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召回模型是數字化營銷業務中的核心環節，它決定了用戶能否看到與自己相關的內容，從而影響用戶的滿意度和轉化率。

傳統的召回模型通常基于用戶的行為數據和內容的特征數據，通過一些簡單的規則或機器學習算法，來計算用戶和內容的匹配度，然后按照一定的排序規則，向用戶推薦最匹配的內容。

然而，這種方法存在一些局限性，比如數據稀疏、內容冷啟動、用戶興趣變化等，導致召回效果不理想。

隨著人工智能技術的發展，特別是近年來出現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模的參數和數據的深度學習模型，它們能夠在多個領域和任務上表現出驚人的性能，甚至超越人類的水平。

人工智能大模型的優勢在于它們能夠從海量的數據中學習到豐富的知識和語義，從而實現對用戶和內容的深度理解，進而提高召回的精度和效率。

本文將從產品經理的視角，介紹如何應用人工智能大模型實現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字化營銷業務中的應用場景和效果。

旨在幫助產品經理和運營人員了解人工智能大模型的潛力和價值，以及如何利用它們來優化數字化營銷業務的召回效果。

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，是數字化營銷業務中的常見需求，比如為用戶推薦感興趣的商品、廣告、文章、視頻等。

傳統的基于用戶興趣的召回模型，通常采用協同過濾、矩陣分解、主題模型等方法，來從用戶的行為數據中提取用戶的興趣特征，然后根據用戶的興趣特征和內容的特征，計算用戶和內容的相似度，從而實現召回。

然而，這種方法存在一些問題，比如：

• 數據稀疏：當用戶或內容的數量很大時，用戶的行為數據往往是稀疏的，即用戶只對少數的內容有過行為，這導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。
• 內容冷啟動：當有新的內容出現時，由于缺乏用戶的行為數據，無法有效地計算內容的特征，從而無法將新內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據，無法及時捕捉用戶的興趣變化，從而降低召回的準確性和實時性。

為了解決這些問題，我們可以借助人工智能大模型，來實現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據中學習到用戶的興趣分布和內容的語義表示，從而實現對用戶和內容的深度理解，進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簽

GPT-3是一個基于自回歸的語言模型，它能夠根據給定的文本，生成任意的后續文本，從而實現多種自然語言處理的任務，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，來根據用戶的行為數據，生成用戶的興趣標簽。

例如，如果用戶的行為數據包括瀏覽了一些關于旅游、美食、攝影的內容，那么我們可以輸入以下的文本給GPT-3：

• 用戶的行為數據：瀏覽了一些關于旅游、美食、攝影的內容
• 用戶的興趣標簽： GPT-3會根據用戶的行為數據，生成以下的文本：
• 用戶的興趣標簽：旅游、美食、攝影

這樣，我們就得到了用戶的興趣標簽，它們可以反映用戶的興趣分布和偏好。

我們可以根據不同的業務場景，選擇不同的興趣標簽的類別和數量，比如可以選擇一些通用的興趣標簽，如體育、音樂、電影等，也可以選擇一些細分的興趣標簽，如足球、搖滾、科幻等。我們也可以根據用戶的行為數據的時間窗口，來生成不同的興趣標簽，比如可以選擇近期的行為數據，來生成當前的興趣標簽，也可以選擇長期的行為數據，來生成穩定的興趣標簽。這樣，我們就可以捕捉用戶的興趣變化，從而提高召回的實時性。

第二步，利用人工智能大模型，如BERT，來提取內容的語義表示

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

例如，如果內容是一篇關于旅游的文章，那么我們可以輸入以下的文本給BERT：

文章標題：北京的冬日魅力 文章內容：北京是一座有著悠久歷史和文化的城市，每個季節都有不同的風情和魅力。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，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會根據文章的標題和內容，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、風格、情感等。我們可以利用這個向量，來計算文章和其他內容的語義相似度，從而實現召回。

我們可以根據不同的業務場景，選擇不同的內容的文本，比如可以選擇內容的標題、摘要、正文等，也可以選擇內容的標簽、關鍵詞、評論等。我們也可以根據內容的類型，選擇不同的人工智能大模型，比如可以選擇BERT、XLNet、RoBERTa等，來提取文本內容的語義表示，也可以選擇DALL-E、CLIP、BigGAN等，來提取圖像內容的語義表示。這樣，我們就可以覆蓋不同類型和形式的內容，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簽和內容的語義表示

GPT-3不僅可以生成文本，還可以處理文本，比如根據給定的文本，生成一些相關的文本，或者根據給定的文本，選擇一些合適的文本。我們可以利用GPT-3的文本選擇功能，來根據用戶的興趣標簽和內容的語義表示，匹配最相關的內容，從而實現召回。

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

用戶的興趣標簽：旅游、美食、攝影

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

最相關的內容： GPT-3會根據用戶的興趣標簽和內容的語義表示，生成以下的文本：

最相關的內容：北京的冬日魅力，廣州的美食之旅 這是GPT-3根據用戶的興趣標簽和內容的語義表示，選擇出的最相關的內容的標題，它們可以作為召回的結果，向用戶推薦。

我們可以根據不同的業務場景，選擇不同的匹配的標準和數量，比如可以選擇最相關的內容，也可以選擇最新的內容，最熱門的內容等，也可以選擇一定數量的內容，比如前十個，前二十個等。這樣，我們就可以實現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容的含義和邏輯的理解，它是自然語言處理和計算機視覺的核心任務之一。

語義理解的分析和應用，是數字化營銷業務中的常見需求，比如為用戶推薦與查詢語句相關的內容、為用戶提供智能問答服務、為用戶生成個性化的內容等。

傳統的基于語義理解的召回模型，通常采用一些基于規則或統計的方法，來從內容中提取一些關鍵詞或實體，然后根據用戶的查詢語句，匹配相關的內容，從而實現召回。

然而，這種方法存在一些問題，比如：

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

為了解決這些問題，我們可以借助人工智能大模型，來實現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據中學習到語言的語法和邏輯，從而實現對用戶的查詢語句和內容的深度理解，進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，比如根據給定的文本，生成一些相關的文本，或者根據給定的文本，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，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容的類別和屬性等。

我們可以利用這個列表，來匹配相關的內容，從而實現召回。

我們可以根據不同的業務場景，選擇不同的查詢語句的語義表示的類別和數量，比如可以選擇一些通用的語義表示，如水果、公司等，也可以選擇一些細分的語義表示，如品牌、手機等。

我們也可以根據用戶的查詢語句的復雜度，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、語義復雜等問題，從而提高召回的準確性和相關性。

第二步，利用人工智能大模型，如BERT，來提取內容的語義表示

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字化營銷業務中的應用場景和效果

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現基于綜合分析的召回模型，從而提高數字化營銷業務的召回效果。

那么，人工智能大模型在數字化營銷業務中有哪些具體的應用場景和效果呢？

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字化營銷業務中的應用場景和效果。

1. 電商

電商是數字化營銷業務中的重要領域，它涉及到商品的展示、推薦、搜索、評價等多個環節，其中，召回模型是影響用戶購買行為的關鍵因素。

利用人工智能大模型，可以實現更精準、更全面、更多樣的商品召回，從而提高用戶的滿意度和轉化率。

例如，當用戶在某個電商平臺上搜索“蘋果手機”，我們可以利用基于語義理解的召回模型，來根據用戶的查詢語句的語義表示，匹配相關的商品的語義表示，從而召回最相關的商品，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的商品，如蘋果手機殼、蘋果手機充電器、蘋果手機耳機等，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，來根據用戶的興趣標簽，匹配相關的商品的語義表示，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

廣告營銷是數字化營銷業務中的重要領域，它涉及到廣告的投放、展示、點擊、轉化等多個環節；其中，召回模型是影響用戶點擊行為的關鍵因素。利用人工智能大模型，可以實現更精準、更高效、更創新的廣告召回，從而提高用戶的點擊率和轉化率。

例如，當用戶在某個社交媒體平臺上瀏覽內容時，我們可以利用基于用戶興趣的召回模型，來根據用戶的興趣標簽，匹配相關的廣告的語義表示，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的廣告，如旅游攻略、旅游優惠、旅游產品等，從而提高用戶的點擊意愿。

另外，我們也可以利用基于語義理解的召回模型，來根據用戶的查詢語句或內容，匹配相關的廣告的語義表示，從而召回最相關的廣告，如用戶搜索“蘋果手機”，我們可以召回一些蘋果手機相關的廣告，如蘋果手機的新品發布、蘋果手機的優惠活動、蘋果手機的評測文章等，從而提高用戶的點擊率。

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

3. 用戶增長

用戶增長是數字化營銷業務中的重要領域，它涉及到用戶的獲取、留存、活躍、轉化等多個環節，其中，召回模型是影響用戶留存和活躍的關鍵因素。利用人工智能大模型，可以實現更精準、更多樣、更有趣的內容召回，從而提高用戶的留存率和活躍度。

例如，當用戶在某個內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，來根據用戶的興趣標簽，匹配相關的文章的語義表示，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，來根據用戶的查詢語句或內容，匹配相關的文章的語義表示，從而召回最相關的文章，如用戶搜索“蘋果手機”，我們可以召回一些蘋果手機相關的文章，如蘋果手機的新聞、蘋果手機的技巧、蘋果手機的對比等，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容，如文章的摘要、文章的評論、文章的延伸等，從而提高內容的豐富性和趣味性。