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算法能理解人类的品位么?
2022-12-07 14:46:18

国庆期间的一次出游,让我对推荐策略领域的一个问题产生好奇,苦苦思索却不得解之后,只能求助于一位资深&优秀的推荐策略产品经理(他还特意为此开通了公众号沉淀这些内容?),于是就有了今天这篇问答

哦,那个让我好奇的问题是——推荐算法,到底能不能理解我们人类的品味?!

古牧君:

马丁我跟你讲,我国庆去武夷山玩儿,差点就被小红书的推荐策略摆了一道!我去之前特意搜索并收藏了一些看起来不错的游记,但到了当地之后,你猜怎么着,幸亏我没去!

 

马丁:

咋了?我没空跟你说相声,快说快说

 

古牧君:

嘿,就是有一个景点本来我计划最后一天去,但前两天在当地打车的好几个司机,听说我打算去那个什么小红书网红小众景点之后,都纷纷劝我不要去。人家原话是:

“这个景点啊,其实没有武夷山主景区的那个天游峰好看,差挺大的。主要就是因为不在景区里面,免费,所以好多穷游的人去打卡然后各种找角度拍,没想到就网红了?我们当地人是肯定不会去那里的”

我一边庆幸,一边职业病犯了,我就想:小红书推荐给我的那些笔记,真的互动数据都挺好的,说明真的是很多人喜欢看的,而且评论也没看到有翻车的迹象,但我真的就是不喜欢这种网红穷游小众打卡景点。是不是推荐算法没有办法很好的理解我的口味,或者说是品味

马丁:

这跟品味有啥关系?我感觉就是内容标签没有打细致啊?或者推荐还缺乏数据,对你不了解给你推了[穷游]这种标签的内容罢了~别动不动就扯什么品味啦

 

古牧君:

不是,你听我说。可能这个例子不够好,确实能用[免费]或者[穷游]这种标签把这类内容过滤掉、不再推给我就好了。但图书呢?比如我喜欢看历史,喜欢明朝历史,但更多人喜闻乐见的可能就是《明朝那些事儿》,但我看了不喜欢,我更喜欢《南明史》这种调调的。它们从内容标签来看,很难再区分细化了吧?我觉得针对同类的内容,总会有些信息是难以被标签化的,这些就是人的口味、品味了

 

马丁:

好吧,虽然你从第一个case切换了第二个case,而且两个case都有漏洞,但我依然理解你的意思了。我先武断的给你一个回答,然后再说说为啥哈~

算法其实能理解人的品味,但在你说的这种涉及商业价值的toC场景,犯不上、没必要~

 

古牧君:

嚯~那你得给我好好掰扯掰扯了,从原理到应用,正好也让我这个曾经的半吊子推荐策略产品经理精进一下

 

算法能理解人类的品位么?我对资深推荐策略产品经理的灵魂拷问~

马丁:

行,咱们从跟你问题相关的基础知识开始,温故知新。先说召回,再说排序

召回重点说这么3个:

【基于用户人群属性召回】

举个例子:你是#广东,#30岁,#男性,#月收入30000,#大学学历等等。那么我找到跟你一样标签的人群,将这个人群所喜欢的内容,挑出TOP500

不过在实践中往往会遇到一系列问题:

1. 标签识别率:并不是所有平台都具备足够多的用户画像

2. 阶级论失效:#月入80000,#博士学历,喜欢《斗破苍穹》;#月入5000,#高中学历,喜欢《瓦尔登湖》

3. 众口难调:这路召回的结果,如果基于较大人群中,那么基本都是热门流行品,推了也不会错的那种。如果向下细分,那么扰动偏差就会越来越大

算法能理解人类的品位么?我对资深推荐策略产品经理的灵魂拷问~

【基于用户行为偏好召回】

举个例子:根据你经常看的内容,给你打上相应的内容兴趣标签和权重,例如#高消费0.82,#小众0.71,#ins风0.31等等。然后根据你的内容偏好给你召回相应的内容候选集

这种方案的依赖主要在3点:

1. 依赖内容标签的细化:例如游记类,如果有更细的高消费,小众,自驾等标签,那么品味某种程度上就是这里面一些标签的集合

2. 依赖创作者生态:只有标签细化,没有相应的供应量也没用。细分出ins风,结果整个平台只有300篇ins风游记这就挺尴尬

3. 依赖内容消费生态:定了细化标签,硬推了一波内容供给,结果用户行为数量稀疏,这就是尴尬中的尴尬

算法能理解人类的品位么?我对资深推荐策略产品经理的灵魂拷问~

【物以类聚、人以群分】

举个例子:例如我喜欢《武夷山3天5夜游,带你复刻武陵捕鱼人的感受》等若干篇文章,冠希、彦祖、于彦也喜欢这些文章,那么我和“冠希、彦祖、于彦”从行为角度就是相似的,哪怕我们除了颜值以外一点相似的地方都没有。——这就是人以群分

再举个例子:冠希,彦祖,于彦,Martin等一批用户,都同时喜欢《武夷山3天5夜游》和《国内Ins风打卡速刷攻略》,那么这两篇内容就是相似的,哪怕他们一个重复的标签都没有。——这就是物以类聚

协同过滤利用的就是群体智慧,基于大量用户的行为来判定人与物品之间的匹配性,从而使得他可以超脱前述的结构要素本身,做到求其意而忘其形。这个点是最接近于你要求的识别品味的

不过这个策略也有他的瓶颈:

1. 要利用群体智慧,得先有群体数据。所以行为数据极少的情况下不好用——系统冷启动

2. 新物品刚上架,根本没人点,算来算去都和别的物品不相似,推荐不出去。但推荐不出去又更加没人点,从而陷入循环——物品冷启动

3. 你要让我人以群分,你先点一些东西,让我了解一下你啊,不然我怎么知道是彦祖和你相似还是潘长江和你相似——用户冷启动

算法能理解人类的品位么?我对资深推荐策略产品经理的灵魂拷问~

 

古牧君:

等等啊,我得捋一捋。我印象中,召回就是系统用各种策略,快速地从整个内容库/商品库中寻找我较大概率感兴趣的东西,作为候选集。你刚说的那些,应该是挑了一些跟理解品味相关性比较高的内容说的吧,不是所有哈?

 

马丁:

对,跟你说那么多太费劲~我接着说排序哈,召回已经前置准备好一个候选集了,可能数量级是1000个。可是我一个屏幕只能展示6个商品/内容,这1000个里面谁在前面谁在后面呢?这就是排序环节所决定的了。排序环节一般是通过大量数据训练出一个AI模型,然后由这个模型对候选集进行兴趣度排序

还是分成几个核心零部件来说

【特征工程】

特征可以理解为模型的输入信息,即y=ax+b中的x,也就是用户做决策时是什么状态。而y就是用户最后做了什么决策,而a和b就是所谓的模型参数,是算法根据海量x和y(样本数据)学出来的

举一个最简单的模型例子:用户购买商品的可能性(y)=3(a)*对商品类目的兴趣度(X1)+9(b)*对商品SKU的兴趣度(X2)

这样当用户来请求推荐结果的时候,发现X1:商品类目兴趣=0.72,X2:SKU兴趣=0.31,那么y:用户喜欢这个商品的概率就出来了

所以对于X,即特征的描绘就非常重要,他影响到模型的训练,也自然影响到推荐结果的准确性。而要理解品味,至少要保证以下几类决策时的信息被正确描述:

1. 我满意程度如何:最基本的满意是我点了,但这还不足够。加入完读、时长、互动、收藏、加购等更深交互深度的行为去刻画用户的满意。

2. 我是什么样的人:例如我的消费水平、我的职业身份、我的性别等等,即所谓的人口画像

3. 我的喜好是什么:我对XX类目、XX品牌、XX价格带的喜好程度如何

算法能理解人类的品位么?我对资深推荐策略产品经理的灵魂拷问~

【排序模型】

排序层面更多的策略集中在样本划分/采样,结构设计,甚至一些超参数的玄学炼丹方法中,我们常人很难理解。但一个比较合理的猜测是,更高级的深度模型,会比简单的线性模型在“洞察品味“方面做得更好。因为高级模型能够学习到更细节的信息,特别是只能意会不能言传的品味

除此以外,我们能做另一个方面是“指标牵引”,本身模型就是一个黑盒子,就像是原神的卡池一样,谁也不知道里面藏了几个琴团长。我们只能通过一些指标来约束他的成长方向

比如,我们猜测提升“洞察品味”能力后,用户的留存率会上升。那么我们就以留存率作为模型本次升级的优化目标。不过在这里我们要注意两个方面:

1. 牵引指标错误。新手常犯的错误是,只看技术指标,例如CTR。尽管事实上模型很难以留存率为学习目标,但我们仍然要以这些指标来进行观测。因为CTR涨不代表好,他可能是标题党骗用户点击进去,但实际上留存是下降的

2. AB实验效果评价。实验参数正确选择只是一个前提,更重要的是正确评估策略的效用:你的实验效果是策略本身带来的,还是大环境带来的,你的实验对局部是正收益,对全局是否仍产生额外的正收益(还是只是从隔壁类目抢来了一些流量?)

算法能理解人类的品位么?我对资深推荐策略产品经理的灵魂拷问~

 

古牧君:

(疯狂记笔记ing)哦哦好的,我温故了,现在说说重点吧,为啥你说我提的这个badcase没必要、犯不上?

 

马丁:

先说说这个没必要,从【类目价值】和【影响程度】两方面展开讲

【类目价值】

存在推荐品味偏差的问题的是哪些品类?大类目的美妆测评没问题,小类目的游记出现问题了?游记类占总体内容的比例是多少,游记类的消费诉求有多少?游记类的商业价值(比如广告收入)如何?

这一通分析下来,游记类占比小,用户频率低(一年N次),那不好意思,这个需求排不上。但是美妆类目要是发现了这个问题,那就是P0级别的问题,必须当场修复

【影响程度】

多少用户像这个case一样会感受到品味的问题,他们的占比是多少?解决不了品味问题,多大程度会带来用户的留存下跌或其他负面影响?

不好意思,这个影响程度可能暂时就是眉头一皱,甚至大多数人没有感觉。好~这个需求又排不上

 

古牧君:

行吧,没必要这个我认了,那犯不上呢?有啥区别?

 

马丁:

还是有细微差异的哈哈,犯不上指的是“能做,但大概率很难做好”。这个点从【垂类内容瓶颈】、【垂类数据瓶颈】、【用户表达陷阱】3个角度展开好了

【垂类内容瓶颈】

深入分析了一下游记类目,发现优质、高消费、小众这些标签细化后,细分类的内容供应不足。在内容不足的情况下,算法再精准也是巧妇难为无米之炊。如果需要解决,必须推动相应的内容创作激励计划,或者进行针对性UP主引入,扩大相应内容量级

需求转到内容生态团队,他们又问——推动对应类目的内容生产,价值在哪里?哈哈再次回到老路子

【垂类数据瓶颈】

这个垂类的人群是否具备一定基数?行为数据量是否充足?

事实上在通用型平台上,都会面临这个问题,即长尾兴趣类目受限用户对平台的认知,他的人群天然是狭窄的。即使具备一定基数的人群,他的互动频率天然也是低于正常值域的。当垂类兴趣数据不充分的情况下,算法自然对垂类的品味识别偏差度较高

一般来说,在垂类平台上,他的用户天生就是基于垂类聚集的,他的垂类数据也会足够充分,能够支持算法在更细致程度的用户理解和推荐

【用户表达陷阱】

就以新闻为例,我是希望给我推送的都是俄乌新闻,中美贸易这种时政大事,但是当他给我推荐特朗普宣布参与竞选,我还是忍不住点进去关心一下懂王的近况

很多时候理智和行为是两回事,间歇性踌躇满志,持续性混吃等死才是大多数用户的真实面目(我也是)

在这种情况下,再怎么叠加策略也没用,我就是真实、发至内心地关心懂王的生活啊。但是系统给我推荐的时候我还是会眉头一皱,表示拉低了我的格调

古牧君:

我感觉你不仅仅给我说了这个原理,还把推荐策略产品经理不得不面对的实际工作情况也给说了哈哈,是不是还夹杂着你的小无奈?~

 

马丁:

嗨~万物皆可推荐,习惯了就好,有些场景其实还挺有意思的,我打算以后有空也自己总结总结

 

古牧君:

哦?比如呢?

 

马丁:

比如社交婚恋的推荐吧,给男生推荐女生、给女生推荐男生,市面上这类app挺多,各有千秋,但大家需要知道到底哪家的推荐原理更适合自己。以及,还有一种重要的推荐场景——中介人推荐(类似房屋中介和保险代理人给你推荐对应信息),这个也是经常被忽略的,其实也很有意思,而且往往可能更靠谱

 

古牧君:

嘿,听着就带劲儿~你总结完了我哪儿能看啊,你发我啊记得!~

 

马丁:

关注这个公众号就好~除了搜索推荐策略,对AI应用/技术原理、toB商业化、传统企业数字化转型这几个话题,我都有不少干货想总结下?

 

古牧君:

好嘞~你可算是想通了、开始沉淀输出了,一键三连走起~

 

自打跟马丁对话后,我就一直催他再给我讲讲别的推荐场景,尤其是一些科普层面以外的、只有身处一线的资深从业者才有的感悟。他表示会再接再厉、长期耕耘下去,尤其是在这个行业寒冬期,坚持做好自己

最后引用马丁的公众号简介做今天的结尾:

希望我创作的这些文章,像沿路掉下的面包屑一样,能够在未来帮助我找回旧日的自己。虽然——童话里的孩子们已经验证了,这是一个失败的方法,哈哈哈~

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