截止目前，神策數據目前包括五條產品線：神策分析、神策智能推薦、神策客景、神策標簽管理、神策智能運營。本文通過以下內容，詳解神策智能推薦：

• 什么是神策智能推薦系統？

• 給客戶帶來哪些價值？

• 神策智能推薦與其他推薦產品有何差異？

• 案例：東方明珠 CTR 提升 6 倍，人均瀏覽次數提升 1.9 倍

一、什么是神策智能推薦系統？

神策智能推薦系統（下稱“神策推薦”）是一款基于用戶行為分析的全流程智能推薦產品。它基于神策分析的強大的數據采集能力，從用戶行為數據的采集、建模、挖掘到效果分析，完成從“數據采集+推薦引擎+效果反饋”的推薦全流程。

?二、給客戶帶來哪些價值？

神策推薦主要服務電商類、內容類、工具類、社交類、服務類等行業，為客戶實現：

第一，千人千面，提升產品價值，增強用戶體驗

在資訊平臺獲取感興趣的新聞，在健身平臺找到量身打造的健身課程，在小說網站欣賞最對口味的小說推薦……成功的個性化推薦讓用戶被尊崇感倍至，為用戶推薦其感興趣的商品，提升用戶決策（如購買、閱讀、觀看等）的質量和效率，增強用戶體驗。

第二，提升核心業務指標，實現業務增長

良好的用戶體驗將提升用戶黏性，提升產品的用戶活躍度和留存率等核心業務指標，實現業務增長。以電商類為例，神策推薦系統能夠全方位的精準數據刻畫用戶的購買意圖，能夠幫助提高用戶購物率，提高流量轉化率，增強用戶黏性，最終實現商家和用戶雙贏。

第三，構建算法精英團隊，提高 IT 的投入產出比

神策推薦算法白盒方案支持基于算法框架的二次開發，可靈活調用算法模塊，為企業算法團隊持續賦能。另外，從前期數據采集、數據模型搭建，到推薦效果分析，以及算法迭代的全流程，均由神策算法團隊與客戶深度配合完成。在這一過程中，神策算法團隊持續“培訓+服務”，幫助企業提升算法團隊的能力，并在不同團隊、不同產品中實現復制，這對于國內市場上算法人才重金難求的企業說，意義深遠。

三、神策智能推薦與其他推薦產品有何差異？

1、完整性：實現采集、推薦、反饋的完整推薦閉環

神策推薦系統是一套全流程閉環推薦方案。支持采集終端（Web、App、H5、小程序、軟件等）的用戶行為、后端服務器日志（Log）、業務數據和第三方等多方數據源，存儲最細粒度數據，利用最新深度學習和語義分析模型構建推薦引擎，推薦結果可利用數據分析模型多維度、多指標的實時效果分析，形成快速反饋，精準迭代特征集和算法模型。

2、開放性：推薦算法的白盒，開放全平臺的算法邏輯

支持基于算法框架的二次開發，可靈活調用算法模塊，模型中間產物可輸出，讓算法邏輯可見，結果可用。

神策推薦白盒服務包括的內容：與企業確認推薦所使用到的用戶行為數據和元數據情況；提供推薦數據流中數據集市的數據說明文檔；提供推薦模型的設計和調優文檔，并進行相應培訓；提供單獨的召回和排序接口，供客戶在其它場景使用；提供業務相關數據源的計算邏輯說明文檔，包括熱門數據和最新數據；提供已讀過濾和已退過濾邏輯的說明文檔；

基于白盒服務，讓企業具備的二次開發和定制優化的能力，包括：

（1）客戶將提供的數據和接口應用到其它場景，例如某電商企業調用排序接口，應用于品類列表推薦上；某企業應用生成的特征工程數據，將這些特征使用在了其它推薦場景里面等；（2）企業可根據自己的業務和需求，為模型引入其它數據源和字段，例如某企業在數據源中加入了瀏覽內容時長字段，來優化模型的數據質量和效果；（3）企業可以根據自己的業務情況定制化熱門內容和最新內容的計算邏輯。

3、指標靈活性：可自定義多指標、漏斗轉化評價能力

完成推薦后，通過神策分析所搭建高效的數據指標體系，提供多維度、多指標的交叉分析能力來驗證推薦效果，比如 CTR、付費漏斗轉化率、留存率等任意指標的效果分析，滿足廣告渠道來源、品類等任意屬性維度的深度洞察。

4、算法迭代能力強：數據反饋與問題定位，實現算法精準迭代

基于效果分析，可靈活調整特征集，迭代模型參數，快速調優整體方案，不斷滿足業務變化，追求更高收益。

四、案例：東方明珠 CTR 提升 6 倍，人均瀏覽次數提升 1.9 倍

目前，神策智能推薦系統已經贏得百度視頻、東方明珠、惠頭條等行業標桿企業的認可。下面以東方明珠為例。

東方明珠是綜合文化傳媒集團，駐地眾多，總部技術團隊需要支撐的業務范圍輻射較廣，DevOps 平臺的推廣和專業服務商的引入，較大的緩解了技術人力稀缺的挑戰。在專業服務商選擇上，胡俊說：東方明珠非常看重服務商在相關領域的實戰經驗，技術的成熟度、解決方案的成熟度，公司資質和團隊背景。在跟神策數據合作的過程中，對神策數據團隊的產品和服務都很認可，除了大數據用戶行為分析平臺外，尤其對埋點服務和神策推薦算法的精準度非常滿意。

以百視通 IPTV 某駐地為例，日活數百萬用戶通過 IPTV 機頂盒付費觀看授權內容，部分精品內容需額外充值觀看。在接入神策推薦之前，主要依賴人工推薦，以熱門、付費和內容相關性為主要推薦參考。為提升用戶的觀影體驗、提高用戶留存以及充值付費營收，東方明珠利用神策推薦解決方案，完成采集點擊日志、展示日志、播放日志等所需用戶行為數據，基于行為數據構建深度學習召回算法策略，采用 GBDT+LR 排序模型訓練數據。推薦算法上線兩周后，神策推薦的效果，對比人工推薦，僅 CTR 一個指標即提升了 6 倍，對推薦內容的人均瀏覽次數提升了 1.9 倍。

召回模型的神經網絡結構

大數據平臺建設項目，東方明珠團隊對自主自控要求較高，在用戶行為分析、埋點等相關領域，神策數據所提供的技術和方案較為成熟，并且神策分析 PaaS 平臺的延展性和開放性能較好滿足集團復雜業務和自主可控的需求，因此東方明珠利用神策分析平臺，充分打通內部業務數據，發揮資源優勢，構建一體化運作的融媒體大數據用戶分析中心；在精準推薦項目中，東方明珠采用了，與神策數據一起敏捷迭代的合作模式，即基于神策推薦平臺，雙方投入研發資源，針對廣電行業的個性化需求進行推薦算法的打磨升級，并基于神策推薦平臺進行廣電行業個性化應用和場景的深度開發，經過試點駐地的實際結果檢驗，目前已在各大駐地展開推廣。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的重磅！一文解读神策智能推荐的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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