、AI是持續(xù)學(xué)習(xí)的過(guò)程

AI不是一蹴而就的。

從前面的增長(zhǎng)數(shù)據(jù)來(lái)看：

第一，需要經(jīng)過(guò)大流量的驗(yàn)證

AI除了數(shù)據(jù)以外，就是計(jì)算。通過(guò)流量的驗(yàn)證，可以收集到大量的用戶行為數(shù)據(jù)。

這個(gè)和Alpha Go是不太一樣的：Alpha Go的規(guī)則相對(duì)簡(jiǎn)單，只要告訴它怎么下是合法的，怎么樣算贏就可以了。10月份DeepMind團(tuán)隊(duì)宣布了Alpha Zero通過(guò)40天的自我學(xué)習(xí)，沒(méi)有接受其他任何在網(wǎng)絡(luò)上收集的棋譜數(shù)據(jù)，就打敗了原來(lái)的Alpha Go。給它數(shù)量只有兩個(gè)：第一個(gè)，下棋的規(guī)則。第二個(gè)，怎么算贏？讓它不斷地自己和自己下。

我所說(shuō)的很多人都無(wú)法想象的一些策略，但是在電商的領(lǐng)域，或者大家面對(duì)很多To C用戶的時(shí)候，用戶的數(shù)據(jù)才是價(jià)值，這是需要強(qiáng)輸入的。

第二，基于用戶體驗(yàn)

還是舉前面的例子，幾乎不太會(huì)有用戶希望自己被推薦出來(lái)杜蕾斯：當(dāng)別人看見(jiàn)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)你跟我用的是一個(gè)牌子——很尷尬是不是？

有些場(chǎng)景機(jī)器是不了解的，但是人了解，這個(gè)體驗(yàn)需要人來(lái)設(shè)定規(guī)則去做控制。

第三，業(yè)務(wù)的平衡

大家都知道京東的強(qiáng)項(xiàng)是3C，是家電。如果任由機(jī)器去做，導(dǎo)致的結(jié)果可能是你看到的永遠(yuǎn)都是3C，都是家電——因?yàn)閺腉MV產(chǎn)出來(lái)講，這樣的品類(lèi)效率是最高的。

比如，買(mǎi)一臺(tái)iPhoneX，現(xiàn)在是一萬(wàn)塊錢(qián)，但買(mǎi)生鮮的客單價(jià)可能就是一百多，這是無(wú)法相比的。所以在這里面我們要考慮更多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，包括品類(lèi)的均衡。

在用戶看到的時(shí)候，不僅是體驗(yàn)，也是業(yè)務(wù)因素，要給他更豐富的品類(lèi)；以及當(dāng)一些品類(lèi)新出來(lái)的時(shí)候，比如京東的7 FRESH剛開(kāi)張，像這樣的新品類(lèi)，如果不靠一些戰(zhàn)略扶持，冷啟動(dòng)是非常難的。因?yàn)闆](méi)有任何的用戶偏好，用戶沒(méi)有任何的行為，更談不上品類(lèi)協(xié)同，這就需要一些人為的加權(quán)來(lái)做干預(yù)。

四、平臺(tái)化，賦能更多場(chǎng)景

整體上，如果我們只是做單點(diǎn)的研究去推薦，那么AI這件事情其實(shí)就失去了價(jià)值。因?yàn)檫@樣的話需要基于所有的場(chǎng)景做獨(dú)立化訓(xùn)練，實(shí)際上并不用——可以把它建成一個(gè)平臺(tái)化的能力，讓它可以應(yīng)用到更多的場(chǎng)景，我們建設(shè)的平臺(tái)叫京東營(yíng)銷(xiāo)投放平臺(tái)。

它集成了基礎(chǔ)的個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)投放、業(yè)務(wù)補(bǔ)充和自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)能力。

簡(jiǎn)單的以精準(zhǔn)投放能力為例，對(duì)于7 FRESH，在APP里，只有當(dāng)你在那家店周邊三公里它的可配送范圍內(nèi)，我們才會(huì)把入口開(kāi)放給你。

以及有很多很復(fù)雜、很繁瑣的事情，包括一些業(yè)務(wù)信息的補(bǔ)充、異常過(guò)濾、算法的分流、數(shù)據(jù)的清洗，這是一個(gè)持續(xù)優(yōu)化的過(guò)程。以及我們通過(guò)這個(gè)平臺(tái)建設(shè)，賦能到更多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

現(xiàn)在通過(guò)京東營(yíng)銷(xiāo)投放平臺(tái)覆蓋到的APP、PC的首頁(yè)、618大促活動(dòng)（包括一些三超的品牌活動(dòng)）、通天塔、優(yōu)惠券頻道等，這些場(chǎng)景可以非?？焖俚亟邮?，包括前端的埋點(diǎn)、數(shù)據(jù)清洗的整個(gè)過(guò)程。

當(dāng)然很多時(shí)候我們提供的是一些比較通用的模型和方案。當(dāng)一個(gè)大流量的業(yè)務(wù)需要做深度優(yōu)化的時(shí)候，我們也會(huì)基于這個(gè)場(chǎng)景去做完整的深度鏈路的優(yōu)化。

五、全新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)模式正在加速形成

我們?cè)谧鯝I建設(shè)去影響營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程的時(shí)候，到底發(fā)生了什么？

我用三個(gè)關(guān)鍵詞來(lái)總結(jié)：

第一個(gè)，規(guī)則化

傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)模式，是基于人對(duì)流量和資源位的管理；但是類(lèi)似于東家小院這樣的頻道，它是形成一個(gè)規(guī)則，人是不需要參與的，或者說(shuō)人在里面起到的是監(jiān)督的作用：我知道什么樣的商品能進(jìn)來(lái)，什么樣玩法的內(nèi)容可以參與。

第二個(gè)，開(kāi)放化

由于自動(dòng)化引入，人的效率大大提升，或者說(shuō)人可以釋放出來(lái)了，營(yíng)銷(xiāo)曝光的資源更多了。在原始的運(yùn)營(yíng)模式里面能參與的商家只有頭部，而現(xiàn)在京東16萬(wàn)的商家，大量商家可以參與。

在這個(gè)規(guī)模里，最多20%的商家可以在整個(gè)京東營(yíng)銷(xiāo)資源流量里去玩，剩下怎么弄？自己去做搜索。

通過(guò)規(guī)則化的實(shí)施，更多商家可以參與進(jìn)來(lái)。

第三個(gè)，個(gè)性化

前端流量效率的提升，伴隨而來(lái)的是銷(xiāo)售越來(lái)越長(zhǎng)尾。

京東從最早的標(biāo)品賣(mài)手機(jī)、賣(mài)家電這種標(biāo)準(zhǔn)化的東西開(kāi)始向生鮮、向時(shí)尚這樣的品類(lèi)去做，核心的因素就是：在大流量下用戶的需求差異化非常大，而京東自身特別是做自營(yíng)，其實(shí)做不過(guò)來(lái)。

京東自營(yíng)現(xiàn)在的SKU種類(lèi)也就一百多萬(wàn)，加上圖書(shū)可能有200到300萬(wàn)。但是用戶的需求是永無(wú)止境的，要讓這十幾億的商品真正地滿足，可能這個(gè)量還不夠；淘寶上有因?yàn)橛蠧店，量級(jí)可能會(huì)更高。

基于不同用戶個(gè)性化需求，可以讓很多細(xì)分領(lǐng)域的商家存活下來(lái)，在這個(gè)平臺(tái)更茁壯地成長(zhǎng)。

以上為嘉賓演講內(nèi)容。

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