如何用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。例如，在电商平台中，召回模型可以根据用户的浏览、购买、收藏、评价等行为，以及用户的性别、年龄、地域、偏好等属性，从数百万的商品中，为用户推荐最合适的商品；在广告营销中，召回模型可以根据用户的点击、浏览、搜索等行为，以及用户的设备、网络、位置等属性，从数千种的广告中，为用户展示最相关的广告；在用户增长中，召回模型可以根据用户的注册、登录、活跃、留存等行为，以及用户的来源、渠道、邀请码等属性，从数百种的营销活动中，为用户推荐最有吸引力的活动。
然而，传统的召回模型往往只能利用内部信息，即用户在平台上的行为和属性，而忽略了外部信息，即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。
例如，在电商平台中，如果我们能够利用用户在社交媒体上的点赞、评论、分享等行为，以及用户关注的明星、品牌、话题等信息，就可以更好地了解用户的喜好和风格，从而为用户推荐更符合其口味的商品；在广告营销中，如果我们能够利用用户在其他平台或渠道上的搜索、浏览、购买等行为，以及用户的兴趣、意图、需求等信息，就可以更好地捕捉用户的购买意向，从而为用户展示更有价值的广告；在用户增长中，如果我们能够利用用户在其他平台或渠道上的注册、登录、活跃、留存等行为，以及用户的社交关系、信任度、影响力等信息，就可以更好地识别用户的潜力和价值，从而为用户推荐更有激励的活动。
那么，如何利用外部信息来提升召回模型的效果呢？这就需要我们借助人工智能大模型，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。人工智能大模型可以从海量的文本数据中，学习到丰富的语义和逻辑知识，从而能够理解和生成各种类型的自然语言，包括用户的行为、属性、兴趣、意图、需求等。通过将人工智能大模型与召回模型结合，我们可以实现以下两种基于外部信息的召回模型：基于营销漏斗的召回模型和基于情景的召回模型。下面，我们将分别介绍这两种模型的原理和应用场景。
一、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）。在每个阶段，用户的数量会逐渐减少，形成一个漏斗的形状。因此，营销的目标就是尽可能地扩大漏斗的上层，即吸引更多的用户进入漏斗，以及尽可能地缩小漏斗的下层，即促进更多的用户完成转化。在数字化营销的业务场景中，转化可以是购买、点击、注册、登录、活跃、留存等不同的目标行为。
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。例如，在电商平台中，对于处于认知阶段的用户，我们可以召回一些具有广泛吸引力的物品，如热门商品、新品上架、限时折扣等，以提高用户的关注度和兴趣度；对于处于兴趣阶段的用户，我们可以召回一些具有针对性的物品，如相关商品、相似商品、配套商品等，以增加用户的欲望和信心；对于处于欲望阶段的用户，我们可以召回一些具有优势的物品，如高评分商品、优惠券商品、赠品商品等，以激发用户的行动和决策；对于处于行动阶段的用户，我们可以召回一些具有延续性的物品，如再次购买商品、推荐商品、增值服务等，以延长用户的生命周期和提升用户的忠诚度。
那么，如何利用人工智能大模型来实现基于营销漏斗的召回模型呢？我们可以采用以下的方法：
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。这些信息可以用自然语言的形式表示，例如，“用户A在微博上关注了明星B，并点赞了其最新的动态”，“用户C在淘宝上搜索了‘冬季保暖服’，并浏览了10个商品”，“用户D在京东上购买了一台电视，并给出了五星的评价”，“用户E在今天是情人节，并且所在的城市是下雪天气”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。例如，我们可以用GPT-3的编码器，将“用户A在微博上关注了明星B，并点赞了其最新的动态”这句话，转化为一个长度为768的向量，如[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]等。
第三，我们需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，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。例如，我们可以用GPT-3的编码器，将“这是一件红色的羽绒服，适合冬季穿着，款式时尚，品质优良，评分为4.8分，价格为399元”这句话，转化为一个长度为768的向量，如[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]等。
第四，我们需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，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。例如，我们可以用GPT-3的解码器，将用户A和物品X的向量作为输入，输出一个0到1之间的数值，如0.8，表示用户A对物品X的兴趣程度为0.8，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
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。例如，对于处于认知阶段的用户，我们可以召回一些匹配度较高，且具有广泛吸引力的物品，如热门商品、新品上架、限时折扣等；对于处于兴趣阶段的用户，我们可以召回一些匹配度较高，且具有针对性的物品，如相关商品、相似商品、配套商品等；对于处于欲望阶段的用户，我们可以召回一些匹配度较高，且具有优势的物品，如高评分商品、优惠券商品、赠品商品等；对于处于行动阶段的用户，我们可以召回一些匹配度较高，且具有延续性的物品，如再次购买商品、推荐商品、增值服务等。
通过这样的方法，我们就可以利用人工智能大模型，来实现基于营销漏斗的召回模型，从而实现更精准的个性化推荐。下面，我们将给出一个示例，来说明这种模型的应用效果。
假设我们是一个电商平台的产品经理，我们想要为用户推荐一些商品，以提高用户的转化率和满意度。我们首先收集了用户的内部信息和外部信息，如下：
- 用户A：在平台上浏览了一些男装商品，但没有购买；在微博上关注了明星B，并点赞了其最新的动态，其中明星B穿着一件红色的羽绒服；在今天是元旦节，并且所在的城市是北京，天气寒冷。
- 用户B：在平台上购买了一件蓝色的牛仔裤，并给出了五星的评价；在微信上分享了一篇关于旅游的文章，并表示想要去云南旅游；在今天是元旦节，并且所在的城市是上海，天气温暖。
- 用户C：在平台上搜索了“手机”，并浏览了几个品牌的手机，但没有下单；在百度上搜索了“华为手机怎么样”，并浏览了几篇评测文章；在今天是元旦节，并且所在的城市是深圳，天气晴朗。
然后，我们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，将自然语言的信息转化为数值向量，如下：
- 用户A：[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]
- 用户B：[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]
- 用户C：[0.3, -0.3, 0.2, …, -0.2]
接着，我们利用人工智能大模型，如GPT-3等，来对物品的信息进行编码，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，如下：
- 物品X：这是一件红色的羽绒服，适合冬季穿着，款式时尚，品质优良，评分为4.8分，价格为399元。[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]
- 物品Y：这是一件白色的T恤，适合夏季穿着，款式简约，质地舒适，评分为4.5分，价格为99元。[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]
- 物品Z：这是一部华为手机，型号为P50，性能强劲，拍照清晰，评分为4.9分，价格为4999元。[0.3, -0.3, 0.2, …, -0.2]
最后，我们利用人工智能大模型，如GPT-3等，来对用户和物品的向量进行匹配，计算用户和物品之间的相似度或相关度，从而评估用户对物品的兴趣程度，如下：
- 用户A和物品X的匹配度为0.8，表示用户A对物品X的兴趣程度为0.8，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
- 用户A和物品Y的匹配度为0.2，表示用户A对物品Y的兴趣程度为0.2，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
- 用户A和物品Z的匹配度为0.4，表示用户A对物品Z的兴趣程度为0.4，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
- 用户B和物品X的匹配度为0.3，表示用户B对物品X的兴趣程度为0.3，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
- 用户B和物品Y的匹配度为0.7，表示用户B对物品Y的兴趣程度为0.7，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
- 用户B和物品Z的匹配度为0.5，表示用户B对物品Z的兴趣程度为0.5，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
- 用户C和物品X的匹配度为0.2，表示用户C对物品X的兴趣程度为0.2，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
- 用户C和物品Y的匹配度为0.3，表示用户C对物品Y的兴趣程度为0.3，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
- 用户C和物品Z的匹配度为0.9，表示用户C对物品Z的兴趣程度为0.9，越接近1表示越感兴趣，越接近0表示越不感兴趣。
根据用户和物品的匹配度，以及物品的特征和属性，我们可以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，如下：
- 对于用户A，我们判断其处于认知阶段，因为其在平台上只浏览了一些商品，但没有购买。因此，我们为其召回一些匹配度较高，且具有广泛吸引力的物品，如物品X，即红色的羽绒服，因为这件商品与用户A在微博上关注的明星B穿着的羽绒服相似，且适合用户A所在的寒冷的城市，而且这件商品的评分和价格也较高，可以激发用户A的关注度和兴趣度。
- 对于用户B，我们判断其处于兴趣阶段，因为其在平台上已经购买了一件商品，并给出了高评价。因此，我们为其召回一些匹配度较高，且具有针对性的物品，如物品Y，即白色的T恤，因为这件商品与用户B已经购买的蓝色的牛仔裤相配，且适合用户B所在的温暖的城市，而且这件商品的评分和价格也较合理，可以增加用户B的欲望和信心。
- 对于用户C，我们判断其处于欲望阶段，因为其在平台上搜索了“手机”，并浏览了几个品牌的手机，但没有下单。因此，我们为其召回一些匹配度较高，且具有优势的物品，如物品Z，即华为手机，因为这部手机与用户C在百度上搜索的“华为手机怎么样”相关，且这部手机的性能和拍照都很强，而且这部手机的评分和价格也较高，可以激发用户C的行动和决策。
通过这样的召回策略，我们就可以为不同阶段的用户推荐最适合他们的商品，从而提高用户的转化率和满意度。当然，这只是一个简单的示例，实际的应用中，我们还需要考虑更多的因素，如用户的历史行为、物品的库存、物品的曝光度、物品的多样性等，以实现更优化的召回效果。如果你想了解更多关于基于营销漏斗的召回模型的原理和应用，你可以关注我们的个人号“产品经理独孤虾”（全网同号），在我们的专栏《用AI驱动数字化营销业绩增长》中，你可以找到更多的相关内容和案例，以及如何作为产品经理和运营人员，有效地利用这些模型来优化业务和提升用户体验。
二、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。情景是指用户在特定的时间、地点、环境、心境等条件下，所表现出的不同的行为和需求。例如，在早上，用户可能需要一些提神的物品，如咖啡、早餐、新闻等；在晚上，用户可能需要一些放松的物品，如音乐、电影、游戏等；在工作日，用户可能需要一些办公的物品，如笔记本、打印机、文具等；在周末，用户可能需要一些娱乐的物品，如书籍、玩具、运动器材等。通过识别用户的情景，我们可以为用户推荐更符合其当前状态的物品，从而提高用户的满意度和忠诚度。
基于情景的召回模型，就是根据用户的内部信息和外部信息，来判断用户所处的情景，然后根据情景的特征，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。例如，在电商平台中，对于处于早上的用户，我们可以召回一些具有提神作用的物品，如咖啡、早餐、新闻等，以帮助用户开始新的一天；对于处于晚上的用户，我们可以召回一些具有放松作用的物品，如音乐、电影、游戏等，以帮助用户缓解压力和疲劳；对于处于工作日的用户，我们可以召回一些具有办公作用的物品，如笔记本、打印机、文具等，以帮助用户提高工作效率和质量；对于处于周末的用户，我们可以召回一些具有娱乐作用的物品，如书籍、玩具、运动器材等，以帮助用户享受生活和健康。
那么，如何利用人工智能大模型来实现基于情景的召回模型呢？我们可以采用以下的方法：
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。这些信息可以用自然语言的形式表示，例如，“用户A在早上7点登录了平台，并浏览了一些咖啡商品”，“用户B在晚上9点登录了平台，并浏览了一些电影商品”，“用户C在工作日登录了平台，并浏览了一些笔记本商品”，“用户D在周末登录了平台，并浏览了一些书籍商品”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。例如，我们可以用GPT-3的编码器，将“用户A在早上7点登录了平台，并浏览了一些咖啡商品”这句话，转化为一个长度为768的向量，如[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]等。
第三，我们需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，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。例如，我们可以用GPT-3的解码器，将用户A的向量作为输入，输出一个情景类别，如“早上”，表示用户A处于早上的情景。
第四，我们需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，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。例如，我们可以用GPT-3的编码器，将“这是一杯拿铁咖啡，香浓醇厚，适合早上饮用，可以提神醒脑，价格为19元”这句话，转化为一个长度为768的向量，如[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]等。
第五，我们需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，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。例如，我们可以用GPT-3的解码器，将物品X的向量作为输入，输出一个情景类别，如“早上”，表示物品X属于早上的情景。
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。例如，对于处于早上的用户，我们可以召回一些属于早上的物品，如咖啡、早餐、新闻等，以帮助用户开始新的一天；对于处于晚上的用户，我们可以召回一些属于晚上的物品，如音乐、电影、游戏等，以帮助用户缓解压力和疲劳；对于处于工作日的用户，我们可以召回一些属于工作日的物品，如笔记本、打印机、文具等，以帮助用户提高工作效率和质量；对于处于周末的用户，我们可以召回一些属于周末的物品，如书籍、玩具、运动器材等，以帮助用户享受生活和健康。
通过这样的方法，我们就可以利用人工智能大模型，来实现基于情景的召回模型，从而实现更精准的个性化推荐。下面，我们将给出一个示例，来说明这种模型的应用效果。
假设我们是一个音乐平台的产品经理，我们想要为用户推荐一些歌曲，以提高用户的听歌时长和满意度。我们首先收集了用户的内部信息和外部信息，如下：
- 用户A：在平台上收听了一些轻松的歌曲，如《夜空中最亮的星》、《漂洋过海来看你》等；在微博上关注了歌手C，并点赞了其最新的动态，其中歌手C宣布了其新专辑的发行日期；在今天是周六，并且所在的城市是杭州，天气晴朗。
- 用户B：在平台上收听了一些激情的歌曲，如《我是歌手》、《燃烧我的卡路里》等；在抖音上关注了舞者D，并点赞了其最新的视频，其中舞者D跳了一支火辣的舞蹈；在今天是周六，并且所在的城市是广州，天气闷热。
- 用户C：在平台上收听了一些伤感的歌曲，如《你的酒馆对我打了烊》、《后来的我们》等；在微信上分享了一篇关于分手的文章，并表示很难过；在今天是周六，并且所在的城市是北京，天气阴雨。
然后，我们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，将自然语言的信息转化为数值向量，如下：
- 用户A：[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]
- 用户B：[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]
- 用户C：[0.3, -0.3, 0.2, …, -0.2]
接着，我们利用人工智能大模型，如GPT-3等，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。例如，我们可以用GPT-3的解码器，将用户A的向量作为输入，输出一个情景类别，如“轻松”，表示用户A处于轻松的情景。
最后，我们利用人工智能大模型，如GPT-3等，来对歌曲的信息进行编码，即将歌曲的名称、歌手、歌词、风格等信息，也用自然语言的形式表示，然后转化为数值向量，从而能够捕捉到歌曲的特征和属性。例如，我们可以用GPT-3的编码器，将“这是一首歌曲，名为《阳光总在风雨后》，歌手为E，歌词为‘阳光总在风雨后，只要你能撑得住，就会看到彩虹，就会看到希望’，风格为励志”这句话，转化为一个长度为768的向量，如[0.4, -0.4, 0.1, …, -0.1]等。
根据用户所处的情景，我们为用户召回不同类型的歌曲，即根据用户的情景类别，以及歌曲的情景类别，从海量的候选歌曲中，筛选出最适合用户的歌曲，从而实现更有效的个性化推荐。例如，对于处于轻松的情景的用户，我们可以召回一些属于轻松的歌曲，如《阳光总在风雨后》、《小幸运》、《爱情转移》等，以帮助用户享受生活和快乐；对于处于激情的情景的用户，我们可以召回一些属于激情的歌曲，如《我是歌手》、《燃烧我的卡路里》、《狂浪》等，以帮助用户释放压力和热情；对于处于伤感的情景的用户，我们可以召回一些属于伤感的歌曲，如《你的酒馆对我打了烊》、《后来的我们》、《再见只是陌生人》等，以帮助用户抒发情感和寻求安慰。
通过这样的召回策略，我们就可以为不同情景的用户推荐最适合他们的歌曲，从而提高用户的听歌时长和满意度。当然，这只是一个简单的示例，实际的应用中，我们还需要考虑更多的因素，如用户的历史行为、歌曲的流行度、歌曲的多样性等，以实现更优化的召回效果。
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