文章标题: 如何利用AI大模型打造外部信息召回神器？

简介:

在数字化营销的业务场景中,召回模型是一种重要的工具,它可以根据用户的行为和属性,从海量的候选物品中筛选出最有可能感兴趣的物品,从而提高转化率和用户满意度。本文将介绍如何应用人工智能大模型,来实现基于外部信息的召回模型,包括基于营销漏斗的召回模型和基于情景的召回模型,以及它们的原理和应用场景。

如何利用AI大模型打造外部信息召回神器？

在数字化营销的业务场景中,召回模型是一种重要的工具,它可以根据用户的行为和属性,从海量的候选物品中筛选出最有可能感兴趣的物品,从而提高转化率和用户满意度。然而,传统的召回模型往往只能利用内部信息,而忽略了外部信息,如用户在其他平台或渠道上的行为和属性,以及其他来源的信息,如社交媒体、新闻、天气、节日等。这些外部信息可能对用户的兴趣和需求有很大的影响,如果能够有效地利用它们,就可以提升召回模型的效果和覆盖度,从而实现更精准的个性化推荐。

本文将介绍如何应用人工智能大模型,即具有强大的自然语言理解和生成能力的深度学习模型,来实现基于外部信息的召回模型。我们将分别介绍基于营销漏斗的召回模型和基于情景的召回模型,以及它们的原理和应用场景。我们还将给出一些实例和示意图,以帮助你更好地理解和运用这些模型。

基于营销漏斗的召回模型

营销漏斗是一种描述用户从认知到转化的过程的模型,它通常分为四个阶段:认知、兴趣、欲望和行动(AIDA)。基于营销漏斗的召回模型,就是根据用户所处的营销漏斗的不同阶段,为用户召回不同类型的物品,从而实现更有效的个性化推荐。

首先,我们需要收集和整合用户的内部信息和外部信息,包括用户在平台上的行为和属性,以及用户在其他平台或渠道上的行为和属性,以及其他来源的信息,如社交媒体、新闻、天气、节日等。

其次,我们需要利用人工智能大模型,如GPT-3等,来对用户的内部信息和外部信息进行编码,即将自然语言的信息转化为数值向量,从而能够捕捉到信息的语义和逻辑。

第三,我们需要利用人工智能大模型,来对物品的信息进行编码,即将物品的名称、描述、标签、评价等信息,也用自然语言的形式表示,然后转化为数值向量,从而能够捕捉到物品的特征和属性。

第四,我们需要利用人工智能大模型,来对用户和物品的向量进行匹配,即计算用户和物品之间的相似度或相关度,从而能够评估用户对物品的兴趣程度。

第五,我们需要根据用户所处的营销漏斗的不同阶段,为用户召回不同类型的物品,即根据用户和物品的匹配度,以及物品的特征和属性,从海量的候选物品中,筛选出最适合用户的物品,从而实现更有效的个性化推荐。

基于情景的召回模型

除了基于营销漏斗的召回模型,我们还可以利用人工智能大模型,来实现基于情景的召回模型,即根据用户所处的不同的情景,为用户召回不同类型的物品,从而实现更有效的个性化推荐。

首先,我们需要收集和整合用户的内部信息和外部信息,包括用户在平台上的行为和属性,以及用户在其他平台或渠道上的行为和属性,以及其他来源的信息,如社交媒体、新闻、天气、节日等。

其次,我们需要利用人工智能大模型,来对用户的内部信息和外部信息进行编码,即将自然语言的信息转化为数值向量,从而能够捕捉到信息的语义和逻辑。

第三,我们需要利用人工智能大模型,来对用户的向量进行分类,即将用户的向量映射到不同的情景类别,从而能够识别用户所处的情景。

第四,我们需要利用人工智能大模型,来对物品的信息进行编码,即将物品的名称、描述、标签、评价等信息,也用自然语言的形式表示,然后转化为数值向量,从而能够捕捉到物品的特征和属性。

第五,我们需要利用人工智能大模型,来对物品的向量进行分类,即将物品的向量映射到不同的情景类别,从而能够判断物品所属的情景。

第六,我们需要根据用户所处的情景,为用户召回不同类型的物品,即根据用户的情景类别,以及物品的情景类别,从海量的候选物品中,筛选出最适合用户的物品,从而实现更有效的个性化推荐。

通过以上的方法,我们就可以利用人工智能大模型,来实现基于外部信息的召回模型,从而实现更精准的个性化推荐。如果你想了解更多相关内容,可以关注我们的公众号"产品经理独孤虾",在我们的专栏《用AI驱动数字化营销业绩增长》中,你可以找到更多的案例和实践指南。