击破独立站运营痛点 “智能推荐”如何帮跨境电商提效？(2)

智能推荐算法如何工作

人均GMV、次日留存率等关键指标显著提升，几乎出现在了火山引擎各个跨境电商企业客户当中。相同成本甚至更低成本下，它是如何保证更好的效果呢？ 张书玮指出，从架构上可以看出，火山引擎提供了从数据的“进”到推荐结果的“出”，这样一个端到端的解决方案： “首先是数据接入，用户数据、物品数据、行为数据等。到了‘特征’模块，就是从数据变为特征样本的过程，包括用户侧的特征 （如年龄、性别、位置等） 、商品侧的特征 （商品的分类、品牌、价格等） 、背景的特征 （如用户在什么时间、什么位置、用什么设备访问了你的网站） ，进入模型里做模型的训练。模型开发完后即可发布到线上做推荐的在线服务，包括召回策略、排序策略、业务规划等。最后是‘AB试验’，看不同算法的效果差异。”他解释道。 好的推荐算法可以让客户快速找到自己喜欢的商品，提升转化和复购，这直接影响了客户的业务健康度。具体来看，火山引擎智能推荐算法可从以下几个方面帮助独立站实现运营提效： 1 数据诊断与校验。基于多年to B算法服务经验，火山引擎沉淀了丰富的数据校验模板，覆盖数据量趋势、字段分布、拼接率、归因率等校验项，可帮助客户及时发现线上数据问题。 2 冷启动。商品冷启动方面，提供新品流量池 （即通过引入用户行为偏好的一些特征，按照算法为新商家的商品分配流量） ，保证新品基础曝光，提升商品冷启动通过率，并及时监控新品质量波动；用户冷启动方面，则依靠模型泛化能力、更实时的模型更新能力，快速响应用户的主动行为，捕捉用户偏好。 3 黑、白盒+多行业模板。对于新建独立站的商家而言，推荐算法是从0搭建成本很高的产品，火山引擎智能推荐平台内置大量行业模板，运营人员能轻松上手，一键配置即可直接拿到推荐的候选结果，同时也支持算法人员基于平台进行模型迭代。 4 丰富的人工运营策略。火山引擎智能推荐平台内置丰富的人工运营策略，可以对分发的内容和商品进行随心配置，例如，为了增加某款运营扶持商品的曝光量，可以设置强插。 基于现在的项目经验，张书玮总结了火山引擎智能推荐平台适用于跨境电商企业的三个条件： 第一，独立站。商家独立建站，有Web、APP、H5等业务承载形式，支持对不同用户展现不同的商品或内容。 第二，流量与候选。DAU在1万以上，商品候选过百或者内容候选过千，非爆品逻辑，非单一类目 （如独立站仅提供美瞳这一款产品，用户通常的选购路径是进入列表页，按照规则排序或进行颜色等条件筛选，需求相对明确，无个性化空间） 。 第三，具备行为埋点。可采集用户进站后的点击、加购、订单等事件。 不过，张书玮指出，跨境电商客户满足以上三个条件的话，火山引擎智能推荐算法大概率可以帮助业务实现增长，但这个条件并不适用所有业务形态，也需要结合商家业务场景做综合分析判断。 03