智搜将是下一个流量战场

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智搜将是下一个流量战场编辑导读

近期，美团王兴在内部讲话中提到，“从宏观角度来看，中国的互联网行业刚刚进入下半场。”何谓“进入下半场”？这意味着，大部分移动互联网企业无法再通过简单的三板斧——“花钱买便宜的流量”“用APP承接流量”“借力广告和电商”做基础变现，而流量池内的媒体的日子也将越来越不好过。同时，缘于流量红利消失，获客成本激增，流量增长愈加困难，随之而来的便是运营效率降低，用户留存更为艰难，企业利润日益递减，继而掣肘市

智搜将是下一个流量战场正文

近期，美团王兴在内部讲话中提到，“从宏观角度来看，中国的互联网行业刚刚进入下半场。”

何谓“进入下半场”？这意味着，大部分移动互联网企业无法再通过简单的三板斧——“花钱买便宜的流量”“用APP承接流量”“借力广告和电商”做基础变现，而流量池内的媒体的日子也将越来越不好过。

同时，缘于流量红利消失，获客成本激增，流量增长愈加困难，随之而来的便是运营效率降低，用户留存更为艰难，企业利润日益递减，继而掣肘市场投放效果，导致企业增长停滞甚至快速下滑。

打破流量瓶颈

要想改变现状，从商业的角度来看，无外乎两大法门——其一，继续寻找流量洼地，降低获客成本；其二，提升自身流量的留存和变现效率。

然而，众所周知，流量洼地可遇不可求，且窗口期正在变得越来越短。以前，一个快手网红的红利期可能持续一年甚至一年半，而现在，随着流量迭代越来越快，一个抖音网红的流量红利，往往不到半年就会随着大量竞品的快速涌入而导致成本变高甚至消失。

对于企业而言，在找到新的流量洼地之前，如何避免走下坡路，保持企业持续增长？唯有提高自身流量的留存和变现效率。

值得一提的是，目前市场上关于此方面的技术解决方案，仍然处于空白状态。

20年5月，提前预示到了流量瓶颈期的到来，为了提升电商导购领域的变现效率和用户留存率，粉够科技开始研发商品信息与用户匹配的智能推荐算法“智搜”。

“智搜”背后的核心是人与货的精准连接，通过提高人与货的匹配效率，实现用户变现效率和留存率的提升。从基础架构来看，“智搜”是依托“用户大数据”+“商品信息集”+“智能推荐模型”，再结合用户行为，从而实现更精准地推荐信息。

首先，在用户大数据上，粉够基于上亿用户的购物数据，将来自于多数据源的数据融合后，通过用户的购物偏好类别、浏览偏好、客单价、店铺回购、回购频率等四十三个维度标签，构筑成深度、统一和动态的用户购物画像。

再则，粉够自建几千万的商品库，经过多数据平台的数据统一处理后，建立包含商品类目、品牌、属性、详情、价格、发货地等十六个维度的专属商品知识图谱，强化物品之间的联系，便于针对融合后的用户购物画像做多样性商品推荐。

最后，基于自建的商品信息集的知识图谱，优先获取其中的多跳关联实体，结合用户购物画像以及季节、行为路径等外部状态，增强智能算法的解释能力，加之粉够十年以上的电商运营经验进行少量运营干预，得出最终的个性化推荐系统。

导购场景双管齐下

目前，在电商导购场景中，“智搜”主要应用于两个购物场景——“搜索”和“商品信息流”。

针对搜索场景，“智搜”的突破点在于，区别传统搜索的仅通过“关键词”给出结果。“智搜”通过用户的搜索词建立纠错模型，对搜索词基于“用户大数据”和“商品信息集”进行语义归一，处理输入有误的关键词，提高搜索词实际使用场景下的颗粒度，再经过智能推荐得出召回结果，所有召回结果均为即时数据。

针对信息流，“智搜”则区别于传统的商品信息堆叠结果。通过用户基础信息收集，与粉够自建的用户购物画像进行人群特征匹配，再结合外部因素的变化，例如：季节、场景等，对用户的行为路径进行预测，预测用户下一步会购买的商品集范围，最后以用户的个性化信息对商品集排序，得出商品推荐信息流。

在真正为客户提供服务的过程中，“智搜”的落地也曾遭遇过多重困难，例如，缘于APP的数据统计不全或不精准、没有精细化数据运营方案、没有用户画像等，导致推荐结果不精准或无法运行。

基于此，粉够打造了全套的服务客户的数据统计解决方案，以规避上述问题，帮助客户实现数据驱动业务增长的精细化运营。

经过一年多时间的测试，粉够的“智搜”服务已经帮助多家合作伙伴实现用户体验、转化率和留存率的多重提升，相较于客户原本的解决方案，实现UV价值提升30%~50%以上。

“智搜”产品目前服务于电商导购类APP、工具类APP电商版块、微信公众号小程序、H5等多种应用场景，签约30多家合作伙伴。

“除了服务于电商之外，未来，‘智搜’技术还能应用在更多的领域，会拥有更广阔的市场。” 粉够对“智搜”的未来信心十足。

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