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商品工業屬性畫像是電商產品經理在進行商品管理、推薦、搜索、廣告等業務時的重要依據。通過對商品的工業屬性（如品類、品牌、規格、功能、風格等）的準確識別和標注，可以提高商品的展示效果、匹配度、轉化率和用戶滿意度。然而，傳統的商品工業屬性畫像方法存在著人工成本高、效率低、準確率低、覆蓋率低等問題。本文將介紹人工智能大模型在商品工業屬性畫像中的作用、應用方法和應用案例，以及如何利用人工智能大模型來優化電商產品經理的工作流程和業績。

商品工業屬性畫像是指對商品的工業屬性（如品類、品牌、規格、功能、風格等）的識別和標注，從而形成商品的特征描述和分類。商品工業屬性畫像是電商產品經理在進行商品管理、推薦、搜索、廣告等業務時的重要依據。通過對商品的工業屬性的準確識別和標注，可以提高商品的展示效果、匹配度、轉化率和用戶滿意度。

人工智能大模型是指具有超大規模的參數和數據的人工智能模型，如GPT-3、BERT、XLNet等。這些模型通過在海量的文本、圖像、音頻、視頻等數據上進行預訓練，可以學習到豐富的語義、視覺、語音、邏輯等知識，從而實現多種人工智能任務，如自然語言理解、自然語言生成、計算機視覺、語音識別、知識圖譜等。人工智能大模型在商品工業屬性畫像中的作用主要體現在以下幾個方面：

1）提高商品工業屬性的識別和標注的準確率和覆蓋率

人工智能大模型可以利用其強大的語義和視覺能力，對商品的標題、描述、圖片、視頻等信息進行綜合分析，從而準確地識別和標注出商品的工業屬性，如品類、品牌、規格、功能、風格等。例如，對于一個商品的標題“Apple iPhone 12 Pro Max 256GB 金色”，人工智能大模型可以識別出其品類是手機，品牌是蘋果，規格是256GB，顏色是金色，型號是iPhone 12 Pro Max等。

對于一個商品的圖片，人工智能大模型可以識別出其形狀、大小、材質、細節、風格等。

相比于傳統的基于規則或小規模模型的方法，人工智能大模型可以更好地處理商品信息的多樣性、復雜性、歧義性和噪聲性，從而提高商品工業屬性的識別和標注的準確率和覆蓋率。

下圖是一個示意圖，展示了人工智能大模型對商品的標題和圖片進行工業屬性識別和標注的過程和結果：

2）降低商品工業屬性的識別和標注的人工成本和時間

人工智能大模型可以實現商品工業屬性的自動化識別和標注，從而減少人工的參與和干預，降低人工的成本和時間。例如，對于一個有數百萬商品的電商平臺，如果要完全依賴人工來進行商品工業屬性的識別和標注，那么需要花費大量的人力、物力和財力，而且還可能出現人為的錯誤、遺漏、不一致等問題。

而如果使用人工智能大模型來進行商品工業屬性的識別和標注，那么只需要少量的人工來進行監督和校驗，就可以大大提高商品工業屬性的識別和標注的效率和規模，從而降低人工的負擔和壓力。

3）增強商品工業屬性的動態更新和擴展能力

人工智能大模型可以利用其強大的自然語言生成和計算機視覺能力，對商品工業屬性進行動態更新和擴展，從而適應商品信息的變化和用戶需求的變化。

例如，對于一個商品的描述“這是一款高性能的筆記本電腦，擁有強大的處理器、內存和硬盤，適合各種辦公、娛樂和游戲場景”，人工智能大模型可以根據商品的實際情況，自動生成更加具體和詳細的描述，如“這是一款高性能的筆記本電腦，搭載了英特爾酷睿i7-11800H八核處理器，16GB DDR4內存和512GB SSD硬盤，擁有15.6英寸的全高清IPS屏幕，支持雷電4接口和Wi-Fi 6無線網絡，適合各種辦公、娛樂和游戲場景，如視頻剪輯、網頁瀏覽、在線會議、音樂播放、3D建模、電競游戲等”。

對于一個商品的圖片，人工智能大模型可以根據用戶的喜好和需求，自動生成更加符合用戶口味和場景的圖片，如將商品的顏色、樣式、背景等進行調整和變換。

相比于傳統的基于靜態的詞典或模板的方法，人工智能大模型可以更好地捕捉商品信息的新穎性、時效性和個性化，從而增強商品工業屬性的動態更新和擴展能力。

下圖是一個示意圖，展示了人工智能大模型對商品的描述和圖片進行動態更新和擴展的過程和結果：

一、應用方法

人工智能大模型在商品工業屬性畫像中的應用方法，可以分為以下幾個步驟：

1. 數據收集和預處理

這一步驟的目的是收集和預處理商品的標題、描述、圖片、視頻等信息，以便于人工智能大模型的輸入和輸出。數據收集可以通過爬蟲、API、數據庫等方式進行，從各個電商平臺、社交媒體、專業網站等渠道獲取商品信息。

數據預處理可以包括去除噪聲、分詞、標準化、編碼等操作，將商品信息轉換為適合人工智能大模型處理的格式，如文本、圖像、音頻、視頻等。

例如，對于商品標題，可以去除一些無關的符號、空格、停用詞等，然后進行分詞，將標題切分為有意義的詞語，再進行編碼，將詞語轉換為數值向量，以便于人工智能大模型進行計算。

對于商品圖片，可以去除一些低質量、重復、無關的圖片，然后進行標準化，將圖片的大小、色彩、格式等統一為一致的標準，再進行編碼，將圖片的像素值轉換為數值矩陣，以便于人工智能大模型進行計算。

2. 模型選擇和訓練

這一步驟的目的是選擇和訓練合適的人工智能大模型，以實現商品工業屬性的識別和標注。

模型選擇可以根據商品工業屬性的類型和特點，選擇適合的自然語言理解、自然語言生成、計算機視覺等模型，如GPT-3、BERT、XLNet、ResNet等。這些模型都是在海量的通用數據上進行預訓練的，具有強大的通用知識和能力，可以在不同的任務和領域上進行微調，實現高效的遷移學習。

例如，對于商品標題的屬性識別，可以選擇BERT模型，它是一個基于自注意力機制的雙向編碼器，可以從左到右和從右到左同時學習商品標題的語義信息，然后在商品標題的數據集上進行微調，訓練一個分類器，將商品標題中的每個詞語分配到對應的屬性類別，如品牌、型號、規格等。

對于商品圖片的屬性識別，可以選擇ResNet模型，它是一個基于殘差連接的深度卷積神經網絡，可以有效地解決深層網絡的梯度消失和過擬合問題，然后在商品圖片的數據集上進行微調，訓練一個分類器，將商品圖片中的每個區域分配到對應的屬性類別，如顏色、材質、功能等。

3. 模型部署和應用

這一步驟的目的是部署和應用訓練好的人工智能大模型，以完成商品工業屬性的識別和標注。

模型部署可以通過云服務、容器、API等方式進行，將訓練好的人工智能大模型部署到服務器或者邊緣設備上，提供穩定、高效、安全的模型服務。

模型應用可以通過Web、App、小程序等方式進行，將商品信息作為輸入，調用模型服務，獲取商品工業屬性的輸出，然后以文本、圖表、標簽等形式展示給用戶，也可以作為后續的商品管理、推薦、搜索、廣告等業務的輸入和依據。

例如，對于商品標題的屬性識別，可以通過Web或者App的方式，讓用戶輸入或者掃描商品標題，然后調用BERT模型服務，獲取商品標題中的每個詞語的屬性類別，然后以文本或者標簽的形式展示給用戶，如“蘋果（品牌）iPhone（型號）12（規格）Pro（規格）Max（規格）256G（規格）銀色（顏色）5G（功能）智能手機（品類）”。

對于商品圖片的屬性識別，可以通過App或者小程序的方式，讓用戶拍攝或者上傳商品圖片，然后調用ResNet模型服務，獲取商品圖片中的每個區域的屬性類別，然后以圖表或者標簽的形式展示給用戶，如“這是一件紅色（顏色）的毛衣（品類），有圓領（領型）、長袖（袖長）、純色（圖案）、寬松（版型）等特點（風格）”。

二、應用案例

人工智能大模型在商品工業屬性畫像中的應用案例有很多，以下是一些典型的例子：

阿里巴巴的商品工業屬性畫像系統

阿里巴巴是中國最大的電商平臺之一，其商品工業屬性畫像系統是基于人工智能大模型的，可以對商品的品類、品牌、規格、功能、風格等工業屬性進行自動化識別和標注，從而提高商品的展示效果、匹配度、轉化率和用戶滿意度。

阿里巴巴的商品工業屬性畫像系統采用了多模態的人工智能大模型，可以同時處理商品的文本和圖像信息，從而提高商品工業屬性的識別和標注的準確率和覆蓋率。

阿里巴巴的商品工業屬性畫像系統還可以利用其自然語言生成和計算機視覺能力，對商品工業屬性進行動態更新和擴展，從而適應商品信息的變化和用戶需求的變化。

京東的商品工業屬性畫像系統

京東是中國最大的電商平臺之一，其商品工業屬性畫像系統也是基于人工智能大模型的，可以對商品的品類、品牌、規格、功能、風格等工業屬性進行自動化識別和標注，從而提高商品的展示效果、匹配度、轉化率和用戶滿意度。

京東的商品工業屬性畫像系統采用了多任務的人工智能大模型，可以同時處理商品的多個工業屬性，從而提高商品工業屬性的識別和標注的效率和規模。

京東的商品工業屬性畫像系統還可以利用其知識圖譜和自然語言理解能力，對商品工業屬性進行關聯和推理，從而增強商品工業屬性的完整性和一致性。

亞馬遜的商品工業屬性畫像系統

亞馬遜是全球最大的電商平臺之一，其商品工業屬性畫像系統也是基于人工智能大模型的，可以對商品的品類、品牌、規格、功能、風格等工業屬性進行自動化識別和標注，從而提高商品的展示效果、匹配度、轉化率和用戶滿意度。

亞馬遜的商品工業屬性畫像系統采用了多語言的人工智能大模型，可以同時處理商品的不同語言信息，從而提高商品工業屬性的識別和標注的通用性和跨域性。

亞馬遜的商品工業屬性畫像系統還可以利用其自然語言生成和計算機視覺能力，對商品工業屬性進行優化和美化，從而提高商品工業屬性的吸引力和競爭力。

三、如何利用AI大模型優化電商產品經理的工作流程和業績

電商產品經理是指負責電商平臺上的商品管理、推薦、搜索、廣告等業務的人員，他們需要通過對商品的工業屬性進行分析、標注、展示等操作，來提升商品的質量、效果、匹配度、轉化率等指標，從而提高電商平臺的用戶體驗、用戶滿意度、用戶忠誠度等指標，最終實現電商平臺的收入和利潤的增長。

人工智能大模型在商品工業屬性畫像中的應用，不僅可以提高商品的質量和效果，也可以優化電商產品經理的工作流程和業績。以下是一些具體的建議：

利用人工智能大模型進行商品工業屬性的智能審核和管理

電商產品經理可以利用人工智能大模型對商品的工業屬性進行智能審核和管理，從而提高商品的合規性和質量。例如，可以利用人工智能大模型對商品的工業屬性進行自動檢測和糾正，從而避免商品的錯誤、缺失、重復、沖突等問題。這樣可以節省人工審核的時間和成本，提高審核的準確性和效率，降低審核的風險和誤差，保證商品的質量和信譽。也可以利用人工智能大模型對商品的工業屬性進行自動分類和分組，從而方便商品的查詢和篩選。這樣可以提高商品的組織和管理的效率和效果，增加商品的多樣性和豐富性，滿足用戶的個性化和多元化的需求。

利用人工智能大模型進行商品工業屬性的智能推薦和搜索

電商產品經理可以利用人工智能大模型對商品的工業屬性進行智能推薦和搜索，從而提高商品的匹配度和轉化率。例如，可以利用人工智能大模型對商品的工業屬性進行自動匹配和排序，從而根據用戶的偏好和需求，推薦最合適的商品。這樣可以提高商品的推薦的精準性和個性化，增加用戶的滿意度和信任度，提高用戶的留存率和復購率。也可以利用人工智能大模型對商品的工業屬性進行自動理解和生成，從而根據用戶的自然語言或圖像輸入，搜索最相關的商品。這樣可以提高商品的搜索的智能化和靈活性，增加用戶的便捷度和體驗度，提高用戶的活躍度和轉化率。

利用人工智能大模型進行商品工業屬性的智能廣告和營銷

電商產品經理可以利用人工智能大模型對商品的工業屬性進行智能廣告和營銷，從而提高商品的吸引力和競爭力。例如，可以利用人工智能大模型對商品的工業屬性進行自動優化和美化，從而提高商品的展示效果和品牌形象。這樣可以提高商品的廣告的美觀度和創意度，增加用戶的注意度和興趣度，提高用戶的點擊率和購買率。也可以利用人工智能大模型對商品的工業屬性進行自動分析和預測，從而根據市場的動態和趨勢，制定最優的廣告和營銷策略。這樣可以提高商品的廣告的智慧度和策略度，增加用戶的認知度和忠誠度，提高用戶的轉介率和終端率。

四、總結

本文介紹了人工智能大模型在商品工業屬性畫像中的作用、應用方法和應用案例，以及如何利用人工智能大模型來優化電商產品經理的工作流程和業績。本文還推薦了一個專欄《用AI驅動數字化營銷業績增長》，該專欄由產品經理獨孤蝦（全網同號）創作，旨在分享如何在電商、廣告營銷和用戶增長等數字化營銷業務上應用人工智能大模型來優化業務的最新知識和實踐經驗。希望本文對你有所幫助和啟發，如果你有任何的問題或建議，歡迎在下方留言，我會盡快回復你。謝謝你的閱讀和支持。